作者：camel，來(lái)源：雷鋒網(wǎng)

2019年10月17日-19日，CNCC 2019在蘇州金雞湖國(guó)際會(huì)議中心舉辦，在18日上午的特邀報(bào)告中，數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域巨擘美國(guó)伊利諾大學(xué)芝加哥分校俞士綸教授做了“Broad Learning：A New Perspective on Mining Big Data”(廣度學(xué)習(xí)：大數(shù)據(jù)挖掘的新視角)的分享。

 

 

當(dāng)前大家普遍對(duì)深度學(xué)習(xí)了解較多，而事實(shí)上對(duì)于數(shù)據(jù)我們不僅要挖得深，還需要挖得廣。例如對(duì)于網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)能夠單獨(dú)學(xué)習(xí)文本數(shù)據(jù)或圖像數(shù)據(jù)等里面的特性。但是真實(shí)的網(wǎng)頁(yè)可能同時(shí)包含文本、圖片、音頻、鏈接等等的數(shù)據(jù)。

 

 

事實(shí)上，我們講的大數(shù)據(jù)并不是說(shuō)所有數(shù)據(jù)都很大，只是整體很大而已。更多的情況是，我們擁有許多不同來(lái)源的(小)數(shù)據(jù)，它們之間相互有或多或少地聯(lián)系。如果能夠?qū)⑦@些不同的數(shù)據(jù)源整合在一起，那么我們將挖掘出更多有價(jià)值的信息。

俞士綸教授認(rèn)為，首先我們應(yīng)當(dāng)認(rèn)同這樣一個(gè)觀點(diǎn)，即所有類(lèi)型的數(shù)據(jù)都是可用的，換句話說(shuō)就是沒(méi)有沒(méi)價(jià)值的數(shù)據(jù)。問(wèn)題的關(guān)鍵就在于我們?nèi)绾螌⑦@些數(shù)據(jù)融合在一起。那么如何做呢?這就需要「廣度學(xué)習(xí)」了。

所謂「廣度學(xué)習(xí)」，俞士綸教授認(rèn)為其本質(zhì)就是如何將各種各樣的數(shù)據(jù)整合在一起，以獲取更多的信息。

在采訪中，俞教授向AI科技評(píng)論強(qiáng)調(diào)說(shuō)，廣度學(xué)習(xí)在研究上的側(cè)重點(diǎn)是數(shù)據(jù)，而深度學(xué)習(xí)的側(cè)重點(diǎn)則在于模型;換句話說(shuō)深度學(xué)習(xí)的「深」是指對(duì)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型層數(shù)深;而廣度學(xué)習(xí)的「廣」是指我們訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)類(lèi)型廣。這兩個(gè)概念側(cè)重的點(diǎn)不同，但可以結(jié)合在同一個(gè)模型當(dāng)中。

 

 

要做好「廣度學(xué)習(xí)」，俞教授認(rèn)為需要以下三步：

首先，定義并獲取相關(guān)的有用數(shù)據(jù)源，也即找到對(duì)你的問(wèn)題有用的數(shù)據(jù)。

其次，設(shè)計(jì)一種模型來(lái)將異質(zhì)數(shù)據(jù)源信息融合起來(lái)。

最后，基于模型整體的需求從各種數(shù)據(jù)源中深度地去挖掘信息。

 

 

而從具體的技術(shù)路線角度來(lái)看，俞士綸教授認(rèn)為廣度學(xué)習(xí)的類(lèi)型大致可以分為三類(lèi)：

首先是在同一個(gè)實(shí)體上有不同類(lèi)型信息的學(xué)習(xí)。這種類(lèi)型的廣度學(xué)習(xí)包括 Multi-view Learning、Multi-source Learning、Multi-model Learning 等。

其次是在不同的但類(lèi)型相似的實(shí)體上信息的學(xué)習(xí)。這包括 Transfer Learning。

另外是在有復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型關(guān)系的不同類(lèi)型實(shí)體信息的學(xué)習(xí)。這包括基于融合的異質(zhì)信息網(wǎng)絡(luò)(HIN)。

對(duì)于廣度學(xué)習(xí)，最為關(guān)鍵的任務(wù)主要有兩個(gè)：信息融合和知識(shí)發(fā)現(xiàn)。因此對(duì)應(yīng)的就有兩個(gè)基本的挑戰(zhàn)，其一是發(fā)現(xiàn)什么數(shù)據(jù)是有用的，如何將這些數(shù)據(jù)融合在一起;其二就是要明白想要挖掘什么(并不是所有數(shù)據(jù)對(duì)特定的知識(shí)發(fā)現(xiàn)都有用)，以及如何從融合的數(shù)據(jù)中挖掘出有用的知識(shí)。

這有很多例子。

例如藥物發(fā)掘。新藥上市通常很貴，原因在于研發(fā)新藥的成本非常高，發(fā)現(xiàn)一個(gè)新藥之前可能失敗成千上萬(wàn)次。但如果我們能夠用大數(shù)據(jù)的技術(shù)來(lái)做預(yù)測(cè)，把那些不成功的案例刪除掉，那么就能夠在很大程度上降低新藥研發(fā)的成本。但是，決定一種藥物能否治療一種疾病，并不僅僅是看藥物的化學(xué)成分的;事實(shí)上，這需要很多種不同類(lèi)型的信息或數(shù)據(jù)。例如基因信息、器官組織信息、藥物傳播臨床試驗(yàn)信息等。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘方法僅僅能夠針對(duì)一種信息進(jìn)行深度挖掘，但事實(shí)上若想要取得較好的效果，則需要將多種信息綜合起來(lái)。下面這張圖融合了多個(gè)不同數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，這在本質(zhì)上是一個(gè)異質(zhì)網(wǎng)絡(luò)。

 

 

在這張圖上，可以定義所謂的Meta-Path，來(lái)表示兩個(gè)數(shù)據(jù)之間的關(guān)系：

 

 

比如兩個(gè)數(shù)據(jù)雖然不一樣，但相互有影響，那么就可以直接連在一起;兩個(gè)化學(xué)藥品，如果它們有相同的副作用，那么就可以說(shuō)它們有關(guān)系。這種關(guān)聯(lián)可以幫我們來(lái)決定一個(gè)藥物是否可能有用。

 

 

再例如，在電影推薦中，傳統(tǒng)的方法往往只是根據(jù)用戶(hù)的打分信息進(jìn)行推薦，但事實(shí)上用戶(hù)是否喜歡一部電影往往還取決于更多的因素，例如用戶(hù)的個(gè)人背景、用戶(hù)的朋友圈以及其他因素(例如電影是某個(gè)導(dǎo)演拍攝或某個(gè)演員主演等)都會(huì)影響用戶(hù)是否觀影以及觀影體驗(yàn)。

 

 

類(lèi)似于前面的例子，也可以采用相似的方法將不同的信息進(jìn)行融合來(lái)提高推薦的準(zhǔn)確性。

 

 

俞士汶教授認(rèn)為，在大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)是最為寶貴的資源。對(duì)個(gè)人和企業(yè)來(lái)講，對(duì)大數(shù)據(jù)的挖掘?qū)⑹且淮晤嵏残缘臋C(jī)會(huì);大數(shù)據(jù)有四個(gè)「V」，所以對(duì)大數(shù)據(jù)的挖掘同時(shí)也是一種挑戰(zhàn)。俞教授在報(bào)告中則主要是解決大數(shù)據(jù)的Variety，也即通過(guò)融合異質(zhì)數(shù)據(jù)源來(lái)進(jìn)行廣度學(xué)習(xí)。真實(shí)生活中的數(shù)據(jù)一般都不是只有一個(gè)數(shù)據(jù)源，而是要融合多個(gè)數(shù)據(jù)源才行。因此有效的學(xué)習(xí)應(yīng)當(dāng)同時(shí)需要廣度和深度。

原文：https://www.leiphone.com/news/201910/61rY46GoyOJJhjIv.html

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標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)挖掘

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