Data Mining *

Как и многие россияне, в последнее время я каждый день захожу проголосовать на сайт 10russia.ru. Если кто не в курсе, Россия 10 — всероссийский проект, в рамках которого каждый может проголосовать за свой любимый географический или архитектурный объект в России. Задача проекта – выбор десяти новых визуальных символов России.
Мне показались странными цифры в ТОП2 в голосовании, и я решил посмотреть, как они меняются.

Когда система рекомендаций работает с большим количеством контента, основной задачей становится не фильтрация этого контента, а его ранжирование. Если говорить о новостях — каждый день выходят сотни тысяч статей, тысячи из которых могут затрагивать интересы каждого человека, читающего новости. Но в основном пользователи не читают больше 5-10 статей в день (по данным News360). Какие статьи показать первыми?

Ответ на этот вопрос в News360 ищут уже третий год. Мы нашли уже много разных ответов, но в этом году решили отказаться от концепции, которая была основной на протяжении всех предыдущих лет.

В статье простыми словами постараюсь рассказать о том, почему в News360 сначала несколько лет работали над реализацией и развитием системы кластеризации статей по событиям и ранжирования событий, а затем выбросили этот подход и решили реализовать другой. А также немного о том, как работает News360, что под капотом и где об этом почитать.

Недавно я наткнулся на такую удивительную штуку как число Данбара.
История такова. 20 с лишним лет назад, когда выражение «британские учёные» ещё не было мемом, антрополог Робин Данбар, изучая данные по человекообразным обезьянам, обнаружил, что численность их стаи подчиняется определённому закону. Есть максимальное количество членов стаи. Если стая разрастается и её численность превышает порог, она разделяется на две. Причём для разных видов этот предельный размер получается разным.

В четвёртой серии цикла о графических вероятностных моделях (часть 1, часть 2, часть 3) мы продолжим разговор о том, как справляться со сложными фактор-графами. В прошлый раз мы изучили алгоритм передачи сообщений, который, правда, работает только в тех случаях, когда фактор-граф представляет собой дерево, и в каждом узле можно без проблем пересчитать распределения грубой силой. Что делать в по-настоящему интересных случаях, когда в графе есть большие содержательные циклы, мы начнём обсуждать сегодня – поговорим о паре относительно простых методов и обсудим очень мощный, но непростой в использовании инструмент – вариационные приближения.

Привет. В этой статье будет рассмотрен способ кластеризации данных, используя метод градиентного спуска. Честно говоря данный способ носит больше академический характер, нежели практический. Реализация этого метода мне понадобилась в демонстрационных целях для курса по машинному обучению, что бы показать как одинаковые задачи можно решить различными способами. Хотя конечно если вы планируете осуществить кластеризацию данных, используя дифференцируемую метрику, для которой вычислительно труднее найти центроид, нежели подсчитать градиент на некотором наборе данных, то этот метод может быть полезным. Итак если вам интересно как можно решить задачу k-means кластеризации с обобщенной метрикой используя метод градиентного спуска, прошу под кат. Код на языке R.

Доброго времени суток. Этот топик рассчитан на тех, кто имеет представление об ограниченных машинах Больцмана (restricted Boltzmann machine, RBM) и их использовании для предобучения нейронных сетей. В нем мы рассмотрим особенности применения ограниченных машин Больцмана для работы с изображениями, взятыми из реального мира, поймем, почему стандартные типы нейронов плохо подходят для этой задачи и как их улучшить, а также немного пораспознаем выражения эмоций на человеческих лицах в качестве эксперимента. Те, кто представления o RBM не имеет, могут его получить, в частности, отсюда:

Реализация Restricted Boltzmann machine на c#,
Предобучение нейронной сети с использованием ограниченной машины Больцмана

После большого перерыва продолжаем цикл о графических вероятностных моделях (часть 1, часть 2). Сегодня мы наконец-то от постановок задач перейдём к алгоритмам; поговорим мы о самом простом, но часто полезном алгоритме вывода на фактор-графах – алгоритме передачи сообщений. Или, как его ещё можно назвать, алгоритме правильной расстановки скобок.


by sergey-lesiuk

Многие из нас на сегодня уже слышали про проект PRISM от Агенства Hациональной Безопасности США. Вкратце, данный проект собирает всю информацию о так называемых «подозреваемых пользователях». Зашифрованные email-ы хранятся у этих ребят без срока давности до расшифровки, по нажатию кнопки сотрудник АHБ может получить доступ к вашему Фейсбук аккаунту, ко всем данным Гугла (например вашим поисковым запросам), и даже к удалённым вами письмам. Данная ситуация подвергает надруганию не только нашу и вашу личную жизнь (на что сотрудникам АHБ в принципе наплевать), но и личную жизнь граждан США (с чем сотрудникам АHБ приходится считаться). Но давайте отступим на минутку от истерики и вооружившись здоровой паранойей взглянем на ситуацию под другим углом.

Привет. В этом посте мы рассмотрим простую модель фильтрации спама с помощью наивного байесовского классификатора с размытием по Лапласу, напишем несколько строк кода на R, и, наконец, протестируем на англоязычной базе данных смс спама. Вообще, на хабре я нашел две статьи посвященные данной теме, но ни в одной не было наглядного примера, чтобы можно было скачать код и посмотреть результат. Также не было упоминания про размытие, что существенно увеличивает качество модели, без особых затрат усилий, в отличие, скажем, от сложной предобработки текста. Но вообще, запилить очередной пост про наивного байеса меня побудило то, что я пишу методичку для студентов с примерами кода на R, вот и решил поделиться инфой.

В современном мире отношения между людьми, кроме социального уровня, заняли еще один — цифровой. С распространением виртуальных социальных сетей появилась тенденция иметь собственную страницу с персональными данными, искать друзей по интересам, создавать группы и пр. На одной IT Talk встрече, проводимой DataArt, я познакомился с человеком, занимавшимся исследованием топологий социальных сетей. В этот день я полностью определился с темой магистерской диссертации, которая представлена заголовком статьи. Дело в том, что количество информации в соцсетях постоянно увеличивается, и бо́льшая часть этой информации представлена в сыром виде. Сама по себе она не представляет интереса. Возникла мысль обработать подобные данные и получить результаты, которые вполне могли бы послужить благому делу.

В данной статье рассматривается поиск наиболее влиятельных объектов. Данная информация может быть полезна как для проведения различных виртуальных маркетинговых акций, так и для выявления пользователей с подозрительно высокой активностью.

Статья 2013-ого года «A support vector machine for identification of single-nucleotide polymorphisms from next-generation sequencing data» (O'Fallon, Wooderchak-Donahue, Crockett) предлагает новый метод определения полиформизмов в геноме на основе применения метода опорных векторов (SVM). Хотя ранее в статье 2011-ого года «A framework for variation discovery and genotyping using next-generation DNA sequencing data» уже описывалось применение методов машинного обучения для определения однонуклеотидных полиморфизмов (SNP-ов, снипов), подход, основанный на использовании SVM, описан впервые в данной статье.

Определение полиморфизмов в геноме является важной (например, для полногеномного поиска ассоциаций aka GWAS), но нетривиальной задачей. Приходится учитывать, что многие организмы гетерозиготны, а также, что данные могут содержать ошибочную информацию.

В MarkLogic Server реализован собственный диалект XQuery, который называется XQuery 1.0-ml. Не трудно догадаться, что это — тот самый XQuery 1.0 с некоторыми дополнениями от MarkLogic, призванными сделать жизнь разработчика лучше.

Здравствуйте.

Понадобилось мне использовать для анализа данных OLAP кубы. Эту технологию я активно изучал и использовал в 2001-2002 годах и даже сертифицировался по ней. Но потом долгое время не прикасался к ней. И вот совсем недавно попробовал воспользоваться 2012 SQL Server’ом, но не тут то было: многое и того что появилось в новом сервере оказалось мне совершенно не знакомым.

Потратив некоторое время на знакомство, решил поделиться навыками с сообществом: записал обучающий видеоролик о том, как создается куб и измерения.

Ролик ознакомительный, возможно, некоторые вещи сделаны неправильно, но пример вполне рабочий. Предполагается, что читатель (зритель) уже знаком с понятиями многомерного куба, измерений, мер и для чего это используется.

^{Штаб-квартира АНБ}

Как известно, 6 июня газета The Washington Post опубликовала слайды из 41-страничной презентации PowerPoint, в которой речь идёт о секретной программе АНБ по наблюдению за гражданским населением. Якобы, в рамках программы PRISM девять интернет-компаний предоставляли АНБ прямой доступ к своим серверам для получения информации о пользователях: Microsoft, Yahoo, Google, Facebook, PalTalk, YouTube, Skype, AOL и Apple.

Сегодня мы расскажем вам, как и зачем можно применять классификаторы для разделения и сортировки разных документов по их типам.

В компании ABBYY, помимо программистов, лингвистов, аналитиков и других разных полезных людей, есть много классификаторов. Конечно, классификаторы – не люди, а алгоритмы, но они выполняют работу, без которой качественное распознавание текста невозможно. Без них не обойтись на самых разных этапах обработки документов – от нахождения зон, содержащих текст на картинках, до распознавания конкретных символов в строчках с текстом.

Но на этом работа классификаторов не заканчивается.

С сегодняшнего дня поиск Яндекса персонализирует ответ не только на основе истории ваших интересов — он будет учитывать и то, что вы делаете на поиске прямо сейчас. Это важное изменение для пользователей: от того, чем мы занимаемся сейчас, зависит то, что мы ожидаем получить в ответ. Поиск Яндекса становится адаптивным. Чтобы это стало возможным, нам пришлось реализовать новую технологию доставки данных в реальном времени.



Чтобы понять, что хочет пользователь, нужен контекст. Когда-то всем контекстом, который был доступен Яндексу, был текст поискового запроса. Со временем мы научились учитывать, из какого региона его задают.

Важным этапом стала персонализация ответа для разных пользователей — мы стали использовать знания о конкретном человеке, чтобы дать ему более точный ответ. Для этого мы использовали данные, посчитанные на истории запросов и кликов пользователя. Причём они были посчитаны как по истории за длинный период, так и по недавней. Мы рассказывали на Хабре об этом этапе.

Каждый раз дополнение пользовательского контекста влечёт за собой изменение качества работы системы, а иногда и пользовательского поведения.

По результатам мониторинга голосования на сайте «Российская общественная инициатива» (РОИ), обнаружились интересные подробности. Складывается ощущение, что кто-то очень не хочет, чтобы инициатива известного оппозиционера стала первой набравшей 100 тысяч голосов. А поскольку пиарить свою инициативу, как это делает Алексей Н. это сильно хлопотно, то на арену выходят другие методы, привычные в оффлайн голосованиях.

Я немного проапгрейдил график, чтобы выводилось не только абсолютные цифры, но и относительные. Добавилось 2 типа – относительный и прирост. Первый показывает изменения графика относительно начала выбранного отрезка времени, а второй – прирост голосов в виде столбчатой диаграммы (данные группируются в зависимости от масштаба графика).

Nelson Mandela said: “Education is the most powerful weapon
which you can use to change the world.”

Волею судеб нам посчастливилось стать одними из участников курса по Data Mining (программа GameChangers, Санкт-Петербург). Цель курса – изучение методов и технологий обработки данных в различных областях IT-индустрии. Лекции у нас читают эксперты из крупнейших IT компаний, а студенты работают над реальными задачами и проектами.
И так получилось, что в рамках данного курса наша рабочая группа занимается разработкой проекта в области Educational Data Mining.

В России пока единицы знают о существовании этого направления, поэтому для начала в общих чертах расскажем про EDM: общие цели, кто может использовать и зачем.

Группа исследователей из IBM, используя информацию о перемещениях 500 тыс. пользователей мобильной связи, разработали модель для улучшения маршрутов общественного транспорта.

Модель успешно опробовали в городе Абиджан (население 3,8 млн человек, столица Кот-д’Ивуара). На иллюстрации показаны действующие маршруты автобусов (малиновым) и улучшения, предлагаемые алгоритмом (синим). Он предложил 65 возможных улучшений, в том числе три новых маршрута, с общей экономией времени 10% в пассажиро-минутах для всех пассажиров, учитывая время поездки и время ожидания.

Новый алгоритм полезен не только для оптимизации, но и для прокладки новых маршрутов в только что построенных микрорайонах. Здесь он чётко показывает, какими путями, в какое время и в каком объёме передвигается людская масса. Можно составить оптимальные маршруты и расписание транспорта. Важен сам факт появления нового инструмента, который могут использовать городские власти для оптимизации инфраструктуры мегаполиса.

В одних только США на работу колл-центров служб поддержки пользователей ежегодно тратится 112 миллиардов долларов. При этом половина из 270 миллиардов обращений остаётся нерешённой. Почти каждый может вспомнить множество примеров, когда звонок в службу поддержки превращался в длительный квест по выслушиванию записанных стандартных фраз и нажиманию цифровых кнопок только для того, чтобы пообщаться с живым человеком и обнаружить, что он и сам толком не разбирается в вашей проблеме.

Суперкомпьютеру Watson, который обыгрывает чемпионов викторин и уже приступил к работе онколога-диагноста в некоторых больницах Америки, вполне по силам справиться и с этой работой — считают в IBM. По данным компании, почти две трети из нерешённых вопросов клиентов могли бы быть решены, если бы сотрудники колл-центров могли искать информацию быстрее. Такой поиск в среднем занимает от шести до девяти минут на один звонок.

В ближайшие месяцы тестирование Watson в службах поддержки начнут первые клиенты IBM — австралийский банк ANZ, Royal Bank of Canada, компания Nielsen, занимающаяся исследованием потребительского поведения, израильский мобильный оператор Celcom, консалтинговая и аналитическая компания IHS. Watson будет общаться с клиентами этих компаний по разнообразным каналам — в чатах, по почте, через мобильные приложения. Некоторые компании намерены даже приобрести системы распознавания голоса, чтобы Watson мог говорить по телефону.