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有效地评估并选择合适的外包提供商,才会有长期的效益!

2021年05月06日 10:19

任何投资最终都要遵循基本的商业逻辑,天下没有永远免费的午餐。新冠来袭之前,摆在大部分互联网企业面前的已经不是收不收费的问题,而是怎么收费。新冠对经济的冲击更造成了资本的冬季。丰巢不是第一家终结免费的互联网企业,也不会是最后一家。
丰巢收取超时费,十二小时免费时段之外,收取每小时0.5元。封顶3元。本是一场“茶杯里的风暴”,却成了多方激辩的舆论热战。最终以企业妥协、放宽时限告终,但是收费的目的还是达到了。或许多年以后的经济史中会浓墨重彩地记录这一事件,这场“五毛钱之争”是互联网经济从“免费时代”终结的标志性事件之一。


互联网兴起后,“免费服务”曾经是绝对主流,形成了一个默认免费模式的特殊时代。其中的原因颇为复杂。
互联网早期,是一个“理想主义时期”,这个时期,互联网参与者的社会比重不高,属于边缘小众群体,自娱自乐的氛围浓厚。而且,年龄也偏低,“公开共享”的互联网乌托邦是主流意识形态。比如早期的网络论坛BBS,几万会员就是“大山头”了。日常运营维护依靠热心玩家业余支持,商业化受到了普遍的排斥——大部分也没有商业价值。
“理想主义时期”持续的时间并不长,随着互联网应用的普及,大众化的互联网生态趋近现实社会。免费模式还在继续,但驱动力已经不同。所谓“互联网营销”取代了原来的乌托邦理想,从营销角度维持“免费”的形式。此时的“免费”已经不是愤世嫉俗的反商业化,广告收入已经成为互联网企业的标配。广告收入的优势在于,无需深度涉入互联网企业的业务,可以单纯从流量中产生收益,第三方付钱在形式上保护了用户免费的感觉。

但是,绝大部分互联网企业都不能靠微薄的广告收益维持经营,人类经济活动中首次出现了大规模亏损却又欣欣向荣的企业群体,这就是“互联网营销”的奇妙之处。以金钱换时间,以时间换规模,烧钱获客、规模为王。此时的互联网免费,是“资本请客”的白吃白喝,着实有点反常。
其实,“赔本赚吆喝”不是创新,连传统相声《卖布头》都会反复讲“先赔后赚”的道理。“获客成本”和此前企业的营销成本、广告成本没有本质的区别。只不过,传统企业哪有持续烧钱几个月、几年的能力?互联网是时代的幸运儿,赶上了各国政府超发货币的饕餮盛宴。大量热钱流入金融资本市场,为互联网烧钱提供了充足的燃料。以美国为例,2003年-2008年五年间美联储M2供应量上涨了40%,美联储MZM货币指标扩张了50%。而纳斯达克指数在同一时期也表现强劲,基本收复了2000年互联网泡沫破裂后的失地,成为金融资本市场仅次于房地产的第二大受益者。世界主要经济体的情况也大同小异,“不差钱”的时代造就了烧钱的“互联网营销”。
换一个角度看,互联网的烧钱高潮掩盖了货币超发的副作用,多少有点“瞎猫撞到死耗子”的喜剧氛围。超发货币在互联网领域的新兴产业沉淀,一部分以“请客吃饭”的形式转为商品消费,更多的则转化为股票等金融资本沉淀了下来。其中确实产生了真金白银的社会效益,但也积累了不少的泡沫。比起次贷背后的房地产烧来烧去就是砖头水泥,互联网烧钱好歹要进步一点,确实烧出了不少创新。但是,遵循边际效应的规律,互联网产业中有价值的投资项目越来越少,剩下来更多的是怪力乱神,长此以往,难以为继。


2008年全球金融危机爆发之际,市场已经对美国科技股泡沫产生了担心,只不过房地产的次贷危机爆发后,纳斯达克的表现就不那么刺眼了。危机过后,互联网的盛宴又恢复如初——既然有了房地产过热充当罪魁祸首,科技股那点小毛小病的发烧症状也就不予计较了。又是十年愉快的烧钱游戏。
但是,任何投资最终都要遵循基本的商业逻辑,天下没有永远免费的午餐。新冠来袭之前,摆在大部分互联网企业面前的已经不是收不收费的问题,而是怎么收费。新冠对经济的冲击更造成了资本的冬季。丰巢不是第一家终结免费的互联网企业,也不会是最后一家。
未来企业使用互联网营销,选择外包公司更为合理,一来省去互联网收费计算环节,二来免去网站流量的运营成本。

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免费时代已经终结,毫无悬念。走出免费的舒适区,肯定伴随着痛苦指数的上升,企业要面对失去客户的风险,客户要承担支出的成本。选择正确的、专业的外包团队是避免这一情况发生的有效手段。


我们不得不承认进入收费时代是互联网经济迈向成熟的标志。年少轻狂的乌托邦理想不能支撑产业的长期发展,违背常理的大规模烧钱更是高风险游戏,都不是健康的经济运行。是时候选择新的道路了,必须有效地评估并选择合适的外包提供商,金融投资才会有长期的社会效益。

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矩阵和两个分解出的矩阵之间的近似误差最小。Ye等人提出了一种用于社区发现的深度NMF模型,其中深度学习架构可以促进NMF学习原始网络结构和社区结构之间的层次化映射。在某些情况下,社区发现的工作需要与对带有属性的内容的语义理解同时进行。为此,研究人员以一种带属性的图的形式表征网络,这种图同时包含了网络结构和节点的属性。Li等人特别针对带属性图的社区发现任务提出了一种嵌入方法,它将带有属性的社区发现看做一个NMF优化问题。为了使算法收敛,他们设计了一套可计算的迭代更新规则。基于深度稀疏滤波的社区发现邻接矩阵反映出了网络的稀疏性。嵌入对输入的成对关系进行编码,从而避免在稀疏矩阵上进行搜索。稀疏滤波(SF)是一种有效的深度特征学习算法,它只用到了一个超参数,但可以处理高维输入。SF的关键模块是针对L2正则化后的特征的稀疏性设计的简单代价函数。对于网络(尤其是在大型网络中)的社区发现,Xie等人基于深度稀疏滤波提出了一种高效的网络表征方法。他们通过一种无监督的深度学习算法划分网络,从而提取网络特征。基于社区嵌入的社区发现传统意义上,图嵌入重点关注单个的节点。Cavallari等人研究了另一种重要的、但是鲜有人探索过的图嵌入情况,他们重点关注对社区的嵌入。他们认为这种新的重要策略有益于社区发现任务。具体而言,社区嵌入的目标是在低维空间中学习一种社区的节点分布。我们可以通过过渡性(transitional)的图嵌入方法使用这种新的节点分布,从而很好地保留网络结构,这反过来可以提升社区发现的性能。此外,Tu等人提出了一种新的图嵌入模型,它同时探测每个节点的社区分布,并且学习节点和社区的嵌入。网络中的社区实际上反映了同一个社区中相似的观点、行为等高阶近似信息。Zhang等人提出了一种保留社区信息的社交网络嵌入方法来学习网络表征。他们提出的这种方法在社区检测任务中体现出了性能的优越性。4.3基于图神经网络的社区发现近年来,图神经网络(GNN)的迅猛发展表明了图挖掘和深度学习技术融合的趋势。基于GNN的社区发现被用于利用图神经网络对网络上的复杂关系进行建模,并捕获这种关系。例如,Chen等人提出的有监督社区发现GNN引入了一种非回溯的运算符,来定义边的邻接性。这种方法可以提升学习性能。对于GNN来说,运算符的选择非常方便。图卷积网络(GCN)是基于CNN研发的,它继承了快速学习的能力。面对图输入数据,GCN展现出了非常好的性能。GCN带来的巨大提升在于整合了考虑网络中实体概率分布的概率模型。例如,Jin等人通过马尔科夫随机场解决了包含语义信息的带属性网络中的半监督社区发现问题。Shchur和Gunnemann将「伯努利-泊松」概率模型整合到GCN中,用于重叠社区发现问题。通过这种方法,卷积层可以识别复杂的网络模式。五、挑战和机遇近年来(尤其是近5年来),用于社区发现的深度学习技术迅速发展。由于对现实世界具有重大的影响,这一领域持续受到研究人员的关注。尽管取得了令人欣喜的成果,在将深度学习应用于社区发现的领域中,仍然有一些挑战有待被更好地解决。下面,本文将总结这些挑战和机遇。挑战1:社区数未知长久以来,由于社区数未知而引发的挑战始终没有得到很好的解决。在机器学习领域中,社区发现经常被表示为一种无监督聚类任务。总现实世界的网络中提取出的研究数据大多是没有标签的。因此,我们很难获取有关社区数的先验知识。此外,大多数现有的深度学习社区发现方法(尤其是深度图嵌入),通过评估潜在特征空间中的节点相似度获取分类节点。然而,在后续的聚类算法中,聚类的目标数量仍然需要被事先定义。机遇:对于这一挑战,一个直接的解决方案是通过分析网络拓扑确定社区的数量,并将其整合到深度学习模型中。Bhatia和Rani等人遵循这一思想,采用基于随机游走的定制化PageRank算法,通过将图重构到一种线性的形式进行社区发现,并通过模块化的优化方法来应用调优。但是这些方法并不能保证网络中的每个节点可以被分配到特定的社区中。因此,我们需要为社区发现任务涉及新的模型,从而避免在分配社区的过程中漏掉某些节点。挑战2:网络层次网络层次反映了分层的网络结构,它将位于独立的层上的多个群组连接了起来,从而形成一个更加复杂的网络。而每一层都专注于特定的功能。对于多层网络,用于社区发现的深度学习技术必须实现对于两种层次上的表征的提取。而且他们将面临多层网络固有的挑战,这包括不同的关系类型以及不同层中不同的稀疏程度。机遇:为了区分不同种类的连接,Song和Thiagarajan提出了一种具有特殊子图设计的多层DeepWalk模型,从而保存了层次化的结构。但是他们并没有同时优化可以用于所有层的公用表征以及保留了特定层网络结构的局部表征。他们的目的是利用不同层之间的依赖,而实际上这种依赖关系经常被破坏。此外,对于新的设计来说,还应该考虑与层数增加有关的可伸缩性问题。因此,在研发用于具有网络层次的社区发现的深度学习方法的问题上,我们还有很长的路要走。挑战3:网络异质性网络的异质性指的是网络中实体类型的显著差异,而各种各样的节点集合和它们之间复杂的联系形成了异质网络。因此,我们应该通过不同于同质网络的方式研究异质网络中的社区发现。在应用和研发深度学习模型和算法时,应该解决异质网络实体上的概率分布的差异。机遇:大多数之前的深度学习方法并不是基于网络异质性研发的。Change等人设计了一种非线性嵌入函数,它被用于捕获异质组件之间的交互。因此,未来在异质网络上至少存在两个方面的研究机遇:(1)异质网络表征的深度图嵌入学习模型以及相关的支撑算法;(2)采用新型训练过程的特定深度学习模型,旨在学习隐藏层中的异构图属性。挑战4:边上带符号的信息许多现实世界中的网络具有边上的符号信息(即正关系或负关系)。在有符号网络的环境下,用于社区发现的深度学习方法面临的挑战是:通过不同的符号信息表示的节点之间的联系应该以不同的方式对待。机遇:一种可能的解决方案是,通过设计一种随机游走过程引入正关系边和负关系边。Hu等人遵循这一思路,基于词嵌入技术研发了一种稀疏图嵌入模型。但是,他们的方法在一些小型的真实世界中的有符号网络中的性能要差于作为对比基线的谱方法。另一种的可能的解决方案是重建一个有符号网络的邻接矩阵表征。然而,这又面临着另外一个问题:现实世界中的绝大部分邻接连接是正关系。Shen和Chung施加了更大的惩罚,使他们的栈式自编码器模型更加关注重建稀缺的负边而不是丰富的正边。然而,在大多数情况下,我们并不能获取关于大量节点的社区分配信息。因此,在有符号网络中,社区发现的高效的无监督方法仍然有待探索。挑战5:社区嵌入社区嵌入是一个新兴的研究领域,这种方法将对社区而不是每个独立的节点进行嵌入。社区嵌入重点关注对社区进行感知的高阶近似而不是在节点邻居之间的1阶或2阶近似。未来,社区嵌入研究面临的挑战有:(1)高昂的计算开销;(2)节点和社区结构之间的关系评估;(3)应用深度学习模型时发生的其它问题,例如社区之间的分部漂移。机遇:设想有一种智能的方法通过自动选择针对节点和/或社区的表征模块来支撑社区嵌入。为此,Philip等人建议从以下研究目标入手:(1)如何将社区嵌入整合到一个深度学习模型中?(2)如何为了「计算地更快」这样的目标直接嵌入社区结构?(3)如何优化整合好的深度社区发现学习模型中的超参数?挑战6:网络的动态性网络的动态性主要包含两种情况:网络拓扑的变化,以及在固定拓扑上的属性的变化。拓扑的变化会引起社区的演化。例如,添加或删除一个节点会影响全局的网络连接,因此它也会改变社区结构。对于静态网络来说,深度网络社区发现学习模型在面对每个网络的快照时,需要重新训练,这里面包含一些重复的工作。对于静态网络中的时序属性,技术上的挑战在于对于流数据的深度特征提取,这些流数据的概率分布和属性随时都会变化,它们引入图数据作为深度学习模型输入的另一部分。机遇:针对时间和空间维度上的动态特性,人们还没有研发用于社区发现的深度学习模型。未来的研究方向包括:(1)发现并识别社区间的空间变化;(2)学习深度模式,它同时对时序特征和社区结构信息进行嵌入;(3)为社区发现任务研发一种统一的深度学习方法,它可以同时处理空间和时间特征。挑战7:大规模网络大规模网络指的是拥有数以百万计的节点和边、大规模结构化模式以及高度动态性的大型网络。因此,大规模网络有其固有的规模特性(例如,社交网络中与规模无关的特性,节点度的米率分布特性),这些特性会影响社区发现任务中的聚类系数。此外,通过分解后的有关高维邻接关系的近似度度量,研究人员将分布式计算应用于可扩展的学习,同时他们也面临着鲁棒的学习控制和协作计算的问题。不断变化的网络拓扑进一步增加了近似度估计的难度。总而言之,大规模网络中的社区发现设计上述所有提到的挑战,以及可扩展学习方面的挑战。机遇:大规模网络(例如,Facebook和Twitter)不仅提出了挑战,也催生了设计更先进的深度学习方法的机遇。为了充分利用大规模网络中的丰富信息,社区上的聚类任务更需要具有较低的计算复杂度并具有灵活性的新型无监督算法。深度学习中用到的关键数据降维方法(即矩阵低秩近似)并不适用于大规模网络,它在分布式计算场景下的计算开销也是很高昂的。因此,人们急需新型的深度学习框架、模型和算法。研发应用于大规模网络的深度学习方法需要通过精度和速度来评估,这种评估方式可能是最大的挑战。六、结语如今,我们生活在各种各样的网络中。发现这些网络的内在功能和特征有助于我们全面地理解周围的环境(尤其是在社交网络中)。社区还原了描述社会现象的复杂关系。传统的社区发现方法曾经依赖的是统计推断和机器学习(谱聚类)。然而,深度学习的发展极大地提升了社区发现方法的计算性能,用于社区发现的深度学习方法近五年来被广泛地研究。在这篇综述文章中,Philip等人全方位地回顾了模型和算法研发方面相应的技术趋势,并针对基于深度学习领域社区发现进展做了详细的阐述。最为重要的是,这篇综述还指出了将深度学习用于社区发现任务时存在的七个重大挑战,这在一定程度上将为下一代社区发现研究指明方向。雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网)雷锋网

2020年05月22日 11:50