揭秘PayPal成功背后的三大热门技术

PayPal作为一个成功的第三方支付平台，掌握了大量的用户数据，其便捷的支付方式也为PayPal赢得了大量电商的支持，尤其是对于资源有限的小商户。几年前，PayPal发起了一个基于Hadoop的数据挖掘项目，运用多种数据分析手段将自身打造成一个更加可靠的服务性支付平台，帮助商户变得更加精明，此项目取得了巨大的成功。

PayPal成功的背后

PayPal已发展成为一个价值60亿美元的电子商务交易界巨头。2013年，该公司帮助买家和卖家完成的交易额达1800亿美元，涉及商品和服务等各种交易达30亿次，拥有1.43亿个活跃用户，而实际上，这些成就背后的数据才是真正价值源泉。

该公司处于电子商务的十字路口，这给了它独特视角去研究人们在线购买的习惯。PayPal可以了解到人们买了什么、从哪买、具体的交易方式、用的是什么设备，这些信息形成了一个数据宝库。PayPal数据技术团队中的一个数据科学家Vamshi Ambati告诉我们PayPal正在尝试利用这些庞大数据为用户和商家创造更多价值。

最近，Ambati在Hadoop创新峰会上向我们介绍了他的团队关注的三个主要领域--图挖掘、文本分析和机器学习，并分享了一些经验和见解。

图挖掘

PayPal通过图挖掘帮助数据科学家和营销人员直观地标识数据中出现的一切明显趋势，分析出其中有价值的信息。Ambati说：“我们尝试从图中提取变量，或者发现某种模式，并利用这些变量和模式建立预测模型和分析模型。”

图挖掘中的图指的是描述某种关系的图形，类似于图论中的图，图在对复杂结构的建模过程中变得越来越要，这些复杂结构包括电路、图像、生物网络还有Web等等。从大量的数据中提取信息，建立图表或者其它的图形结构，便于直观的分析，以挖掘有价值的信息。多用于社会网络分析和关系型数据分析。

随着大量结构化数据分析需求的增加，图挖掘在数据挖掘中的地位越来越重要。

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