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如何在一款互联网产品中运用「人工智能」技术?

时间:2015-12-06 09:24:13  来源:本站  作者:
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  例如新浪的舆情大数据平台,运用情感分析对全网数据进行挖掘。另外在一些电商产品中,也会运用情感分析来进行商品评论挖掘,作为推荐系统的一部分。

  人工智能产品的定义较为广泛,智能硬件、机器人、芯片、语音助手等都可以叫做人工智能产品。本文讨论的人工智能产品,主要是指在互联网产品中运用人工智能技术。

  互联网产品主要着手于解决用户的痛点。对于C端产品来说,痛点就是指的个人想解决而无法解决的问题。如个人想要美化自己的照片,但是他不会复杂的PS软件,于是美图秀秀就可以解决这个痛点。从KANO模型中,就是满足用户的基本需求与期望需求。

  人工智能产品(在互联网产品中运用人工智能技术)则是要满足用户的兴奋型需求。如将情感分析运用到电商的产品评论中,用户则可以通过可视化的数据展示来大致对产品有个全面、直观的了解,而不再需要自己一页一页的翻看评论内容。

  互联网产品主要关注点在于用户需求、流程设计、交互设计、商业模式等。着眼于用户需求,设计满足用户需求的产品,通过合理的流程设计、交互设计达到产品目标,进而实现商业目标。典型的思路是发现“用户需求—设计满足用户需求的产品—迭代完善、产品运营—商业变现”。

  人工智能产品关注点在于模型的构建。它不再是对于布局、交互的推敲,而是通过选择合适的数据,构建合适的模型,保证最终呈现出来的是好的效果。

  什么是好的效果呢?这就需要引入评测指标。互联网的评测指标有我们熟知的留存率、转化率、日活跃等,那么人工智能的产品主要是通过一些统计指标来描述。以情感分析为例,把情感分析看成一个分类问题,则可以使用P、R、A、F值来描述。

  1)查准率(Precision):P值,衡量某类分类中识别正确的比例。如情感分析中,有10条被分类为“正向”,其中8条是分类正确的(由人工审核),那么P=8/10=80%

  2)查全率(Recall):R值,又叫查全率,又叫召回度,指的是某类被被正确分类的比例。同样以情感分析为例,100条数据中有10条是正向的,机器分类后,这10条中有7条被分类为正向,则R=7/10=70%。

  3)F值,因为P值和R值通常是两个相互矛盾的指标,即一个越高另一个越低,F则是两者综合考虑的指标,不考虑调节P、R权重的情况下,F=2PR/(P+R)

  4)精确度(Accuracy):这个最好理解,就是被准确分类的比例,也就是正确率。如100条数据,90条是被正确分类的,则A=90/100=90%。

  如果将情感分析运用于电影票房预测,则一些更新及时、内容丰富的数据源,如微博,是比较好的选择。

  如果是应用于商品的评价,如电子产品,很多评测内容是无法在短短几句话内描述清楚的,这时候微博不是个好的选择,选择论坛上更新较慢、但是详细的内容就比较适合。

  在选择模型中,产品需要了解不同模型的优缺点,进而选择更加合适的模型。在情感分析中,NB、SVM、N-gram都是常用的模型,其中SVM效果最好(这是已有的结论)。如果是其他的智能产品,可能需要算法团队进行实验,给出测试数据,进而选择合适的模型。

  最后这一步,是将结果展示给用户。在情感分析中,我们可以选择雷达图、词云、情感趋势图来展示结果。取决于产品属性,如电商产品评论挖掘,可以使用词云。

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