滴滴数据挖掘工程师曾言，独家机器学习如何让出行更美好？

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当下，大数据与机器学习已成为家庭医生的得力助手，热度空前。而新兴的行业和企业在如何利用大数据技术支持产品开发、用户拓展和利益最大化方面备受关注。为此，THU数据派研究部特别策划。

当下，“大数据”与“机器学习”可谓家喻户晓，热度空前，而新兴的行业和企业如何利用大数据技术支持产品开发、用户拓展和利益最大化备受关注。为此，THU数据派研究部特别企划业界系列专访，

当下，“大数据”与“机器学习”可谓家喻户晓，热度空前，而新兴的行业和企业如何利用大数据技术支持产品开发、用户拓展和利益最大化备受关注。为此，THU数据派研究部特别企划业界系列专访，通过学生专访业界一线人员的方式，获得学术界和业界的碰撞。在THU数据派研究部组织的算法交流会上，智慧城市组有幸专访了滴滴出行数据挖掘工程师曾言先生。他是美国罗切斯特大学数学博士，曾在纽约从事量化投资工作，研究方向包括随机偏微分方程，统计套利，衍生品交易、统计机器学习及数据挖掘。在本次专访中，曾言主要从行业、大数据分析技术的角度解读了滴滴出行如何利用机器学习优化用户体验，并为有志于数据分析和数据挖掘的在校生提出可供参考的职业发展路径。

注：此内容为个人观点，不代表滴滴出行。

 

谈行业：共享经济大势所趋，滴滴将持续扮演重要角色

2010年前后，随着Uber、Airbnb等一系列实物共享平台的出现，共享开始从纯粹的无偿分享、信息分享，走向以获得一定报酬为主要目的，基于陌生人且存在物品使用权暂时转移的“共享经济”。其本质是以互联网为媒介，整合线下的闲散物品、劳动力、教育医疗资源等，各自以不同的方式付出和受益，共同获得经济红利。

在曾言看来，互联网能够通过网络连接人与人，将多余资源利用起来，减少资源浪费，降低资源使用成本。