寫這篇文章，緣自于前幾天部門內(nèi)部成員們進(jìn)行了一次部門內(nèi)部現(xiàn)有涉及的一些算法的review以及整理。不過比較囧的就是，由于boss不在，我們討論討論著就成了吐槽大會(huì)，倒是有一半時(shí)間在吐槽產(chǎn)品以及業(yè)務(wù)部門了。

　　不過這也算是一件可喜可賀的事情了，這也可以看做是我們數(shù)據(jù)部門，已經(jīng)由開輕型挖掘機(jī)向深挖階段邁步了。

　　因此，借此機(jī)會(huì)，也對(duì)自己接觸過的，了解過的，或者做過的一些勉強(qiáng)稱得上算法的東西做一個(gè)梳理。其實(shí)，就個(gè)人來說，本身就不是做算法出身的，在大學(xué)時(shí)代，學(xué)習(xí)的反倒是網(wǎng)絡(luò)方面多一些，更不知數(shù)據(jù)挖掘算法為何物。

　　其實(shí)，就所謂算法而言，個(gè)人認(rèn)為，我有個(gè)同事說的很對(duì)：所謂算法，并不是說那些復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型才是算法，哪怕是你寫的一個(gè)簡(jiǎn)單的計(jì)算公式，只要能夠解決現(xiàn)有業(yè)務(wù)的痛點(diǎn)，有了自己的模型思路，它就是一個(gè)算法，只是它可能不夠通用，只能解決特定業(yè)務(wù)需求而已。

　　在大規(guī)模的數(shù)據(jù)前提下，其實(shí)很多復(fù)雜的算法過程，反而效果沒有這么好，或者說，我們會(huì)想方設(shè)法去簡(jiǎn)化其過程。

　　舉個(gè)簡(jiǎn)單栗子：假設(shè)有一批大規(guī)模數(shù)據(jù)集，就以近千萬篇博文為例。如果提供一篇博文，讓你去查詢與其相似度最高的top N，那我們的通常思路是什么?通常的做法是計(jì)算這篇博文與其他博文的相似度，至于相似度的計(jì)算方法就很多了，最簡(jiǎn)單的就是計(jì)算其向量夾角，根據(jù)向量夾角判定相似程度。OK，就算你用最簡(jiǎn)單的計(jì)算過程，你試想一下，運(yùn)算近千萬次需要多久?或許，有的人說，俺使用hadoop，利用分布式的計(jì)算能力來完成這個(gè)任務(wù)，但如果實(shí)際操作起來，你就會(huì)發(fā)現(xiàn)這是一個(gè)多么蛋疼的事情。

　　再舉一個(gè)簡(jiǎn)單栗子(好吧，多吃點(diǎn)栗子)：比如SVM，這是一種難以收斂的算法，在大數(shù)據(jù)的前提下，有些人希望使用它，但又希望使用更多的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，畢竟手里數(shù)據(jù)量太大，很多人還是希望使用盡量多的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的，以達(dá)到模型更準(zhǔn)確的目的。但是，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的增大，像SVM這種難以收斂的算法，其耗費(fèi)的計(jì)算資源還是很巨大的。

　　東拉西扯說了這么多，自個(gè)的梳理工作還沒有完成呢!

　　一、這些年，我開過的挖掘機(jī)

　　(1)最早接觸的應(yīng)該是貝葉斯的分類了

　　貝葉斯算是分類算法中最簡(jiǎn)單的算法了，初學(xué)挖掘機(jī)算法的人十有八九第一個(gè)愛上的絕對(duì)是它。其實(shí)，貝葉斯的原理真的很簡(jiǎn)單，就是依據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)的最大概率原理。這么簡(jiǎn)單，但是就是尼瑪這么好用，多年依然屹立不倒。

　　訓(xùn)練過程就缺乏可陳了，基本上貝葉斯的都這樣，由于是文本，所以一套流程下來，分詞，去停詞，作為最基本的知識(shí)點(diǎn)向量，然后就計(jì)算模型概率了。不過比較有趣的是，分類過程是放在Storm里頭做的，相當(dāng)于這是一個(gè)實(shí)時(shí)的分類業(yè)務(wù)。

　　(2)說到了文本，自然少不了分詞算法了

　　其實(shí)說到分詞算法，反倒沒啥可說的。如今互聯(lián)網(wǎng)上各種開源的分詞工具，都已經(jīng)做的很好了，效果也差不了多少，想進(jìn)一步改進(jìn)的話也夠嗆。至于說深入到分詞算法的內(nèi)部，涉及上下文法分析，隱含馬爾科夫模型等東西，如果是個(gè)人出于興趣去研究，那我沒話說;如果是小公司，花費(fèi)人力物力去優(yōu)化分詞效果，我只能說他們閑著蛋疼;如果是大公司，人家金多任性也是可以理解的。

　　所以，至今來說，個(gè)人對(duì)于分詞方面的東西，也僅限于初步了解分詞算法的衍變，內(nèi)部大概涉及的算法，以及幾種分詞工具的使用。

　　其實(shí)，在文本挖掘方面，僅僅針對(duì)于文本的分詞是不夠的，因?yàn)槲覀兪褂梅衷~拆分出來的單詞，往往很多跟業(yè)務(wù)都是沒有關(guān)系的，通常做法是，建立對(duì)應(yīng)業(yè)務(wù)字典，至于字典的建立，當(dāng)然也是需要分詞的，再進(jìn)行進(jìn)一步的加工，甚至可能會(huì)加上一些人工的工作。

　　(3)下一個(gè)就是實(shí)時(shí)熱點(diǎn)分析了

　　我也不知道這算不算是算法，說到實(shí)時(shí)，自然跟Storm又有關(guān)系了(好吧，我承認(rèn)我是搞這個(gè)之后開始接觸數(shù)據(jù)的)。說到實(shí)時(shí)熱點(diǎn)，可能大伙兒都摸不著頭腦，舉個(gè)簡(jiǎn)單栗子就明了了。

　　玩hadoop的童鞋都知道WordCount這個(gè)經(jīng)典栗子，MapReduce在Map到Reduce的過程中，自動(dòng)將相同的Key通過類似hash的方法聚合到一起了，所以，統(tǒng)計(jì)單詞這個(gè)需求通過MR來做是辣么的簡(jiǎn)單。

　　那Storm的實(shí)時(shí)WordCount呢?好吧，這也是一個(gè)能夠記錄到實(shí)時(shí)技術(shù)領(lǐng)域史書上的經(jīng)典案例(好吧，其實(shí)它就是一個(gè)Storm的HelloWorld)。Storm雖然沒有類似MR那種自動(dòng)Hash的功能，不過它也提供了一種數(shù)據(jù)分組流策略，也能達(dá)到類似的效果，并且它不像MR那樣是批量的，它是實(shí)時(shí)的、流式的，也就是說你能動(dòng)態(tài)的獲取到當(dāng)前變換的單詞詞頻。

　　實(shí)時(shí)熱點(diǎn)分析，如果我們把熱點(diǎn)映射成單詞，那我們是不是就可以實(shí)時(shí)的獲取到當(dāng)前Top N的熱點(diǎn)了。這個(gè)方向可是有很大的研究?jī)r(jià)值的，實(shí)時(shí)地掌握了用戶的熱點(diǎn)導(dǎo)向，我們就可以動(dòng)態(tài)的調(diào)整業(yè)務(wù)策略，從而衍生更大的數(shù)據(jù)價(jià)值。

　　不過，總體來說，這個(gè)數(shù)據(jù)模型更多依靠的是Storm這個(gè)實(shí)時(shí)工具的本身功能，模型設(shè)計(jì)上的東西反倒是少了。至于說算不算是算法模型，就跟前面所說的那樣，看個(gè)人看法吧，你說是就是了~~

　　(4)國(guó)內(nèi)很成熟的一種建模——推薦

　　就目前在國(guó)內(nèi)做數(shù)據(jù)挖掘的來說，可能分類與推薦是做的最多的兩種方向。分類就不多說了，就比如剛才所說的貝葉斯，簡(jiǎn)直就是分類中的鼻祖算法了。

　　可能一說到推薦算法，有人腦海里立馬就閃現(xiàn)出關(guān)聯(lián)規(guī)則、協(xié)同過濾、余弦相似性等這些詞。這是沒錯(cuò)的，但我要說的不是這個(gè)。其實(shí)個(gè)人想說的是推薦就兩個(gè)方向：基于用戶，基于內(nèi)容。

　　我們需要注意兩點(diǎn)，我們推薦的對(duì)象是用戶，或者說是類似用戶這種有動(dòng)作行為的實(shí)體;而推薦的東西則就是內(nèi)容，他沒有動(dòng)作行為，但是他有不同的屬性，或者用更磚業(yè)說法描述就是他必然有知識(shí)點(diǎn)。

　　基于用戶推薦，我們看重的不是內(nèi)容這個(gè)實(shí)體，而是用戶本身的行為，我們認(rèn)為用戶的行為必然隱含著一些信息，比如，人的興趣導(dǎo)向，那么既然你有了相關(guān)的行為，那么我按照你的行為去給你推薦一些東西，這總是有一定道理的。

　　基于內(nèi)容的推薦，我們的側(cè)重點(diǎn)則是內(nèi)容，這就跟用戶的歷史行為無關(guān)了。我們潛意識(shí)的認(rèn)為，既然你會(huì)看這個(gè)內(nèi)容，那么跟這個(gè)內(nèi)容有關(guān)系的內(nèi)容，你是不是也感興趣呢?或許這樣說有失偏頗，但是大體方向是對(duì)的。

　　至于之前說的那些關(guān)聯(lián)規(guī)則也好，協(xié)同過濾也好，余弦相似性也好，其實(shí)就是研究知識(shí)點(diǎn)與知識(shí)點(diǎn)之間關(guān)系所建立的模型。

　　針對(duì)于基于內(nèi)容推薦，其知識(shí)點(diǎn)就是內(nèi)容之中的各種屬性，比如影片推薦，其知識(shí)點(diǎn)可能就是各種評(píng)論數(shù)據(jù)、點(diǎn)播數(shù)據(jù)、頂踩數(shù)據(jù)、影片類型、演員、導(dǎo)演以及其中的一些情感分析等等;又比如博文，其知識(shí)點(diǎn)可能就是一個(gè)個(gè)帶權(quán)的詞，至于這個(gè)詞就涉及到詞的抽取了，再說到詞的權(quán)重，可能就會(huì)涉及到TFIDF模型、LDA模型了。

　　而針對(duì)基于用戶，其知識(shí)點(diǎn)最直接的體現(xiàn)就是用戶的行為了，就是用戶與內(nèi)容之間的關(guān)系，不過深究下去，又會(huì)發(fā)現(xiàn)，其實(shí)跟內(nèi)容的知識(shí)點(diǎn)也緊密聯(lián)系，只不過這可能不止一個(gè)內(nèi)容實(shí)體，而是多個(gè)內(nèi)容實(shí)體的集合。

　　(5)文本單詞的加權(quán)模型

　　前面正好提到了TFIDF以及LDA模型，所以順帶也就講講文本單詞相關(guān)的加權(quán)模型吧。

　　說到文本挖掘，可能大部分人都熟悉TFIDF模型，既然涉及到了，那就簡(jiǎn)單的說一說。我們知道，文本的知識(shí)點(diǎn)就是一個(gè)個(gè)的單詞，雖然都是單詞，但也總有哪個(gè)詞重要程度高一點(diǎn)，哪些詞重要程度會(huì)低一點(diǎn)吧。

　　或許有人會(huì)說，出現(xiàn)多的詞就重要。沒錯(cuò)，那就是詞頻，簡(jiǎn)單的來想，這種思路并沒有錯(cuò)，并且，早期的文本挖掘模型就是這么做的。當(dāng)然，效果肯定是一般般的。因?yàn)槟切┙?jīng)常出現(xiàn)的詞往往都是一些沒用的常用詞，對(duì)文章的作用并不大。

　　直到TFIDF模型的出現(xiàn)，才根本性地解決了文本挖掘知識(shí)點(diǎn)建模的問題。如何判斷一個(gè)詞的重要程度，或者專業(yè)點(diǎn)的說法就是判斷其對(duì)文章的貢獻(xiàn)度?TFIDF通過詞的詞頻來加大詞在文章中的權(quán)重，然后通過其在多個(gè)文章中的文檔頻率來降低其在文章中的權(quán)重。說白了就是降低了那些公共詞的權(quán)重，把真正貢獻(xiàn)度大的詞給暴露出來。這基本就是TFIDF的基本思路了，至于詞頻權(quán)重怎么加大，文檔頻的權(quán)重怎么降低，這就涉及到具體的模型公式了，根據(jù)不同的需求進(jìn)行調(diào)整就OK了。

　　關(guān)于文章知識(shí)點(diǎn)主題建模的另外一種很重要的模型，那就是LDA模型了。它是一種比較通用的文章主題模型，它通過概率學(xué)原理，說白了就是貝葉斯，建立起知識(shí)點(diǎn)(也就是詞)，主題和文章的三層關(guān)系結(jié)構(gòu)。詞到主題有一個(gè)概率矩陣，主題到文章也有一個(gè)概率矩陣的映射關(guān)系。

　　好吧，LDA不能再說下去了，再說下去就露餡了。因?yàn)?，俺也不是很懂啊。?duì)于LDA，雖然部門內(nèi)部有在使用，但是我沒有做過具體的模型，只是和同事討論過它，或者更確切的說向同事請(qǐng)教過它的一些原理以及一些設(shè)計(jì)思路。

　　(6)相似度計(jì)算

　　相似度計(jì)算，比如文本的相似度計(jì)算。它是一個(gè)很基礎(chǔ)的建模，很多地方就用的到它，比如剛才我們說到的推薦，其內(nèi)部關(guān)聯(lián)的時(shí)候，有時(shí)候就會(huì)涉及到計(jì)算實(shí)體間的相似度。

　　關(guān)于文本的相似度，其實(shí)方法有很多。通常會(huì)涉及到TFIDF模型，拿到文本的知識(shí)點(diǎn)，也就是帶權(quán)的詞，然后通過這些帶權(quán)的詞去做一些相似度的計(jì)算。

　　比如，余弦相似模型，就是計(jì)算兩個(gè)文本的余弦夾角，其向量自然就是那些帶權(quán)的詞了;又比如，各種算距離的方法，最著名的歐式距離，其向量也依然是這些詞。還有很多諸如最長(zhǎng)公共子串、最長(zhǎng)公共子序列之類的模型，個(gè)人就不是很清楚了。

　　總之，方法很多，也都不是很復(fù)雜，原理都很像。至于哪個(gè)合適，就得看具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景了。

　　(7)文本主題程度——信息熵

　　曾經(jīng)和同事嘗試對(duì)數(shù)百萬的博文進(jìn)行領(lǐng)域劃分，把技術(shù)博文劃分成不同的領(lǐng)域，比如大數(shù)據(jù)領(lǐng)域、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域、安全領(lǐng)域等等，其實(shí)說白了還是分類。

　　一開始我們使用貝葉斯進(jìn)行分類，效果還行，不過最終還是使用SVM去建模了。這都不是重點(diǎn)，重點(diǎn)是我們想對(duì)劃分到某一領(lǐng)域下的技術(shù)博文進(jìn)行領(lǐng)域程度判斷。

　　我們想了很多辦法，嘗試建立了數(shù)據(jù)模型，但效果都不是很理想，最終回歸到了一個(gè)最本質(zhì)的方法，那就是使用文本的信息熵去嘗試描述程度，最終結(jié)果還是不錯(cuò)。這又讓我再一次想到同事說過的那句話：簡(jiǎn)單的東西不一定不好用!

　　信息熵描述的是一個(gè)實(shí)體的信息量，通俗一點(diǎn)說就是它能夠描述一個(gè)實(shí)體的信息混亂程度。在某一個(gè)領(lǐng)域內(nèi)，知識(shí)點(diǎn)都是相似的，都是那些TFIDF權(quán)重的詞，因此，是不是可以認(rèn)為，一個(gè)文本其信息熵越小，其主題越集中越明顯，信息的混亂度越低，反過來說，有些文本主題很雜亂，可能包含了多種領(lǐng)域的一些東西，其領(lǐng)域的程度就會(huì)降低。

　　最起碼表面上，這種說法是行得通的，并且實(shí)際的效果還不錯(cuò)。

　　(8)用戶畫像

　　用戶畫像這個(gè)方向可能是近兩年比較火的方向了。近年來，各大互聯(lián)網(wǎng)公司，各大IT企業(yè)，都有意識(shí)的開始從傳統(tǒng)的推薦到個(gè)性化推薦的道路衍變，有些可能做的深一些，有些可能淺一些。

　　商業(yè)價(jià)值的核心是用戶，這自然不用多說。那么如何結(jié)合用戶進(jìn)行推薦呢，那就是用戶的屬性，那關(guān)鍵是用戶的屬性也不是一開始就有的，我們所有的只是少量用戶的固有屬性以及用戶的各種行為記錄。我們連用戶是啥子里情況都不清楚，推個(gè)毛啊!

　　所以，我們需要了解用戶，于是對(duì)用戶進(jìn)行用戶畫像分析就很有必要了，其實(shí)就是把用戶標(biāo)簽化，把用戶標(biāo)記成一個(gè)個(gè)屬性標(biāo)簽，這樣，我們就知道每一個(gè)用戶大概是什么情況了。一些商業(yè)行為，也就有了目的性。

　　至于說如何對(duì)用戶的每一個(gè)畫像屬性進(jìn)行填充，這就看具體的情況了。簡(jiǎn)單的，用幾個(gè)簡(jiǎn)單模型抽取到一些信息填充進(jìn)去;復(fù)雜的，使用復(fù)雜的算法，通過一些復(fù)雜的轉(zhuǎn)換，給用戶打上標(biāo)簽。

　　(9)文章熱度計(jì)算

　　給你一大坨文章，你如何判斷哪篇文章比較熱，哪篇文章比較矬，換個(gè)說法就是，我進(jìn)入一個(gè)文章列表頁(yè)，你能給我提供一個(gè)熱文章的排序列表嗎?

　　可能大部分的思路都很直接，拿到文章能夠體現(xiàn)熱度的屬性，比如點(diǎn)擊率、評(píng)論情感分析、文章的頂踩情況，弄個(gè)簡(jiǎn)單加權(quán)計(jì)算模型，咔咔就出來了。

　　本質(zhì)上這沒錯(cuò)，簡(jiǎn)單的模型在實(shí)際的情況中不一定不好使，部分屬性也的確能夠體現(xiàn)出一篇文章的熱度，通過加權(quán)計(jì)算的方式也是對(duì)的，具體的權(quán)重就需要看具體情況了。

　　但如果這么做的話，實(shí)際上會(huì)出現(xiàn)什么情況?今天我來了，看見了這個(gè)熱度推薦列表，明天我來了，還是看到這個(gè)列表，后天我來了，依然是這個(gè)列表。

　　尼瑪，這是啥情況，咋天天都是這個(gè)破列表，你要我看幾遍?!不錯(cuò)，這就是現(xiàn)實(shí)情況，造成的結(jié)果就是，越熱的文章越來越熱，越冷的文章越冷，永遠(yuǎn)的沉底了，而熱的文章永遠(yuǎn)在前頭。

　　如何解決這個(gè)問題?我們把時(shí)間也加入?yún)⒖?，我們要把老文章通過降權(quán)的方式，把他人為的沉下去，讓新文章有出頭的機(jī)會(huì)。這就是說，需要我們把創(chuàng)建時(shí)間也加入權(quán)重中，并且隨著時(shí)間推移，衰減其熱度權(quán)重，這樣，就不會(huì)出現(xiàn)熱的一直熱，冷的一直冷了。至于衰減的曲線，就需要看具體業(yè)務(wù)了。

　　這樣就能解決根本問題了嗎?如果文章本身信息量就不夠呢，比如，本身大部分就是新文章，沒有頂踩，沒有評(píng)論，甚至連點(diǎn)擊曝光都很少，那用之前的模型就行不通了。

　　那是不是就無解了呢?方法還是有的，比如，我們尋找到一個(gè)相似的站點(diǎn)，他也提供了類似最熱文章推薦的功能，并且效果還很不錯(cuò)。那么，我們是不是就可以借助它的熱度呢?我們通過計(jì)算文章相似度的方法，復(fù)刻出一個(gè)最熱列表出來，如果站點(diǎn)性質(zhì)相似，用戶性質(zhì)相似，文章質(zhì)量不錯(cuò)，相似度計(jì)算夠準(zhǔn)確，相信這個(gè)熱度列表的效果也是會(huì)不錯(cuò)滴(這方法太猥瑣了~~)。

　　(10)Google的PageRank

　　首先，別誤會(huì)，我真心沒有寫過這個(gè)模型，我也沒有條件去寫這個(gè)模型。

　　認(rèn)識(shí)它了解它，緣自于跟幾個(gè)老同學(xué)合伙搞網(wǎng)站(酷抉網(wǎng))。既然搞網(wǎng)站吧，作為IT人猿，一些基本的SEO的技術(shù)還是需要了解的。于是，我了解到：想要增大網(wǎng)站的權(quán)重，外鏈?zhǔn)遣豢扇鄙俚摹?/p>

　　我跟我?guī)讉€(gè)老同學(xué)說，你們?nèi)プ鐾怄湴?，就是逮住網(wǎng)站就放咱網(wǎng)站的鏈接。他們問到：一個(gè)網(wǎng)站放的鏈接越多越好嗎?放的網(wǎng)站越多越好嗎?啥網(wǎng)站放比較好?這都不是重點(diǎn)，關(guān)鍵是他們問：為毛啊?

　　把我問的那個(gè)是啞口無言啊，于是我一怒之下就去研究PageRank了。PageRank具體的推演過程我就不說了(況且憑借我這半吊子的水平也不一定能說清楚)，其核心思想有幾個(gè)：當(dāng)一個(gè)網(wǎng)頁(yè)被引用的次數(shù)越多時(shí)，其權(quán)重越大;當(dāng)一個(gè)網(wǎng)頁(yè)的權(quán)重越大時(shí)，其引用的網(wǎng)頁(yè)權(quán)重也隨之增大;當(dāng)一個(gè)網(wǎng)頁(yè)引用的次數(shù)越多時(shí)，它引用的網(wǎng)頁(yè)給它帶來的權(quán)重越低。

　　當(dāng)我們反復(fù)迭代路上過程時(shí)，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)某個(gè)網(wǎng)頁(yè)的的排名基本就固定了，這就是PageRank的基本思路。當(dāng)然也有個(gè)問題需要解決，比如，初始網(wǎng)頁(yè)如何給定其初始權(quán)重，高計(jì)算迭代過程如何簡(jiǎn)化其計(jì)算過程等等。這些問題，在Google的實(shí)際操作中，都做了比較好的優(yōu)化。

　　(11)從互聯(lián)網(wǎng)上定向抓取數(shù)據(jù)

　　其實(shí)我估摸著這跟算法沒很大關(guān)系了，不過既然有數(shù)據(jù)的獲取設(shè)計(jì)流程，也勉強(qiáng)算是吧。

　　之所以有這個(gè)需求，是那段時(shí)間搞網(wǎng)站搞嗨了，給自己整了個(gè)工作室網(wǎng)站，想給別人尤其是一些小企業(yè)搭建包括輕度定制企業(yè)網(wǎng)站(是不是挺瞎折騰的-_-)，也確實(shí)是做了幾個(gè)案例(我的工作室網(wǎng)站：www.mite8.com，有興趣去看看)。

　　于是乎，俺就想啊，如何給自己找客戶?工作室的客戶應(yīng)該是那些小企業(yè)的老板，并且還必須是目前沒有企業(yè)門戶的。作為一個(gè)搞數(shù)據(jù)的程序猿，并且還是開挖掘機(jī)的，雖然是半路出身非藍(lán)翔畢業(yè)且無證上崗，但好歹是挖過幾座山頭的呀。

　　如今是互聯(lián)網(wǎng)橫行的時(shí)代，他們總會(huì)在互聯(lián)網(wǎng)上留下一些蛛絲馬跡，我要把它給逮出來!我的目標(biāo)很明確，我要拿到那些無企業(yè)網(wǎng)站的企業(yè)郵箱，然后做自己EDM營(yíng)銷(電子郵件營(yíng)銷)。

　　1)我先從智聯(lián)檢索頁(yè)面，抓取了企業(yè)規(guī)模小于40人的企業(yè)名稱，事實(shí)證明智聯(lián)招聘的頁(yè)面還是很好解析的，都是靜態(tài)的，并且格式很規(guī)整，所以很容易就分析出一批小企業(yè)的企業(yè)名來了;

　　2)拿到了企業(yè)名，我如何判斷這個(gè)企業(yè)已經(jīng)有了獨(dú)立的企業(yè)官網(wǎng)?通過分析，我發(fā)現(xiàn)通過搜索引擎檢索這個(gè)企業(yè)名的時(shí)候，如果有企業(yè)官網(wǎng)的話，一定是在首頁(yè)。并且其頁(yè)面地址也是有一定規(guī)律的，那就是：獨(dú)立官網(wǎng)的開頭通常是www開頭的，長(zhǎng)度一般不會(huì)太長(zhǎng)，收尾通常是index.html、index.php以及index.asp等等。

　　通過這些規(guī)則，我就可以將那些有企業(yè)官網(wǎng)的企業(yè)名給pass掉了。其中遇到了兩個(gè)難點(diǎn)，一個(gè)就是搜索引擎的很多頁(yè)面源碼都是動(dòng)態(tài)加載的，于是我模擬了瀏覽器訪問的過程，把頁(yè)面源碼給抓取下來了，這也是爬蟲的通用做法;第二個(gè)就是，一開始我嘗試的是通過百度去獲取，結(jié)果百度貌似是有放結(jié)果抓取的一些措施，導(dǎo)致結(jié)果不如人意，于是我換了目的，使用的是360的檢索，問題就解決了(事實(shí)證明百度在搜索引擎方面比360還是強(qiáng)了不少的)，并且效果也差不多。

　　3)解決了排除的問題，那根本的問題就來了，我如何拿到企業(yè)的企業(yè)郵箱?通過分析搜索引擎的返回結(jié)果，我發(fā)現(xiàn)很多小企業(yè)喜歡用第三方網(wǎng)站提供的一些公司黃頁(yè)，里頭包含了企業(yè)聯(lián)系郵箱;還有部分公司發(fā)布的招聘信息上會(huì)帶有企業(yè)郵箱。

　　通過數(shù)據(jù)解析，終于拿到了這部分?jǐn)?shù)據(jù)，最后還做了一些類似郵箱是否有效的基本解析等等。最終拿到了大概3000多個(gè)企業(yè)郵箱，有效率達(dá)到了80%以上。

　　問題是解決了，但還是有些地方需要優(yōu)化的：首先就是效率問題，我整整跑了近12個(gè)小時(shí)，才把這3000多個(gè)郵箱給跑出來，太多需要解析的地方，并且模擬的瀏覽器在效率上不高;其次就是對(duì)郵箱的有效不是很好判斷，有些郵箱根本就是人為瞎寫的;還有就是部分網(wǎng)站對(duì)郵箱進(jìn)行了圖片化混雜處理，即做成了類似的驗(yàn)證碼的東西，防抓取，我沒有對(duì)圖片類的郵箱數(shù)據(jù)進(jìn)行解析，其實(shí)這個(gè)問題也是有解決辦法的，我們拿到一些樣本圖片，進(jìn)行圖片字母識(shí)別的訓(xùn)練，這樣就能解析出其中的郵箱了。

　　總體來說，這次體驗(yàn)還是挺有成就感的，畢竟在業(yè)余的時(shí)間解決了自己實(shí)際中的一些痛點(diǎn)，熟練了一些所學(xué)到的東西，或者說實(shí)施的過程中學(xué)到了很多東西。

　　ps：github上檢索webmite就是這個(gè)項(xiàng)目了，我把代碼托管到了github上，或者從我的博客上進(jìn)入。

　　二、對(duì)自己做一個(gè)總結(jié)吧

　　其實(shí)個(gè)人的缺點(diǎn)很明顯，首先就是沒有經(jīng)過系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘?qū)W習(xí)(沒去過藍(lán)翔，挖掘機(jī)自學(xué)的)，也就是野路子出身。因此對(duì)很多算法的原理不夠清楚，這樣的話，對(duì)于有些業(yè)務(wù)場(chǎng)景，可能就提不出有建設(shè)性的意見了。并且，對(duì)于很多算法庫(kù)的使用，還是不夠了解的。

　　其次就是在數(shù)學(xué)功底上有所欠缺。我們知道，一些復(fù)雜的算法，是需要有強(qiáng)大的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)的。算法模型，其本質(zhì)就是數(shù)學(xué)模型。因此，這方面也是我的短板吧。

　　由于個(gè)人是由做大數(shù)據(jù)偏向挖掘的，基于大數(shù)據(jù)模式下的數(shù)據(jù)挖掘過程，可能跟傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)過程有很大的不一樣。比如，數(shù)據(jù)的預(yù)處理過程，大數(shù)據(jù)挖掘的預(yù)處理很多依賴的是目前比較流行的分布式的一些開源系統(tǒng)，比如實(shí)時(shí)處理系統(tǒng)Storm、消息隊(duì)列Kafka、分布式數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)Flume、數(shù)據(jù)離線批處理Hadoop等等，在數(shù)據(jù)分析存儲(chǔ)上可能依賴的Hive以及一些Nosql會(huì)多一些。反倒對(duì)于傳統(tǒng)的一些挖掘工具，比如SAS、SPSS、Excel等工具，個(gè)人還是比較陌生的。不過這也說不上是缺點(diǎn)吧，側(cè)重點(diǎn)不一樣?？傮w而言，大規(guī)模數(shù)據(jù)的挖掘?qū)?huì)是趨勢(shì)。

　　三、給小伙伴們的一些建議

　　說了這么多，前面的那些東西可能對(duì)大伙兒的用處并不是很大，當(dāng)然對(duì)于開挖掘機(jī)的朋友還是有一定幫助的?，F(xiàn)在我想表達(dá)的東西可能跟挖掘就沒有直接的關(guān)系了，更多的給動(dòng)物園動(dòng)物(程序猿，攻城獅)的學(xué)習(xí)以及自我進(jìn)化的建議。

　　(1)為了學(xué)到東西，臉皮是毛玩意兒?

　　對(duì)于這點(diǎn)，個(gè)人可是深有體會(huì)。想當(dāng)年(好吧，這個(gè)詞還是很蛋疼的)，大學(xué)那會(huì)兒專業(yè)是信息安全，偏向于網(wǎng)絡(luò)多一點(diǎn)，因此在語言方面更多的是c和c++，對(duì)于java可是連課都沒有開的，說白了就是用java寫個(gè)HelloWorld都不會(huì)。

　　剛畢業(yè)那會(huì)兒，興沖沖地跑去公司寫c，結(jié)果不到一個(gè)月，新項(xiàng)目來了，需求變了(尼瑪，開發(fā)最怕的就是這句話)，變了就變了吧，尼瑪要研究大數(shù)據(jù)，用c能干毛啊!一些個(gè)開源系統(tǒng)工具，十個(gè)倒是有九個(gè)是java寫的。當(dāng)時(shí)我就哭了!

　　于是就糾纏著一個(gè)同組的伙伴，逮住時(shí)間就問他問題，有些問題在熟悉java的人看來，絕對(duì)是白癡又白癡的。但是對(duì)于初學(xué)者來說，絕對(duì)是金玉良言，人家一句話的事，如果自己去查找，可能是幾個(gè)小時(shí)都搞不定。一個(gè)月之后，總算入門了，后面就輕松多了。

　　往后的一些日子里，遇到了一些問題，總是會(huì)厚著臉皮纏著交流群中的一些大拿們死問，慢慢地就進(jìn)步了。近段時(shí)間，開始學(xué)習(xí)scala，幸好旁邊有個(gè)scala小高手，哈哈，可苦了他了~~

　　所以，遇到自己不懂的東西，不要怕自己的問題簡(jiǎn)單不好意思問，一定要臉皮厚!你連這么簡(jiǎn)單的問題都不懂，你還有資格擔(dān)心自己的臉皮?!

　　(2)交流與分享

　　對(duì)于交流與分享這點(diǎn)感想，緣自于2012年末研究Storm的那段時(shí)間。Storm在2012年那會(huì)兒，并不像今天這樣火，研究的人也不多，無處交流，可用的資料就更少了，所以解決起問題來很費(fèi)事。

　　當(dāng)然其中有幾個(gè)博客給我的幫助還是很大的，包括了“大園那些事兒”、“莊周夢(mèng)蝶”等幾個(gè)博客，都是早期研究Storm并且分享經(jīng)驗(yàn)技術(shù)的博客。當(dāng)時(shí)我就萌生了寫博客的想法。

　　在往后的時(shí)間里，我花費(fèi)了很大一部分精力，將我學(xué)到的Storm相關(guān)的東西整理了出來，并且由于當(dāng)時(shí)感嘆沒有一個(gè)很好的交流平臺(tái)，創(chuàng)建了“Storm-分布式-IT”技術(shù)群(群號(hào)191321336，主要搞Storm以及大數(shù)據(jù)方面的，有興趣的可以進(jìn)來)，并把整理的資料、代碼、經(jīng)驗(yàn)分享到了平臺(tái)以及博客中。

　　由于我一直主張“進(jìn)步始于交流，收獲源于分享”這個(gè)理念，不斷有搞技術(shù)的朋友加入到這個(gè)大家庭中，并且不斷的把一些經(jīng)驗(yàn)技術(shù)反饋到群貢獻(xiàn)中，達(dá)到了一個(gè)良性的循環(huán)。 短短不到兩年的時(shí)間，群已經(jīng)發(fā)展到了千人，并且無論是技術(shù)氛圍還是群?jiǎn)T素質(zhì)，在IT技術(shù)群中絕對(duì)可以算的上名列前茅的。

　　就個(gè)人從中的收獲來看，這種交流是能夠?qū)W到很多的東西的，你要相信三人行必有我?guī)?，這句話是有道理的。而分享則是促進(jìn)交流的基石，只有讓大家意識(shí)到自己所收獲的東西是源自于別人的分享，這樣才能讓更多的人參與進(jìn)來。

　　其實(shí)說了這么多，想表達(dá)的意思就兩點(diǎn)：多多與他人交流，聽取他人的意見;至于分享自己的所得，這就是屬于良心發(fā)現(xiàn)了。

　　(3)多看書，隨時(shí)給自己大腦補(bǔ)充營(yíng)養(yǎng)

　　其實(shí)這點(diǎn)也不止是給大伙兒的建議，也算是給自己的一個(gè)告誡吧。

　　個(gè)人在這方面做的也不是很好，很久之前給自己定了一個(gè)目標(biāo)：一個(gè)月看完一本書。結(jié)果工作的問題，其他雜七雜八的事情很多，這個(gè)一直沒有落實(shí)下來，至今買來的《我的互聯(lián)網(wǎng)方法論》才看了前幾章。最好的案例算是上上一個(gè)月，我花費(fèi)了近一個(gè)月上下班等地鐵、倒地鐵的零碎時(shí)間，終于把《構(gòu)建之法：現(xiàn)代軟件工程》給看完了。

　　書中有沒有顏如玉我不知道，但書中肯定有黃金屋。平時(shí)多看一些書，多學(xué)一些，跳槽時(shí)跟面試官總是能多嘮一些的，哈哈，提薪酬的時(shí)候是不是底氣就足了些?!

　　關(guān)于說看書的內(nèi)容，工作中涉及的一些必須了解，必須看的我就不多說了。如果業(yè)余時(shí)間比較多，還是推薦多涉獵一些其他相關(guān)領(lǐng)域，畢竟，人不可能一輩子就只窩在自己那一畝三分地上的;就算你一直堅(jiān)持某個(gè)技術(shù)方向，隨著時(shí)間的推移，技術(shù)的升華也必然會(huì)涉及到其他很多的相關(guān)知識(shí)。

　　所以，多看書，多充實(shí)一下自己，這一定是對(duì)的!

　　(4)經(jīng)常梳理一下自己，整理一下自己

　　經(jīng)常給自己做一下梳理工作：自己目前掌握了哪些東西，目前自己缺乏什么東西，掌握的東西夠不夠，缺乏的東西如何去彌補(bǔ)。這些都是需要我們經(jīng)常去反思的，只有整理清楚了自己，才知道自己要干什么，才有目標(biāo)。

　　當(dāng)然梳理完了，你還需要去實(shí)際操作，不然的話，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，每一次梳理，結(jié)果都是一樣的。我們需要在每一次梳理過后，進(jìn)行對(duì)比，了解自己進(jìn)步了多少。當(dāng)然每一次梳理，都是為了給自己做一個(gè)計(jì)劃，計(jì)劃自己大概需要在哪些方向進(jìn)行加強(qiáng)。

　　其實(shí)很多人一到了跳槽季就猶猶豫豫，其實(shí)他們對(duì)目前的工作已經(jīng)是有所不滿的了，但是總感覺自己能力不夠，可能辭了也難找工作。這是因?yàn)樗麄儗?duì)自己認(rèn)識(shí)的不夠，連他自己都不明白自己到底有多少料，那么，請(qǐng)問面試官會(huì)知道嗎?

　　如果，你對(duì)自己掌握了多少東西都一清二楚，核心領(lǐng)域已經(jīng)熟悉了，相關(guān)領(lǐng)域也有所涉獵，那么你還在擔(dān)心什么呢?如果真有面試官對(duì)你說no，你可以說：hi，剛好我也沒什么時(shí)間，我還回去挑選offer呢!

　　(5)善于在實(shí)際生活中尋找學(xué)習(xí)的動(dòng)力

　　人是懶惰的，很多時(shí)候，有些事情可做可不做的，往往人都是不去做的，也不愿意去深根究底。

　　這個(gè)我很想學(xué)，那個(gè)我也很想了解，關(guān)鍵是一到大周末，我更想躺被窩!說到底，就是沒有學(xué)習(xí)的動(dòng)力!

　　也就是說，我們要善于在實(shí)際的生活中，尋找到推動(dòng)我們?nèi)W(xué)習(xí)的理由。

　　舉幾個(gè)簡(jiǎn)單的栗子：

　　1)之前也說過，有段時(shí)間在研究網(wǎng)站。為了讓網(wǎng)站推廣出去，各種去研究SEO，現(xiàn)在來看，自己雖然遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到一個(gè)SEO專業(yè)人員的標(biāo)準(zhǔn)，但最起碼是知道了為毛通過搜索引擎檢索，有些網(wǎng)頁(yè)就排在前面有些就排在后面(PageRank算法);也知道了怎么去編譯一篇文章，更好的方便搜索引擎收錄(等俺失業(yè)了，不搞挨踢了，去做網(wǎng)編估計(jì)也是行的，又多了一條活路，哈哈)等等。

　　2)為了給EDM尋找目標(biāo)，我自己使用業(yè)余的時(shí)間去分析互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)，然后寫代碼，跑數(shù)據(jù)，測(cè)試數(shù)據(jù)等。其實(shí)，在那之前，我對(duì)爬蟲的了解是不多的，對(duì)于網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)的解析也不在行，這完全都是通過“從互聯(lián)網(wǎng)抓取有用數(shù)據(jù)”的個(gè)人需求上去驅(qū)動(dòng)的。還不止如此，拿到郵箱之后，為了讓EDM郵件看起來更“磚業(yè)”一點(diǎn)，我開始自學(xué)如何使用html來制作好看的電子營(yíng)銷郵件頁(yè)面。

　　3)曾經(jīng)有一段時(shí)間，工作很是清閑，突發(fā)奇想的把大學(xué)時(shí)想寫小說的夢(mèng)給圓了。于是就開始在縱橫小說網(wǎng)上寫小說。不過，這都不是重點(diǎn)，重點(diǎn)是縱橫要求每一個(gè)作者給自己的小說配小說封面。我去問了一下，尼瑪一張破封面需要20多大洋。心想，一張破封面就要20大洋，自己都是搞IT的人，干脆不自己P一個(gè)呢。于是，我開始撿起了大學(xué)時(shí)期放棄的PS學(xué)習(xí)計(jì)劃，只用了兩個(gè)星期，PS基本功能就熟練了。后來的話，自己的封面當(dāng)然是搞定了，并且還服務(wù)了至少數(shù)十位作者朋友們。當(dāng)然，這都是題外話了。至于小說，哈哈，不但簽約了，稿費(fèi)還是掙了上千大洋，關(guān)鍵是過了一把寫小說的癮。在PS技術(shù)方面，雖然跟專業(yè)的前端人員比不得，但是改改圖、修修照片還是木有問題滴。

　　4)遠(yuǎn)的太遠(yuǎn)，說一個(gè)近一點(diǎn)的事吧。前一段時(shí)間開始學(xué)習(xí)scala，其實(shí)就個(gè)人需求來說，寫那個(gè)項(xiàng)目用java來寫也完全能夠搞定，但關(guān)鍵是我對(duì)我自己說，錯(cuò)過了這次機(jī)會(huì)，下次說不定啥時(shí)候才有決心去學(xué)習(xí)這個(gè)很有前途的語言了。于是，狠下心使用這個(gè)全新的語言去開發(fā)，過程雖然磕磕絆絆，畢竟馬上使用一種陌生的語言去敲代碼是很蛋疼的事，但一個(gè)星期來，結(jié)果還是不錯(cuò)的，最起碼一些基本的用法是會(huì)了。完事開頭難，熟悉了一些基本的東西，剩下的就是累積的過程了。

　　其實(shí)這些歸結(jié)起來就一個(gè)觀點(diǎn)：我們要適時(shí)的給自己找一些理由，逼著我們自己去學(xué)習(xí)，去獲取新的東西，去提升自己。

　　或許有人會(huì)說，哥我天天加班，還有毛線時(shí)間去問問題、去交流、去看書，大周末的好不容易有假期了，吃飽了我不去睡覺去給自己找動(dòng)力干不給錢的活，我腦抽啊?!好吧，如果你是這么想的，抱歉耽誤了你這么多睡覺的時(shí)間。

　　其實(shí)上面說了這么多零碎的栗子，關(guān)鍵還是在于態(tài)度!你有沒有想學(xué)習(xí)的欲望，有沒有提升自己、升華自己的想法，有沒有升職、加薪、當(dāng)上UFO、迎娶白富美的念頭。是的，這些東西都是自己去做的，沒人逼你。如果你有這些想法的話，那么這些東西多多少少還是有一些幫助的。

　　除了對(duì)待事情的態(tài)度，我們的心態(tài)也很重要，看待事情要樂觀一點(diǎn)。前幾天，群里有個(gè)搞互聯(lián)網(wǎng)招聘的朋友問我：你是搞技術(shù)的吧?我說是。他說我認(rèn)識(shí)很多搞技術(shù)的都很悶，不像你這么開朗。我說我不想哪天死在了馬桶上~~

　　搞IT的給大部分人的映象確實(shí)是悶騷、不善言談、不善交際。其實(shí)也是，每天大量的工作，領(lǐng)導(dǎo)又開會(huì)訓(xùn)人了、產(chǎn)品這邊需求又改了，確實(shí)讓人瘋狂。工作壓力大是IT人的標(biāo)準(zhǔn)屬性了。

　　我們需要調(diào)整好自己的心態(tài)，就像之前所說的，學(xué)習(xí)一個(gè)東西，雖然可能會(huì)占用本來就不多的業(yè)余時(shí)間，但是我們應(yīng)該不是那種單純?yōu)榱私鉀Q問題而去學(xué)習(xí)，去獲取，當(dāng)成一種提升自己、升華自己的途徑，而不是逼不得已的無奈之舉。如果一份工作，你確認(rèn)自己不喜歡，那就別猶豫，果斷跳吧!腦中有貨還怕找不到買家!

　　時(shí)刻警醒自己對(duì)待任何事情要有一個(gè)好的態(tài)度，認(rèn)清自己，抓住一切機(jī)會(huì)提升自己、升華自我，保持一個(gè)良好的心態(tài)，這就是我想說的東西。

　　吭吭唧唧說了一大坨，其實(shí)我也知道很多是廢話，但是我依然希望，我的這些廢話能夠幫助到你，做為同一個(gè)動(dòng)物園里的人，一起努力吧!