Realtime Mining Applied

上學期修課跟學弟合作的一個期末計畫是建立一個巴士系統的 Embedded Middleware. 目前這東西也慢慢延伸變成學弟的 Master Research. 在整個 Vision 中, 有一部分就是關連到即時地蒐集巴士系統中 Customer 相關的資訊, 以及整理分析這些資訊, 產生出足以作為決策支援的資訊 ( Structured Information ).

類似的東西已經開始有人用 GPS 得到的資料做出 Prototype 來摟.

6/22 的 NY Times 報導了此一 Prototype : Predicting Where You’ll Go and What You’ll Like , 由 Sense Networks 這家公司開發 ( 我覺得他們名字取得不錯 ) . 基本概念是利用 GPS 得到 Location Data 以及 Movement Data, 然後透過適當的 Mining Algorithm 分析, 就可能得到關於行為模式的猜測結論. 在文章中期時也提到, 可以用來被追蹤 (Track) 的東西很多, 不見得只有 Location 可以用來追蹤猜測人們的行為. ( 以下圖片引用自 Sense Network Media Center 公開資料, 上面還有 Vedio 可以下載 )


Realtime Data Mining 技術本身其實不是困難點, 困難的是怎樣讓整個 Process 可以真正應用到商業行為中使用. 期間需要考量的, 整合各種軟硬體設施, 同時城市無線網路的基礎也不可或缺. 另外就是使用者願意曝露自身資料的意願.

不過從過去的成功經驗來看, 其實這個世界的人們對於自身的資料隱私其實不是真的那麼在意 -- 只要有利可圖的話.

Sense Network 做出了很合理且聰明的決定, 他們不是一廂情願的向使用者買 Data 或是期望使用者會自動主動提供資料. 而是利用提供給使用者相關服務來換取資料 ( 原文為 : Sense decided to trade services for data. ) 而 Sense Network 自然可以從操作廣告以及服務之間得到適當的利益. 從 Google 以來, 這似乎已經是 Web 2.0 唯一具有足夠商業成功案例的模式了.

但是 Sense Network 是否能夠獲得足夠久的成功卻還很難說, 相當仰賴於他們的商業操作手段. 使用者的 Location 資料並非是會有長久價值的資料, 其 Lifecycle 可能只有短短的數個小時, 因此 Sense Network 不可能像是某些 Blog Supplier 一樣透過累積大量的懶惰使用者讓自己不倒, 而就算是在 使用者 <-> 手持裝置 <-> 位置及其他資料 <-> 可得服務 的 Cycle 中, Sense Network 也不是居在任何不可取代的位置. 因此一切都還很難說.

唯一能肯定的是 Realtime Mining 相關應用的這個趨勢應該確實會發生.

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