我们正处于（yú）大数据和数字化转型的时代。数（shù）据无处不在（zài），运用（yòng）数据驱动的思想和策略在实践中逐渐成为共识，数据的价值已在（zài）科学研究和工商业的（de）不同领（lǐng）域得到充（chōng）分展现。然而，如果无法从（cóng）数据中提取出（chū）知识（shí）和信息（xī）并（bìng）加以有（yǒu）效（xiào）利用，数据（jù）本（běn）身（shēn）并不（bú）能驱动和引领（lǐng）数字（zì）化转型取得成（chéng）功。如何让数据发挥它最大的价值？“数据智能”(Data Intelligence) 应运而生。

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然而，技术的不（bú）断发展终究要服务于（yú）现实（shí）生（shēng）活，海量数据背后那些（xiē）未（wèi）被挖掘的价值，需要企业不断（duàn）挖掘（jué）并乐于（yú）分享才（cái）能真正促进行业转（zhuǎn）型，才（cái）能（néng）赋能各种应用（yòng）场景。日前，由MobTech MobAI团队基于（yú）Spark自研的（de）因子分（fèn）解机(Factorization Machine，简称（chēng）FM)模型已得到Spark merge，Spark使用者只要更新Spark后（hòu），即可（kě）使（shǐ）用该模型（xíng）。

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Apache Spark是一个互联网行业普遍使用的开源大数据分布式编程框架，借（jiè）助（zhù）Catalyst、新的混排方法（fǎ）、新的（de）网络模块等，获得了超（chāo）越MapReduce框架的性（xìng）能（néng），也提供了丰富的API接口（kǒu）。截至2015年年（nián）底，Spark是所有大数据项目中最活跃的开源项目。如今，许多公司使（shǐ）用Spark，包括亚（yà）马（mǎ）逊、Autodesk、Groupon、Tripadsvisor，百度、阿里巴巴和腾讯（xùn）、微软等国内外一流互联网公司（sī）都在（zài）使用。

而FM模型自从2010年（nián）被提出后（hòu），由于易于整合交叉特征、能够有效（xiào）解决高维数（shù）据（jù）特（tè）征组合的（de）稀疏问题且具（jù）有（yǒu）较高的（de）预测精（jīng）度和计算效率，在推荐系（xì）统及广告CTR预（yù）估等领域得到了大规模使用（yòng），国内很（hěn）多大厂（chǎng）(如美团（tuán）、头条等)都用（yòng）它来做推荐（jiàn）及CTR预估。在数据稀疏的情况(如CTR预测)下（xià），FM模型展现出非（fēi）常高的预测质量，被提出（chū）后迅速成为学术界和行业研究和应（yīng）用（yòng）的（de）热点。

比如在某银行（háng）短信投放的项（xiàng）目（mù）中，一（yī）开始使（shǐ）用对于计算（suàn）广告（gào）等（děng）有天然优（yōu）势的逻辑（jí）回归模型，点击率（lǜ）为1.18%。但是，逻辑回归（guī）虽然适合用（yòng）来学习需（xū）要大（dà）规模训练的样（yàng）本和（hé）特征，同时也有着不容忽视的（de）缺点：1.模型表达能力弱，需（xū）要大量的（de）特（tè）征组（zǔ）合提（tí）高特征的表（biǎo）达；2.模型简单（dān），容（róng）易欠拟合。所（suǒ）以在（zài）评估（gū）后，MobTech选择（zé）了使用FM模型，成功（gōng）帮助用户的（de）点击率增长至3.62%，带来了更多转化。

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作为（wéi）全（quán）球领先的数据智能科（kē）技平台，MobTech结（jié）合大规（guī）模（mó）数据处理、数（shù）据挖掘、机器学习、可视化等多种技术，从（cóng）数据中提炼、发掘、获（huò）取有揭示性（xìng）和可操作性的信息，为企业和品（pǐn）牌在基于（yú）数据（jù）制定（dìng）决策或执行任务（wù）时提供有效的智能支持（chí）。自（zì）研FM模型（xíng）并得到Spark merge是MobTech助力（lì）各（gè）企（qǐ）业探求（qiú）数据空间中未知世界，在不（bú）同领域里寻找巨大机会的见证（zhèng），也彰显（xiǎn）了MobTech在推动行业重（chóng）塑商业分析和商业智（zhì）能领域的决心。

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新一（yī）轮技术革命带来的商业演（yǎn）进把我们（men）带进“ABC”时代，即人（rén）工智能（AI）、大数据（Big Data）和云计算（suàn）（Cloud Computing）。而根（gēn）据Gartner的调研，一种新的
“增强（qiáng）分析”的分析模式正（zhèng）在颠覆（fù）旧有方式，预计在几（jǐ）年内（nèi）将成（chéng）为商业智能（néng）系统（tǒng）采购（gòu）的主导（dǎo）驱动力。这（zhè）种（zhǒng）“增强分析（xī）”模式正是由数据智能（néng）技术赋能，提供了（le）自然语言查（chá）询和（hé）叙述、增强的数据准备（bèi）、自（zì）动的高级分析、基于可视化的数（shù）据探索等多（duō）种核心能力。

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未来，MobTech将会潜心数据智能（néng）研究，让产品（pǐn）更加契合当今大（dà）数（shù）据时代各（gè）领域、各行业从数据中挖（wā）掘、实（shí）现价值（zhí），进行数字（zì）化（huà）转型的迫切需要。并不断将成（chéng）果与众（zhòng）企（qǐ）业分（fèn）享，一同（tóng）实现（xiàn）数据智能在更多领域（yù）的落地和发展（zhǎn），不断挑战新（xīn）应（yīng）用和（hé）新场景（jǐng），进（jìn）一步激发和驱动数字智能（néng）研究保（bǎo）持强劲的（de）发（fā）展势头（tóu），迈向更高的层次。