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里面举了纯银推广蝉游记的方法：
一开始，我们的运营团队收集了近千个种子用户名单，挨个去拉，成功率近乎于0。崩溃了。然后去微博上搜索"刚结束旅行"的用户拉人，成功率还是近乎于0。再次崩溃了。
因为我的个人风格，再加上天使轮确实也没什么钱，当时没用钱开路，也就是不用现金奖励，这个奖励那个奖励去吸引用户来写游记，就是硬拉，下场极惨，差点挂在这里。
我只好动用萌系产品技能，做了一个过渡产品叫"旅行推"。
旅行推这个网站呐，只做一件事，抓取"正在旅行中的人"，所发的"关于这次旅行的微博"，按目的地展示出来，样式是烂大街的瀑布流。这件事情的难点在于，如何鉴定这是一条旅行分享微博？
我好想去巴黎哦算不算？ 我家住在巴黎公社小区算不算？ 我买了个包牌子是香榭丽算不算？
当然不算。必须得是正在旅行中的人，在旅行中实时发送的，与这次旅行相关的微博才算。
到现在为止，似乎只有旅行推做到了这一点。
我设计了一套核心算法，过滤掉脏数据，仅保留有效数据，后来又加入了另外9道过滤规则，以及不断调试关键字库，最后达到了惊人的……97%有效率。
抓取100条微博，目测97条有效。
这样做，目的地必须限制在典型的"旅行目的地"，以国外为主，国内则是西藏，新疆，内蒙这种微博用户较少的地区。厦门，成都，杭州都不行，北上广更不行。即便有此限制，抓取数量也达到了每天3000条左右，相当于每天发现2000个以上的，有记录和分享意愿的中长途旅行用户。
神奇的抓取引擎默默地跑了半年，直到新浪修改搜索算法，抓取失效为止，大约抓了30万目标用户过来。然后我们就一个个去勾搭吗？
Too young, too simple, sometimes naive.
蝉小队的运营妹子设计了一套神奇的自动对话机制，印象里大约是这样的：
机器人评论：在吗？ 对方：在（不管回答什么，都触发下一条评论） 机器人评论：我们是一个年轻的创业团队，有一个不情之请。 对方：xxxxx（不管回答什么，都触发下一条评论） 机器人评论：邀请你来写游记blablabla 机器人评论：邀请你来写游记blablabla （这里专门拆成2条评论发，更接近真人对话风格） 对方：xxxxx（不管回答什么，机器人再无回复）
直到机器人关停三年后的今天，还能遇到有人跟我说，你们的运营人员曾经在微博上拉过我写游记，当时太忙，不好意思没来哦。
我：呵呵，呵呵呵呵，呵呵呵呵呵呵，不客气不客气。
在我的记忆里，只有一两个人识破了这个机器人谜题，其他人受到了狡猾的蒙蔽……于是，30万目标用户+不知厌烦的机器人，完成了蝉游记的冷启动。
还是很有趣的。这套组合拳，打的还是非常有技巧的。
这个世界存在一些事情，其实蛮多人需要的，但是人群又不大，缺少商业价值，但做起来倒也没多复杂。
纯银敏锐的意识到，通过做这么一件事情获得流量，对于处于襁褓时期的产品的引流，也还是颇有意义的。想想现在一个移动APP获取一个用户的成本有多大，你就知道做这么一件事情是值得的。
纯银抓住这么一个事情，做了个【旅行推】。显然，这里存在两个难点
- 如何获取内容。肯定不能靠自己产生内容，所以只能去聚合。一般做聚合的产品，做的好，其实都不错。因为他们都解决了一个核心痛点：帮用户在数据的海洋中找到他想要的数据。 比如Google搜索，比如今日头条。
- 当用户浏览这些内容时，如何将流量导入到想要推广的产品。
这两件事情对于普通工程师来说，都不太好做。而对于一个算法工程师而言，其实一看到这两个需求，心里就已经知道怎么做了。因为这些其实都是他们日常的工作内容。
看看第一个难点，纯银也说了，核心要求是"如何判断一条微博是不是分享自己旅行"。纯银是个很聪明的人，挖掘出了很多规则，而且达到了一个相当高准确率。但是如果我没有纯银这么聪明该怎么办呢？
我记得我中学的时候，对于各种几何证明题，那是相当头疼。智商不高哇。后来我知道有一个叫'机器证明'理论，是吴文俊提出的，我特地学了一段时间，基本照着步骤就能证明一个定理。不用太动脑。
而在机器学习领域，其实"如何判断一条微博是不是分享自己旅行"是一种常见类型的问题。我们可以把他定义为一个二分类问题。一旦定义了这个问题，一堆的分类算法就出现了：SVM,逻辑回归，贝叶斯。基本把数据丢进算法包，就搞定了。
一般上面提到的算法，都属于监督类型算法，也就是说要喂语料。可以人工找个几百条，也能比较容易解决。也可以写一些简单规则，先筛选一批出来，有误差也没啥大问题。然后就可以走标准的模型训练，模型使用了。
一般这种二分类问题，比较容易上90%以上的准确率。我之前做过一个8分类的，第一次的准确率就到87%。
纯银最后通过目测"抓取100条微博，目测97条有效"，其实忽略了一个问题，对于这类问题，我们除了要一个准确率外(他这里强调的是准确率)，还需要一个查全率，和搜索引擎是一个道理。通过规则的方式，对查全率其实会影响比较大。
一般通过这种规则的方式，比较考验程序员的观察能力，每个人做的都不一样，但是如果用标准的机器学习方法去做，则大家按照流程做，基本不用什么思考，就能达到类似的效果。因为已经有人把这种类型的问题给'机器化'了。不需要人的抽象思考就能搞定。
这里的理念和我之前对大数据平台中提及的理念是一致的：
数据平台从数据角度来看，其本质是处理非结构化数据的一套规范化，标准化的模式
机器学习其实也是类似的。将解决问题的方式标准化，流程化，不需要你动太多的脑子。
我们看看，如果你想进一步深入，是怎么就跑到机器学习范畴里去的。
纯银通过添加关键词以及规则，一定会遇到一个问题，就是如果内容包含一个关键字，是不是一定就是旅行微博了，如果包含了两个呢，到底需要多少个？我不清楚他提及的规则和关键字是并列的，还是规则是基于关键字的规则。如果是基于关键字的规则，这种规则其实就可以泛化。可以解决一类问题，不就是求 微博中出现A词，是旅行微博的概率，如果同时也出现B词，是旅行微博的概率，具体的大家可以看看这篇文章： 贝叶斯推断及其互联网应用（二）：过滤垃圾邮件。于是我们就可以通过贝叶斯概率来计算微博是不是关于旅行的。但是这局限在了具体一个算法。你会想，我们其实还可以再上一个层次的。这不就是一个分类的问题么？而且是个二分类问题，YES/NO。 于是一波搞统计类机器学习的人就固化除了这一类问题的解决方案。
于是'后人们'处理的方式就倒过来了，先定位一个问题属于什么问题，是分类问题？还是回归类问题？还是聚类问题？接着找到这类问题的工具集，可以是一个软件，也可以是一个开发包，也可以是一个算法自己实现。然后把数据喂给标准的处理程序，就得到结果了。
我们再来看看第二个问题：
当用户浏览这些内容时，如何将流量导入到想要推广的产品 纯银很聪明，也敢于挑战。做了个机器人。一般人想到做机器人，估计觉得自己做不了，但是纯银敢于迎难而上。通过精巧的设计，使得程序开发的难度让一个刚毕业的学生也能实现，不得不惊讶其智慧。我能说纯银是十分精通社会工程学社会心理学么。
但其实问答机器人已经非常普及，做一个也不难。各家大公司都有，京东的jimi,苹果的Siri,微软的小冰，Google的智能助手。当然做成他们那样，还是比较吐血的。但是如果做得比纯银的及其人略微好些，也是不难的。
机器学习有一个很重要的用途是节省人力，可以应对海量的'人'。比如第一个需求，如果是通过编辑去做，也还好。因为收集的微博倒也不需要太大的量。第二个需求，如果是人工去做，就麻烦了，它怎么搞定30万用户？但是服务器的的话无怨无悔，基本无成本，就算一百万人，也没问题。
机器学习并不一定应用在推荐，搜索领域。其实方方面面都用到了。而且能够很好的加强用户的体验。
举个最简单的例子，博客大家都做烂了吧，学程序的时候，就会写个博客系统练手。在写博文的时候，
- 如何给用户推荐标签，方便用户后续整理自己内容，也方便网站使用？
- 用户贴了一段代码，如何能直接判断其语言？
- 用户写了标题后，我们是不是能给用户主动推一些参考文章，方便他写下去？
当然如果产品设计的不适当就是骚扰了。假设开发工程师没有一丁点的机器学习知识，就会用'最直观的方式去做'。
- 比如第一个方法准备个词库，用户写内容去抽词汇。
- 第二个可能又得准备个词库，然后判断一些关键字。
- 第三个通过利用搜索？
直观的方式往往需要做很多'苦力'，还不一定能做好。也非常需要费大脑去总结出一些'规则'。然而一堆的规则，每个规则的权重是什么？怎么定义？这些机器学习提供了数学的方法去支撑，提供了一套完善的思考流程去让你解决问题。
作为一个工程师，不应该仅仅要求机器执行固定的指令，我们希望自己的代码能够让机器更加'聪明'些。帮助人们减轻工作。
也许你会说，我足够聪明，可以做到和纯银一样的水平。不过，你额外掌握一些基础的机器学习理论，或许能够做到50w用户呢？
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