在8月14日下午举办的互联网大会2013中国大数据发展论坛上，腾讯微博相关负责人高自光分享了大数据技术的运用经验。他表示，大数据本身可以实现三个方面的效果：
第一对内容本身的理解，这个内容不限于一篇微博、一个视频、一篇文章，可能还有广告；
第二对用户的理解，用户的行为、轨迹等信息；
第三对关系的理解，这是最关键的，包括用户和用户之间的关系，内容和内容之间的关系，用户和内容之间的关系。
他还列举了大数据技术在腾讯微博的几个应用场景，例如推荐系统，用户登录腾讯微博之后，需要给他推荐感兴趣的人，提供他的朋友信息，一种是基于兴趣，一种是基于关系的。腾讯微博通过大数据技术让这种推荐更加精准。
高自光还表示，大数据不仅是一种能力，还是一种工具。“现在的数据特别多，如果能把我们的数据使用好，包括数据、数据挖掘能力、算法、平台……有这些东西，就能够很好地解决商业化的一些问题。”
以下是腾讯微博高自光的分享实录：
大家下午好，我用30分钟分享一下我们在微博里面大数据的应用。首先我自我介绍，我是来自微博的，在腾讯做了十几年，一直做技术，这几年做产品技术相结合的产品。我更多的想跟大家讲，大数据概念在具体互联网产品里面是什么样的。大数据已经谈了很多年，最近这几年又一次非常集中的提这个概念。互联网大会第一次设立这个话题。就目前为主大数据的应用比较多的是商业化的领域，怎么利用大数据做点击率提升等等方面。在互联网产品当中怎么做大数据？现在摸索的还不是很多。
我先简单的讲一讲我们对大数据的理解。为什么又再一次提出大数据呢？其实数据有很多变革，第一它的规模，噪声越来越多，速度越来越快，价值越来越大。第二现在的硬件技术和软件技术没有跟上数据规模的变化，但是现在的技术相对几年前是有足够应用空间的。现在我们想到，一个产品的运算，像我们腾讯微博，运行的技术、成本、平台。更重要的是思维变革，我们之前做互联网应用的时候，我们更多的是做抽样，但是现在很少做抽样。我们以前为什么做抽样？因为跑了太长时间了，现在不做抽样了，是思维的变化。
因为什么所以什么？现在我们不强调这个问题，我们只知道这是相关的，发生a事件之后就发生b事件，但是这两者是什么关系，我们不清楚。把相关事件打在一起，发生a事件之后，b事件点击率会高，但是因果关系不怎么追求了，但是肯定是有关系的。我个人感受非常深的，在今天开放的数据，隐私问题，很多情况是能避免的，越来越多开放的社区出现了。你使用一个产品，你使用微博，就意味着有这个问题，因为这个产品开放的时候，就是开放的，你关注什么人，不存在隐私的问题。我们在这个平台上做运算的时候，就会涉及隐私问题。
大数据能做什么？第一对内容本身的理解，这个内容不限于一篇微博，一个视频，一篇文章，可能还有广告。第二个就是对用户的理解，用户的行为，用户的轨迹，基本的信息。第三对关系的理解。其实这是最关键的，用户和用户之间的关系，内容和内容之间的关系，用户和内容之间的关系。出现a页面的时候，你推荐b页面，点击率很高。出现a用户的时候，推送b用户点击率很高。最后一个是趋势，趋势就是关系的变革，我们对点击率用户，做监控，情感分析，还有像电影票什么的，它是一种趋势，我专门搜出来。大数据在应用里面有这么几个类型。
在我们微博平台上用户规模依然是强大的，现在有5.6亿多用户，每天产生多少总的发表量，几千亿，你分析社交关系，是数百亿的，5.6亿的人际关系连接。每一篇新闻，每一篇微博发出来以后，有多少传播路径，我们用关系链传播，又是什么样的成果？我们每天有数百亿计的产品。现在的数据是更开放的，开放的数据一定是显示数据的。
刚才谈到微博的产品里面核心的东西无非就是两种，一个就是用户，一个就是内容，用户发的微博和图片，就这两种东西。现在的用户，大家在上网可选择的东西很多，花多少时间在微信，多少时间在微博。我们现在考虑微博下一代朝哪里走？核心的就是提高效果。你能在最少的时间内让用户看到所有的信息，看到他感兴趣的信息，这就是我们强调的问题。在这种情况下，我们就衍生了大数据的使命。我把我们微博里面运用比较多的应用场景列出来的。
第一个就是推荐系统。一个人上来以后，你给他推荐感兴趣的人，他的朋友。一种是基于兴趣，一种是基于关系的。你只有让他形成更强的关系链，就是他的好朋友，形成更好的兴趣，感情，交集圈。推荐系统和广告推荐是很相似的，算法做法是一样的。
第二个是微频道，核心目前就是给内容分类。微博是很短的，虽然是140个字，平均就是二三十个字，这么短的文本你怎么进行分类，美食，购物，到底是什么？还有更短的，我们把它分出来。把内容进行分类，把好的东西放到用户面前。
第三个叫微热点，真正实现信息关联。微博里面每时每刻都有热点事情发生，用机器发现哪些热点事件能读出来。它要做的事很多，第一发现热点事情，第二把热点事情聚在一起形成热点事件的脉络，第三把热点事件投放到用户面前，是纯自动的形式。每天数亿的数据怎么把它挑选出来。
第四叫微圈，其实就是智能分储。在微博上可以看到谁的微博，要取决于你上线的时间，正好在那个时间发表微博，因为微博操作很容易，你点一下按纽就可以关注他了，但是随着时间的积累，很活跃的用户的关系链已经上千人了，信息量非常多，你上线的时间正好是他发微博，你就看见了，你感兴趣的，你前女友有没有发微博，你关注的人有没有发表微博，你怎么拉取信息的？我们要做的把用户所有历史上已经关注的一千人自动分组，为什么分组？因为用户不会一个一个的关注，95%的人不会分组，他不愿意做，没有人做这个事，那我们做，这是非常难的事。大数据基本上都是智能的。大数据准确率是75%，80%。你能做到我们分组能做到百分之多少的准确率？如果做到60%，上线会被骂死。准确率达到什么样的程度，才能吸引更多的人。因为我们把准确率控制到一定的水平才能上线的。达到百分之多少之后大家才接受，我们才会上市的。
第五个是微博管家。怎么样把好的东西挑出来，垃圾自动过滤。我们邮箱就有垃圾箱，微博也有人做吗？不这么做有很多原因，一是技术是不是准确，二是商业化的问题。我相信不愿意做的原因就是商业化的问题。商业化的价值怎么做，这是需要我们做的，把垃圾信息过滤掉。
这是我们的事例。用户推荐，一个是基于感性的，我们用到了用户的兴趣模型，用到了用户在微博历史上用了那么长时间的微博，我会发现你经常收听哪些人，经常干什么，你对什么领域感兴趣，这个就是兴趣模型最直接的使用。还有一个就是刚才提到的长关系（音译），长关系是社交网络里面非常重要的，长关系要用二维，大家都知道现在有六度空间了，任何两个人的空间都可以利用六个人的空间找到，六度空间基本上是正确的，任何两个人都连一下，不超过4。我们推荐熟关系的时候，就是要把左右可能潜在的朋友，他不知道，他来微博了，他不知道，怎么摆放在他面前，这是5.6亿×5.6亿的关系，这个运算量很大。
广义的推荐系统，不仅仅推荐人，可能是推荐信息，我们在腾讯网慢慢引入这种技术的使用。当你看到这个新闻的时候，我可能在相关性里面，有相关的微博，相关的事宜，通过技术的自然连接，实现内容的串联。他的用户和更多的电商类的，都属于推荐类的应用。
微频道刚才提到了，对优势内容的挑选。单纯从技术角度来考虑这个问题，文本分类是很难的事，因为文本很短，还要分类，不像一些文章，几百个字进行分类，你有充足的理由做这个事，这里面需要很多办法，你不能把精力都放在文本本身，还有用户呢。这个用户老发财经类的内容，他发文章的时候，财经概率很多。利用这种思维，用更多的特征来学习，不要局限在内容本身里面准确会大幅提升。分完类之后还要把差的质量去掉，把好的质量选出来。比如说展示量，各种各样的东西，都是帮助你学习的。
微热点，这里面卷都是机器自动实现的，一件事情的发生，没有人参与，都是机器做的，而且我的机器可以发现这个事情的脉络，首先会把时间点，最热的信息拿出来，然后基于关键词把热点事情挖出来。用户上微博，大部分都是提留在主页上，如果主页提每个事件的话，再吸引你点击。我们用大量数据做这个事很有意义。我们做这个事根本不需要人做，只需要个别人看看，不要有太明显的错误，删删改，每天运营式的，自然的就出来了，这是很智能的。
这是我们的微圈。在pc上网，会把历史信息自动分好组。我们研究了特别多的运算。我们做社交网络分析的时候，很多都是很复杂的，我们做了特别多的改进，怎么把效率提高，把最小的图给解出来。分好组之后，里面有几个同学，我比较感兴趣的，前女友比较多的话，几个前女友分在一起的话，可以去里面看一下。这里面就是对信息和效率很好的提升。
微管家技术难点就是对内容质量的判断。最后就是我们的几点经验。大数据是一种能力，还是一种工具。其实现在的数据特别多，如果能把我们的数据使用好，你有很多的数据，你有很强的数据挖掘能力，算法，平台，如果你有这些东西，能够解决好某一个商业化的价值，很简单的比如说电商，我们腾讯和网点通合作，我们腾讯和它做基于兴趣的广告，利用好大数据，提升一个产品的体验，解决好一个产品的发展方向，如果你找到这些才是我们的出路。如果我们空有数据放在那里，我们也有很强的技术，各种云计算，什么都有，但是没有很好的商业模式，没有很好的产品应用，这样的话就很难施展了。我们长期的摸索，每天有大量的数据进来，数据挖掘团队，有很强的技术能力。找不到商业模式的话，价值是有限的。把我们的数据和技术，以及产品应用和商业化应用结合是我们很重要的目标。
<b>原文发布时间为：2013-08-18</b>
<b></b>
<b>本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”，了解相关信息可以关注“bigdatadigest”微信公众号</b>