传播和抽样

郑昀 20110306

集中回答一下网友对互联网信息监测的提问。

 

对于社区化信息挖掘、互联网海量信息挖掘，抽样是被迫的，但它仍然是一个好方法。

1.为什么被迫抽样？

    即使是针对Twitter，做消息监控也是抽样。
    也就是说，但凡是没有权限调用FireHose API（即Streaming API，参考郑昀的文章：http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2010/06/22/streaming.html ），拿不到全部数据，一定是抽样。
    从统计学角度，抽样到一定量级，是可以涵盖全部热点的。

    互联网热点追踪，本身就不可能做到全面覆盖，毕竟你公司又不是Google，即使是Google，它也监控不了Facebook。
    而且做互联网数据挖掘，也不需要抓取到所有数据。参考郑昀的文章：http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2009/08/31/1556966.html 。

 

2.少量数据上也可以做特征提取

    关于数据抽样这方面，可以参考郑昀的文章：
http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2009/10/27/1590805.html
其中有段话：

在语义的世界里，可以近似地说：万事万物都是特征提取。

你只要找到特征，事情就好办。

如果你找不到明确的特征，那么什么样的机器智能也无法准确地帮助你。

多数时候，唯一的麻烦在于，你所认为的特征，实际上不是特征。。。

    如果你没有成为新浪微博的官方合作伙伴（不仅仅是应用获得审批的开发者），那么搜索接口你是调用受限的，但至少1、2分钟调用一次是可以的，所以只要你不是大公司的人，一定拿不到微博转发行为的90%数据，你只能在10%数据上做文章。

 

    根据传播学原理，热点追踪只需要在传播节点上做拦截即可。这也就是玩聚SR的设计原理，参考郑昀的文章：http://www.cnblogs.com/zhengyun_ustc/archive/2011/02/05/aboutidea.html ，不需要全网抓取论坛、博客、微博的帖子，只需要在收藏、网摘、RSS阅读器、Twitter等传播节点上追踪大家分享、推荐、收藏、转载的链接和文字即可。

 

抓新浪微博或国内微博的人，基本都是几条腿走路：

• 一条腿，调用官方API，保证抓取频率不超过对方限制；
• 第二条腿，通过模拟登录，对搜索微博的网页进行翻页，也保证抓取频率不要过高。

为什么是两条腿走路呢？

• 第一，因为国内微博的微博搜索html样式变化过好多次，那么调用API就可以保证随时都有数据在抓，不会有遗漏；
• 第二，双向保障，由于新浪微博对登录用户搜索次数也有限制（主要是针对用户名的，而不是封你IP地址），所以新浪微博模拟登录通过搜索页抓取微博消息，频率不能太快，那么两条腿走路，就可以尽量多地抓取到数据。

 

关于特征抽取，你可以搜索以下关键词配搭：
二元组+语义
三元组+语义

3.处理数据的套路

套路一：
数据抓取-->信息抽取-->数据清洗-->元数据提取（分词、提取标签、提取实体、信息指纹、分类等）-->元数据入库（如MySQL）（原始数据可以抛弃）-->统计（包括层次聚类、针对实体的情感趋势分析等）-->展现。
套路二：
数据抓取-->信息抽取-->数据清洗-->信息指纹提取-->数据存入NoSQL DB中（如MongoDB）->做map/reduce-->NLP后续处理-->统计-->展现。

 

4.是语义还是统计学？

    由于我们玩聚网的创建人之一是统计学科班出身，所以我们基本都是从统计角度出发思考特征提取。包括情感趋势分析（Setiment Analysis，简称SA），也都是走统计路，虽然我们也会计算否定句、否定之否定、疑问句等常见句式，但后来我慢慢认为我们做的不是语义应用，只能说是自然语言处理应用或数据挖掘应用。我们常说的所谓“机器智能”，哪怕是“机器学习”，也只是在词频啦、权重啦、TF/IDF啦、重复次数啦、各种影响因子啦等上面做做文章，距离机器理解文章内容还远的很哪远的很。

 

郑昀 北京报道