介绍就从简了，阿里和新浪微博举办的数据比赛，用数据挖掘机器学习那一套对新浪微博数据进行预测分析。详细的介绍还是拜读官网吧，下面开始进入正题：
一、数据的载入和处理
本次竞赛的数据量有几百M，如果用matlab来进行处理的话，内存会吃不消，因为matlab变量是存在内存里面的，笔者的台式机8G内存，除去系统的3G，剩下的5G用来读这些数据，读取进来就已经很吃力了，别说处理了，所以，数据的载入和处理，我决定交给SQL server 这样的数据库系统软件来做。我matlab并不熟练，可能有更好的方法来载入处理，如果读者知道的话，请务必在下面留言，告知笔者，给笔者一个长知识的机会，谢谢！
差点又离题了，这次数据的载入，关键需要注意的地方就是中文文本的处理方式，因为官方给予的数据的默认编码方式是utf-8的统一编码格式，如果你数据库设置的排序规则——就是语言首选项之类的设置的不对的话，那么你导入进去也是乱码显示的。这个时候，需要你更改语言的排序规则，或者把元数据稍微用系统自带的记事本打开数据，另存为中文格式的数据一下（就是ANSI的格式），也可以。关键就是，一定要统一，这点很重要，官方数据是utf-8的话，你的数据库默认的排序规则就要设置为latin，但不巧的是，我安装的时候设置成简体中文了，修改排序规则的话，我其他的数据库也得变，所以，我尽量不该底层，用记事本修改下官方的数据，再导入，也不失为一种折衷的高效之举。
好了，数据导入已经完毕了，下次再写好了，笔者困到不行了。
二，提交一份数据
这次要预测的数据是微博的转发数，评论数，和赞的数量。而且评测的方法是类似于MSE准则的评分方式，详情请见大赛官网，如果是MSE准则评分方式，采取提交平均分的方式是非常占便宜的，因为根据统计学的知识，样本的均方值会在样本数趋于无穷的时候，收敛于真实的均值，也就是说，平均分这样的做法，对于采取MSE准则来说，是比较容易获得高分的。这样解释可能大家都豁然开朗了。接下来想说一下我的具体的解题思路，就是把数据进行文本关键词分类，时间分类，之后再聚类，然后在这些聚类下分别进行平均，然后得出一个比较精确的平均结果，那你有可能有疑问，既然是平均，最容易想到的是整体的平均值，如果提交一份整体的平均值，不是也可以吗？对，那样是平均值，但是那样的平均值太粗糙了，每个人发的每篇微博的情况都不一样，假如你把每个人的每篇微博都平均了，之后的得出来的结果就是一个过拟合的结果了，因为你认为每个人都是服从整体平均的，这样的依据是不合理的，所以，还需要科学合理的分类，或者用一些巧妙的聚类手段，将我们的用户和博文进行分类之后，在细分的基础上进行平均，这样的成绩理应比粗糙的平均更有说服力，而且成绩更高才对。
基于这样一个想法，我们今天就提交了一份，每个用户的平均。因为要预测的用户，和训练的用户是有重叠的，换句话说，训练数据中，甲发了微博A，微博B，有了它的评论数，转发数，和赞数，而预测数据同样数显了甲，但是，我们就是要预测他的微博C和微博D的评论数，转发数，和赞数，其中，90%以上都是这样一种情况，剩下的10%是什么情况呢？剩下的是一些新用户。比如训练数据中，出现了乙的微博M，微博N的评论数，转发数和赞数，但是预测数据出现了新用户丙，我们要预测新用户丙的微博X的评论数，转发数，和赞数。这样就明显制造了一个分类，就是，预测数据中在训练数据中出现的老用户，和训练数据中没有出现的新用户，这样两大阵营。我们对老用户，用老用户的平均数据来预测，我们对于新用户，用整体的平均数据来预测（保守起见而已），那么就得出了一份比较基本的结果了。
今天的结果是，正确率37.24%，看来下一步还需要进一步的分类和分析才行呢。加油。持续更新中~
