数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。

以我们在拉勾教育做数据挖掘为例。为了保持内容的独创性,以吸引更多的用户购买,总编希望作者写的东西能够与一些主流网站上的内容存在一些差异,如果说每写一篇稿子,就让运营挨家挨户地去对比,那一定是费时费力,并且对比的效果很差,因为运营也没办法把那么多内容都看一遍,于是总编向我们发起了一个需求:比对作者写的文章与主流网站的文章是否存在一定的独创性。
我们收到了需求,接下来就要摩拳擦掌准备开始工作了。但是不要心急,这里说的工作可不是立马上手分析数据、写代码。作为一个合格的数据挖掘工程师,第一步我们需要理解业务,把业务逻辑搞明白。
需求有了,但是这个需求貌似并不明确。首先怎么定义文章具有独创性,这并不是通过技术手段可以量化的指标,我们就需要与总编沟通,确定如果两篇文章的相似度低于 5% 就认为是有独创性的。
之后我们可以把这个问题定义为一种文本抄袭检测,但是这个文本抄袭检测与一般的文本抄袭检测是否又有一些区别呢?比如说我们需要检测的是独创性,那么我们对比的粒度是否需要比较细;某些重点的文本是否需要一定不相同;一些引用和概念性介绍是否需要刨除;对于同一个作者的内容该如何处理等等。这些业务独特的需求我们也需要了解清楚,才能方便我们后面的处理。数字化转型网www.szhzxw.cn
理解业务看起来很虚,但是却是非常重要的环节,不要觉得理解业务是浪费时间的事情,认识清楚我们要完成的业务目标,能够为我们后面的提升效率、优化效果带来非常大的帮助。反之,如果你还没搞清楚业务的细节就上手开发,很可能所做的结果与业务的需求存在偏差,这时候就浪费了更多的时间,严重的还会给公司带来很大损失。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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