大数据顾问
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1研发背景
互联网时代也是信息爆炸的时代，内容太多，而用户的时间太少，如何选择成了难题。电商平台里的商品、媒体网站里的新闻、小说网站里的作品、招聘网站里的职位……当数量超过用户可以遍历的上限时，用户就无所适从了。
对海量信息进行筛选、过滤，将用户最关注最感兴趣的信息展现在用户面前，能大大增加这些内容的转化率，对各类应用系统都有非常巨大的价值。
搜索引擎的出现在一定程度上解决了信息筛选问题，但还远远不够，其存在的两个主要弊端是：第一搜索引擎需要用户主动提供关键词来对海量信息进行筛选。当用户无法准确描述自己的需求时，搜索引擎的筛选效果将大打折扣，而用户将自己的需求和意图转化成关键词的过程有时 ...
达观数据搜索引擎的Query自动纠错技术和架构
1 背景
如今，搜索引擎是人们的获取信息最重要的方式之一，在搜索页面小小的输入框中，只需输入几个关键字，就能找到你感兴趣问题的相关网页。搜索巨头Google，甚至已经使Google这个创造出来的单词成为动词，有问题Google一下就可以。在国内，百度也同样成为一个动词。除了通用搜索需求外，很多垂直细分领域的搜索需求也很旺盛，比如电商网站的产品搜索，文学网站的小说搜索等。面对这些需求，达观数据(
随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。文本分类是指在给定分类体系下，根据文本内容自动确定文本类别的过程（达观数据科技联合创始人张健）。文本分类有着广泛的应用场景，例如：
新闻网站包含大量报道文章，基于文章内容，需要将这些文章按题材进行自动分类（例如自动划分成政治、经济、军事、体育、娱乐等）
在电子商务网站，用户进行了交易行为后对商品进行评价分类，商家需要对用户的评价划分为正面评价和负面评价，来获取各个商品的用户反馈统计情况。
电 ...
推荐系统和搜索引擎的关系达观陈运文
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- 互联网，大数据
推荐系统和搜索引擎的关系达观陈运文
从信息获取的角度来看，搜索和推荐是用户获取信息的两种主要手段。无论在互联网上，还是在线下的场景里，搜索和推荐这两种方式都大量并存，那么推荐系统和搜索引擎这两个系 ...
大数据时代里，互联网用户每天都会直接或间接使用到大数据技术的成果，直接面向用户的比如搜索引擎的排序结果，间接影响用户的比如网络游戏的流失用户预测、支付平台的欺诈交易监测等等。达观数据技术团队长期以来一直致力于钻研和积累各种大数据技术，曾获得cikm2014数据挖掘竞赛冠军，也开发过智能文本内容审核系统、用户建模系统等多个基于大数据技术的应用系统。机器学习是大数据挖掘的一大基础，本文以机器学习为切入点，将达观在大数据技术实践时的一些经验与大家分享（达观数据联合创始人 纪传俊）
CIKM数据挖掘竞赛获得冠军后领奖
机器学习——海量数据挖掘解决方案
互联网的海量数据不可能靠 ...