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程序员的一个爬虫,把估值175亿的马蜂窝给捅了

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 10月21日,一篇名为《估值175亿的马蜂窝,竟是一座僵尸和水军构成的鬼城?》火了!直指旅游网站马蜂窝大量内容和评论涉嫌造假。 事情是这样的: 某数据团队的几个同学回国参加创业大赛,吃外卖拉了肚子,就在平台写了一段差评,结果反而被污蔑诋毁。 碰巧这个团队在美国学的都是数据分析,一怒之下决定训练一个模型,用于筛选餐饮评论的水军,恰巧马蜂窝成了他们的练手对象,没想到不爬则矣,一爬把马蜂窝给捅了! 这篇文章中表示:“在马蜂窝网站上,发现了7454个抄袭账号,平均每个人从携程、艺龙、美团、Agoda、Yelp上抄袭搬运了数千条点评,合计抄袭572万条餐饮点评,1221万条酒店点评,占到官网声称总点评数的85%。” 文章中还列举了几项抄袭石锤: 还有的抄袭账号自相矛盾,性别忽男忽女,甚至有些直接调用Google翻译接口 马蜂窝回应 22日早上,马蜂窝也随即发布了声明,表示会对涉嫌虚假的信息,进行查处。 另据***消息,针对自媒体报道的马蜂窝数据造假一事,马蜂窝已向北京市朝阳区人民法院提起诉讼,称乎睿数据侵犯名誉权,目前已...

量化评估、算法拓展:强化学习研究的10大原则

【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 大数据文摘出品 编译:蒋宝尚 今年9月份举办的深度学习Indaba2018峰会的干货确实不少,昨天文摘菌给大家整理了27位大咖关于自然语言处理的精彩问答。今天文摘菌再给大家整理一份关于强化学习的10个原则,不仅在强化学习中有用,在机器学习研究中也能够提供一些参考。 这10个原则是一位来自Insight数据分析研究中心的博士生Sebastian Ruder在参会期间对David Silver报告进行的整理,除了Ruder自己的解析外,也把他自己拍的照片分享了出来。 1. 评估推动进步 量化的评估才能推动进步。评估奖励的选择决定了进步的方向,要确保评估指标与目标密切相关,避免主观评价(例如人类学科)。还有一点,双Q学习优于单Q学习,因为后者能减少偏见。 2. 算法的可扩展性决定成功 算法如何扩展非常重要,要避免性能上限。深度学习非常棒,因为它可以有效地扩展,但是样本效率同样重要。 算法的可扩展性的表现取决于资源,而算法的可扩展性决定是否成功:那么给予更多资源,性能如何提高?值得一提的是,这里的资源指的是计算,内存或数据...

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