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大数据时代的技术挑战
2017-12-17
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大数据时代的技术挑战

Google的独立URL索引数量超过了1万亿，用户获得一次满意搜索的时间却不超过1秒；淘宝商品数高达8亿，每天有6000万用户登录淘宝寻找商品，最终要促成每天800万包裹量的交易；Monster的招聘网络遍及包括中国在内的全球55个国家和地区，每天新增简历高达2.5万，要同时实现海量职位和求职者之间的精准匹配……

“大数据时代已经来了。”互联网络信息中心高级分析师唐亮表示，“互联网各行各业的有识之士对大数据时代带来的挑战和价值都已经有了清醒的认识。”
日前，Google、Monster、万网、一淘、搜狗等互联网各个领域的领军者技术负责人齐聚北京，热议如何通过技术创新推动互联网迈入高效新时代，获得更高的用户满意度。
语义搜索更高效
在Google看来，搜索的发展经历着从数据、信息到知识，最后发展为智慧搜索的演变。目前的搜索引擎正处在从信息搜索向知识搜索发展的阶段。知识搜索可以理解所输入的关键词的意义，并反馈正确的结果。
比如，在未来，知识搜索能够理解湖的含义，知道湖的其中一个属性是深度。当有人想知道“10个最深的湖”时，它能够理解用户想要的是一份关于湖的排名，并进行反馈。
Monster在语义搜索上同样走在全球互联网前列，并率先把语义搜索应用到了网络招聘行业，推出了6Sense语义搜索专利技术。
“语义网络能理解工作和技能的特征，识别同一个词在不同语境中的不同语义。”Monster软件工程经理骆鋆说，“一方面把简历和职位信息映射到语义网络中去，另一方面把用户搜索和用户行为也映射进去，最终通过语义网络实现精准搜索和精准匹配，将招聘者或求职者从搜索和分析工作中解脱出来。”
通过语义搜索，招聘者仅仅需要处理相当于传统1/4的简历量，就可以招到同样数量的合适人才。而根据针对15个大公司所作的调研显示，Monster仅仅通过运用6Sense语义搜索专利技术的超级简历搜索解决方案，就帮助招聘者们节省了60%的时间。
“我们要打造智能搜索服务，最关键的是语义的支持。”淘宝搜索高级技术专家、一淘推荐算法负责人孙健这样强调语义搜索的重要性，“互联网的好处在于，在一个地方挖掘不到的信息，可以在别的地方挖掘到。互联网的信息实在太多了，这个挑战非常大。”
行为定向擅“读”心
“当用户目标很清楚的时候，他用搜索；但是他不知道买什么的时候，他会用导航。”孙建认为，理解用户行为，做好推荐很重要。
在孙建看来，淘宝上很多导航成功地基于对用户行为的理解，为用户做好了导航服务。例如在淘宝搜索时，用户会看到诸如“回头客最多的”、“服务最好的”等链接。
“在互联网发展中，大量数据和用户需求的积累，更加有利于理解和把握用户需求。随着计算能力的增强，互联网厂商完全可能从海量信息中理解用户需求，并且有基础实现更智能化、更个性化的互联网服务。”孙建分析认为。
搜狗跨媒体搜索研发部高级经理佟子健分析了网民获取信息方式的演进，他认为，基于用户行为理解的推荐，是继网民通过传统门户网站以及搜索引擎获取信息之后的又一重要渠道。网站了解用户的网络使用习惯，分析用户的偏好，然后通过算法来给用户作个性化的推荐。
Monster早在2007年就将行为定向技术应用于网络招聘行业，目前在财富100强里，有超过70家企业选用基于该技术的网络招聘系统。
“这一技术帮助企业和特定求职者实现有效的接触和精准的信息交流，大大提高了职位广告投放效果和招聘效率。”骆鋆说。
云计算按需服务
云计算技术的出现，从根本上改变了人们获取信息资源的途径和方法，它将大量网络资源统一管理和调度，构成一个计算资源池为用户提供按需服务。
2010年，中国万网从自身改造做起，推动了云计算商业应用在中国的发展进程。中国万网副总裁、解决方案事业部总经理范春莹介绍说：“万网过去有2万台服务器，托管60万网站，每天产生10亿PV，万网一个月产生Log大概是25个TB，这本身就是一个强大的计算和存储压力。”
面对海量信息，云计算技术帮助企业降低运营成本、提升业务及管理效率，同时提升IT应用的可靠性与承载能力。更重要的是，集群应用可以实现规模效应和弹性扩展能力。
“Monster开发了全球首个基于语义搜索专利技术和云计算技术的专业人才招聘管理平台SeeMore。SeeMore所应用的云计算技术能将所有企业人才信息、简历库存储在云端，让企业招聘人员无论身处何地，都可以一目了然地来管理来自不同渠道的信息。”骆鋆说。利用SeeMore， 招聘人员可以通过手机在内的任何终端获取简历库信息及简历搜索结果，实时了解全公司人员状态，并对未来招聘需求进行及时预测。
无论是这些已被多行业专家认可并正在实现的技术，还是那些正在酝酿中的形形色色的革新和突破，人们接触和获得信息的方式正在逐步改变—— 一切都围绕着“精准与高效”。


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