Slack
Slack位于纽约的搜寻、学习与智慧部门(Search, Learning & Intelligence,SLI)近日公布一项新功能Highlights,能够自动帮助使用者挑出10则重要的未读讯息,透过分析使用者与他人的互动和使用习惯,预测使用者最可能点击的对话讯息或是较困难的技术问题,不过这项功能只提供给付费的使用者。
2013年创立的Slack原本是一家游戏公司在打造游戏时所使用的内部通讯工具,该款游戏已淡出市场,而Slack却造成无心插柳柳成荫的结果,成为市场上最受欢迎的企业协作工具。
根据麦肯锡的预测,知识型的工作者每天花费大约28%的时间在处理数位讯息,因此,Slack企图协助使用者在工作上,能够更快速跟上未读取的讯息,且有效率地掌握最重要的资讯,推出一系列的新功能,Highlights只是Slack的第一步,未来还会从使用者不常读取的群组中,挑选中重要的讯息和摘要内容较长讯息。
在所有未读的讯息中,Slack会依照每位使用者平时使用Slack的习惯,略过一些使用者有一段时间未读的群组,初步挑选出较重要的讯息,由于对每位使用者重要的讯息不同,Slack采用个人化的预测模型,预测哪一则讯息是该使用者比较有可能点击、分享和回复的讯息。
为了要做这些预测,SLI团队在Slack中建立将网络沟通高度结构化的工作关联图(Work Graph),可以撷取使用者与他人重要的关联,像是使用者最常对话的群组、使用的档案和应用程序。这样的作法和Google记录网络关联图(Web Graph)来强化搜寻、Facebook记录社群关联图(Social Graph)来增强动态消息一样,Slack建立使用者与团队之间知识的连结,透过Log档了解每则讯息的关联。另外,Slack也强调,收集这些资讯只会用来强化Highlights的功能,并不会将资料用在广告行销,或是卖给第三方的厂商。
为了方便理解和容易解释,Slack认为,机器学习还在较早期的阶段,而倾向于使用简单的模型来产生分析结果,使用者的关联问题,Slack采用逻辑回归的分析方法(Logistic Regression)来分析使用者和讯息之间的关联,在关联式数据库的设计中,将每位使用者所包含的特定类型资讯列为一列(Tuple),像是上百个从讯息的发送者、内容、群组、回复和互动等撷取出来的统计资讯属性,回归的结果是各属性权重的阵列,就能透过逻辑函数产生介于0到1的值,再将产生的值转译为一个特定使用者可能会回复特定讯息的概率。
这个问题其实非常复杂,最大的困难在于要在使用者点进去讯息前预测才有用,由于大多数的使用者在Slack中,只参与一小部分的讯息,导致原本使用回归的模型产生类别不平衡问题(Class Imbalance Problems),会使得分类器在训练时产生偏差,Slack表示,分类的结果Negative的数量远远超过Positive,而不重要讯息的模型则是将每则讯息预测为No,为了解决这样的问题,达到高度准确率评估真实的值(Ground Truth),Slack采用许多验证的技术,像是用分层抽样的方式当作训练集。
个人化模型的部分,Slack则是挑选出每位使用者在一个团队中,不同的属性权重,事实上,Slack表示,要训练这么多的模型,他们拥有的数据太少,因此,Slack将相同行为的使用者归为同一类,加入从工作图中得到的每位使用者特定的属性,来训练每个团队中整合的模型。
为了预测使用者回复特定讯息的可能性,Slack还预测讯息传送者和接收者的人际关系,来当作帮助使用者接收到讯息时,挑选重要讯息的依据。除此之外,也因为人际关系的预测模式,若是与使用者关系较亲近的同事已经回复某个特定群组,Slack也会将此讯息视为重要讯息。
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