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中国互联网的发展轨迹与美国类似却具有中国特色

时间:2017-06-22 14:51来源:未知 点击:

    关于机器学习方面,如何掌握用户的资料和行为,并进行精准的匹配推送成为时下最热门的话题。当你用你使用应用程序在线上做各种各样的活动时,购物、阅读、冲浪,这一切的行为模式和数据都在被记录,都可以随时被提取。你的用户画像随着你的线上行为逐渐丰满,而搜索引擎通过自动学习,对用户动向日渐敏感。比方说,每当用户访问一个网站时,他可能带来1000个参数甚至10000个参数的大数据的坐标,比如你是谁,你住在哪里,你在网上买了什么产品,或者你在阅读什么新闻。机器根据这些参数,会在成千上万的文章中,为你精准推送,因为机器能够比人脑更好地理解内容。过往的互联网过分依赖于关键词进行分类,军事、国际、八卦,或者关于其他东西的,以最单一的维度对文章进行分类,但是现在机器可以做到前所未有的精算分析,这篇文章对于该用户是太简单还是太复杂,文章的视角是激进还是保守,机器都可以通过智能的方式分类总结这些文章并推送给相对应的读者用户。现如今,移动手机依靠其强大计算能力,将这一切新生内容聚集到自身。实际上,手机本身不仅限于接收和消耗视频/内容信息,它更是内容的贡献者,而且很方便。现在已经没有人使用相机了,你的手机就是相机。你甚至可以拍下一段视频,然后把它传到你的社交网络上。因此,内容的生产、传递和消费也变得相对容易。这就是是第三条发展线,互联网前20年的发展和积累,为现在的我们创造了的更多机会,在如今的移动互联网时代,每个人都可以用手机做各种各样的事情。
 
    如果你让我说,从2005-2007年Facebook的发展趋势来看,似乎社交网络正在胜出,我只想到我的社交网络,我不关心任何新闻出口。人性本是如此,人总是对其他人充满着好奇与沟通的欲望,人们互相传达信息与故事,建立信任和感情,但是与此同时人们是被动地获得信息。但是现在有了这些APPs和机器学习能力,阅读可以变得如此有趣,与你的生活息息相关,因为机器会给你所有的内容。你可能会把时间均分在在新闻应用和社交网络上。我知道你有很多事情要做,看视频等等,而如今所有的互联网资源都集中到了你手中手机的小小屏幕上。
 
    关于广告呢?广告商的黄金时代即将来临。早期广告是出现在报纸或者大横幅上,任何用户都会得到广告信息,然而他们不可能全是你的目标用户。搜索引擎的到来,让锁定目标用户变得更加简单和理想化,因为当广告商明确了目标用户,并且可以通过目标用户输入的关键词立刻得到他们的关注时,广告商会知道该搜索者此时此刻对其输入的关键词一定有兴趣。根据这个目的可以计算出,搜索引擎了解文章或者论文甚至任何信息,这就是为什么一些小的媒体公司会花钱去购买一些关键字。这也是为什么搜索引擎如谷歌,在2005-2006年中能够谋得巨大的利润。这就是为什么情景目标锁定,一直比关键词目标锁定低效的原因,让我们来比较一下Google的两个项目: AD Word 和 AbSense。 AD Word要比AbSense高效有用得多,而这正是因为AbSense太过依赖于情景设定,浪费太多时间在揣摩用户的心理上,而AD Word简单直接,只关注用户搜索的关键词,所以关键词才是信息来源之动脉。随着移动apps的应用,用户的信息配置也越发丰富。你也许不能确切的知道此时的用户正在思考什么,但是根据你所拥有用户大量的历史搜索记录,你也可以对用户的需求提供恰当的匹配。如果你有个搜索App,用户搜索关键字的同时,搜索引擎也在了解用户想要了解的信息,因为做同一个关键词的搜索,不同的人可能会想要搜到不同的东西,因此,我们需要有另一个维度来进一步明确目标,提供给用户真正想要的信息,并为他们提供最适合的广告。
 
    每当用户使用新闻App,我们的推荐引擎将决定给他提供什么内容。而我们的广告机器人也会通过计算,从数以万计的广告客户中选择最符合用户所浏览新闻的广告,从而提高点击率与品牌曝光率。从前只有搜索引擎才能享受这样的竞价过程。可是通过手机App、机器学习、计算等一切技术手段,你不用考虑情景型新闻,你只需要关心这个用户是谁。他可以随心所欲,点开和他完全无关的内容,但是因为你了解这个人的搜索记录,你就能选出合适的广告客户。我们将在广告服务器中使用这项新技术,广告服务器能够计算用户正在阅读什么样的文章或新闻,及他感兴趣的类似主题内容,从而在广告投放计算中加入新维度的参数,使其投放更精准。接下来我们可以谈谈声音和视频的内容展现,比如你有一个很多帧组成的视频,时长约在1-5分钟,每帧都有一些人出现,通过人脸识别、颜色等等因素,机器会总结这段视频的内容及含义。打个简单比方,你可能是某位名人的粉丝,所以你很有可能会在社交媒体平台上发布有你偶像的视频片段。由搜狐人工开发声调识别和图像鉴别功能将视频转化为文本,接下来的工作就由机器全权操作,现在的智能机器非常强大,你只需要把整个参数放进一个大锅里,让这个大锅自然煮沸,你就可以获得最想要的最优匹配。
 
    在1对N的模式下,人们的信息来源主要有两种:社交媒体和新闻APP。这两种不同形式的信息服务方式相互竞争,争抢用户资源。你可以选择留在你的社交网络平台上,等待别人来分享文章和资讯,也可以不停地刷新在你的Facebook和选择你想要关注的公共主页,让人群过滤内容最后呈现给你, 或者你可以选择使用新闻APP,让机器为你选择你下拉的内容。在这两种信息源的形式中,人们要么选择留在社交网络中,要么选择使用新闻APP。
 
    广告客户的春天来了!尤其是在中国,无论经济状况好坏,中国始终是第一人口大国,拥有最多的小型媒体。我们有这么多的城镇,每个城市都有很多小型流行商店和英语学校,各种培训机构和各种花卉商店,人们要生活对吗?中国有14亿人,有数以万计的小企业。他们没法花一百万做广告,每个月他们在这上面只能花一点点钱。比方说,如果你在成都有一所英语学校,在搜狐做广告时你并不指望让北京及其他地方的用户到你学校。你只想针对自己所在的地区,提高本地服务的可能性。而我们掌握用户的定位信息及什么样的用户最有可能喜欢英语。这样一来小型英语培训机构,就可以花非常少的钱却找到该地区周围最精准的客户群。
 
    中国有数以百万计的中小企业,而这技术对于这类企业的拓展非常重要。我们提供技术服务、视频、新闻等等,所以我们拥有用户群和机器学习能力,为广告客户服务,为之匹配用户。而这项业务可以衍生出巨大的商业回报。