смэтчить что это значит
Что такое мэтч и мэтчинг?
Ещё один термин, пришедший к нам из английского языка. И ещё один из тех терминов, которыми так любят кидаться ультрасовременные и, как им самим, наверное, кажется, жутко модные трейдеры, брокеры, рекрутёры, игроки и много ещё кто. Дело в том, что данный термин можно отнести к множеству сфер деятельности от теории игр до найма персонала, а потому и услышать его можно где угодно и от кого угодно.
На самом деле, в этом слове нет ничего заумного. Банальный перевод с английского языка в Google Translate говорит нам о том, что мэтчинг (от англ. matching) по-русски означает не что иное, как согласование. То есть, когда речь идёт о стыке каких либо объектов или величин в плане их соответствия друг с другом (покупки и продажи, подрядчика и заказчика и даже мужчины и женщины), можно смело использовать слово мэтчинг.
В экономике, словом мэтчинг принято описывать поведение экономических агентов, в результате которого получается одновременный взаимный выбор ими друг друга. Это поведение можно описать, так называемой задачей о марьяже, за решение которой, между прочим, была присвоена Нобелевская премия по экономике за 2012 год.
Решение этой задачи было предложено математиками Дэвидом Гейлом и Ллойдом Шепли и в настоящее время широко используется в таких видах деятельности как набор клиниками врачей и интернов, набор спортсменов в команды, набор сотрудников и т. п.
Ну а что касается нашей тематики, а вы сейчас находитесь на страницах интернет-журнала для трейдеров и инвесторов, то термин мэтчинг применяется здесь в двух основных значениях:
-Как способ определения валютного риска посредством сопоставления рисков по активам и пассивам;
-Как периодическая (обычно ежедневная) сверка всех закрытых коротких и длинных позиций на срочной бирже и получение от контрагентов (продавцов и покупателей) информации по объёму и цене каждой сделки.
Кроме этого, есть такое понятие как электронный мэтчинг. С его помощью, в частности, упрощаются расчёты по ценным бумагам внутри депозитария. Для клиентов депозитария использование электронного мэтчинга даёт следующие основные преимущества:
-Возможность отказаться от квитовки по телефону и значительно упростить внутренние процессы;
-Применять электронный механизм квитовки для основной части поручений;
-Производить автоматическую обработку инструкций, а также отчётов по ним.
Что значит сметчимся, кринжово, заабьюзили и шатапнись
Группа МТС ВКонтакте добавила новый стикерпак “Окей, бумер”. В нем 12 картинок со словами, которые якобы используют в речи современные подростки.
Но многих пользователей содержание стикеров смутило. Не все слова из стикерпака на самом деле употребляются в разговоре.
Что значит сметчимся, сметчиться?
Слово “сметчиться” происходит от английского match, то есть “пара”, “совпадение”. Часто мы говорим: Perfect Match! Это значит, что что-то идеально совпало. Таким образом, глагол “сметчимся” должен означать что-то вроде “мы будем идеальной парой” или “мы сойдемся во взглядах”. Также это слово употребляют пользователи дейтингового приложения Tinder.
Но МТС интерпретировал термин по-другому. На картинке парень держит пальцы возле уха, изображая телефон. Таким образом, слово “сметчимся”, согласно этому стикеру, означает “встретимся” или “созвонимся”.
Что значит заабьюзить, заабьюзили?
Слово “заабьюзили” на сленге означает “совершили насилие”. Причем неважно, физическое или моральное. Abuse с английского – “оскорбить”, “обесчестить”. Соответственно, абьюзер – тот, кто оскорбляет, унижает близкого человека. Заабьюзить – значит “унизить”, “запугать”, “оскорбить”.
Что значит кринж, кринжово?
Слово Cringe переводится с английского как “пресмыкаться”, “проявлять раболепный страх”. Но этот перевод не отражает смысла сленгового слова “кринж”.
В молодежном языке “кринж” – это нечто странное, мерзкое и противное. Это необязательно что-то противное на вид. Кринжово могут выглядеть слова оппонента, его действия.
Тимати выпустил новый клип, и это полный кринж!
Что значит шатапнись, шатапнуться?
Слово “шатапнуться” происходит от английского выражения shut up – то есть “заткнись”, “замолчи”. Это прямая калька. Соответственно, шатапнуться – значит заткнуться. А шатапнись – призыв заткнуться.
Ты несешь полный бред. Шатапнись уже!
Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.
Проблемы матчинга и как можно с ними бороться
Добрый день! Меня зовут Алексей Булавин, я представляю центр компетенций Сбертеха по Big Data. Представители бизнеса, владельцы продуктов и аналитики часто задают мне вопросы по одной и той же теме — матчинг. Что это такое? Зачем и как его делать? Особенно популярен вопрос «Почему он может не получиться?» В этой статье я постараюсь на них ответить.
Начнем с бытового примера. У меня есть маленький сын. Недавно он освоил мобильный телефон и теперь любит таскать его с собой, чтобы, как взрослый, непринужденно позвонить кому-нибудь когда вздумается и поговорить на какую-нибудь «очень важную» тему. Звонит он только маме, папе и бабушке. Больше всего достается бабушке: порой он по 10 раз в день звонит ей, чтобы рассказать, что с ним произошло 5 минут назад.
В детском саду у него есть друг Денис, и у Дениса тоже есть мобильный телефон. Встретившись, они как взрослые меряются телефонами, но никогда не звонят друг другу. Я как-то спросил сына:
— Почему бы тебе не позвонить и не поболтать с другом о том о сем, обсудить свои дела?
— Папа, мне это совсем не нужно, мы и так встречаемся в саду каждый день и, если что, поговорим там. Дела подождут.
Мне стало интересно, как же так? Выяснилось, что просто ни он, ни Денис не знают своего собственного номера телефона и не могут ими обменяться. Налицо отсутствие связи из-за отсутствия ключей.
Что же такое матчинг?
Новые средства взаимодействия в обществе порождают новые возможности, более тесно связывают людей, а системам указывают об их связанности. Матчинг — это один из типов связанности, который указывает на отношения субъекта с самим собой. Например, когда на разных досках объявлений продается одна и та же машина, а мы хотим связать и воспринимать эти объявления вместе, как единое целое.
Зачем нужен матчинг?
Информация сегодня представляет ценность, которую можно монетизировать. Соответственно, дополнительная информация дает дополнительную ценность, увеличение прибыли или сокращение издержек — с помощью разработки новых фич, качественного изменения существующих или вообще создания новых продуктов.
Как правило, наш продукт четко связан с теми или иными объектами, знания по которым мы хотим обогащать. Чем больше дополнительной информации из новых источников мы получаем, тем актуальней становится задача объединения информации из всех источников в единое информационное пространство, как будто это атрибуты одной системы.
Трудности матчинга
Добыть и связать данные — вроде бы стандартная техническая задача. Но из-за ряда проблем это бывает затруднительно или вовсе невозможно:
Получается, что связать объекты двух систем между собой по ключу бывает либо невозможно, либо процент и качество связанности оказываются ниже желаемого уровня. Можно попробовать собрать ключ как комбинацию нескольких информационных полей, составной ключ. Но здесь возникают новые трудности:
Кроме того, для информационных полей в составном ключе характерны трудности, которые мы упоминали ранее. Поля, входящие в составной ключ, тоже могут быть не уникальны, ошибочны, преднамеренно искажены и не постоянны.
Количество vs качество
Как же победить перечисленные выше трудности и добиться 100% матчинга? Начать стоит с вопроса: а действительно ли нужно достигать таких высоких уровней качества? Может, для решения бизнес-задачи вполне достаточно 70%?
Есть у нас составной ключ, состоящий из набора атрибутов. Каждый из них с некоторой вероятностью будет заполнен и с некоторой вероятностью подойдет для применения в качестве элемента ключа. Вероятность что весь составной ключ будет нормален — это произведение всех вероятностей по всем атрибутам ключа. Все это еще нужно умножить на вероятность того, что объект в принципе присутствует в двух системах. Тогда мы получим вероятность матчинга. А умножив ее на общее число сущностей, получим количественный прогноз по сопоставлению.
Чем меньше атрибутов в составном ключе, тем вероятность матчинга выше и при этом ближе к вероятности того, что объект есть в двух системах. Но количество сопоставлений при этом растет и чаще всего превышает прогноз. Это связано с тем, что с уменьшением числа атрибутов в составном ключе растет вероятность ошибочного сопоставления.
Проще говоря, с уменьшением количества атрибутов в составном ключе растет как число объектов сопоставленных правильно, так и число сопоставленных ошибочно. Как бы количество борется против качества. И в зависимости от бизнес-задачи можно выбрать стратегию матчинга, смещающую результат либо в сторону количества, либо в сторону качества.
Обогащение, фильтрация, нормализация
А можно ли увеличить качество и количество одновременно? Конечно можно. Для этого нужно потратить больше, а иногда и намного больше ресурсов на дополнительную обработку данных.
«Дырки» в данных можно заполнять, получая их из других полей источника. Город локации можно получить из кода телефонного номера, ИНН, кода региона. Пол можно получить из имени и фамилии или по анализу авторского текста. Алгоритмов обогащения достаточно много.
Далее данные следует пропускать через фильтры. Фильтры могут быть как стандартные, так и специфические, связанные с особенностями наполнения и трансформации данных конкретного источника. Например, к стандартным можно отнести фильтр, убирающий непечатные символы, дубли, задвоения символов, скобки, кавычки, пробелы.
К специфичным фильтрам можно отнести обнаружение и замену символов другой языковой раскладки, которые выглядят одинаково визуально в обоих языках — например, буква О в английской раскладке в имени Оля. Или обнаружение и замену символов другой языковой раскладки, которые звучат одинаково или почти одинаково в обоих языках (Света и Sвета).
К нормализации можно отнести перевод на другой язык, транслитерацию, приведение к шаблону заполнения (название, марка, телефон, адрес, пол), а также замену коротких названий на полные, замену сленга и уменьшительно-ласкательных форм.
Даже при одном составе ключа для разных источников данных зачастую следует использовать разные критерии. Это связано с тем, как конкретный источник заполняется данными. Чтобы правильно подобрать критерии, желательно собрать и проанализировать статистику по заполнению полей источника. На улучшение качества может повлиять применение коэффициента частотности по полю в источнике (например, для марки машины, фамилии), коэффициента «емкости» (например, для названия населенного пункта в зависимости от того, насколько большой этот населенный пункт по количеству жителей).
При одновременном комбинированном использовании разных ключей матчинга можно применить коэффициенты в качестве условия использования того или иного ключа. Таким же образом можно задействовать и иные критерии, например, заполненность того или иного поля. Комбинировать матчинги по разным ключам между одними и теми же источниками можно и без применения условий — результат бывает вполне приемлемый.
Другие матчинги
Есть и другие алгоритмы матчинга, которые иногда кардинально отличаются от перечисленных выше. Например, матчинг по слабому ключу в условиях связи с другим объектом, уже проматченным по сильному ключу, если емкость такой связи по определению маленькая.
Приведем пример. У любой машины или квартиры за всю ее историю, в среднем, имеется от 1 до 5 владельцев. Если в двух системах объект квартиры или машины проматчен по сильному ключу, то субъекта — владельца этой квартиры, явно с ней связанного — можно матчить по любому самому слабому параметру, например фамилии и имени.
Объекты любой социальной сети или подобной ей структуры данных с большим числом устойчивых связей можно матчить по слабым ключам, принадлежащим не самому объекту матчинга, а его окружению. Сами объекты матчинга могут иметь в дополнение собственный слабый ключ, а могут не иметь. Фактически алгоритмизируется утверждение древнегреческого поэта Еврипида: «Скажи мне, кто твои друзья, и я скажу тебе, кто ты».
Для двух источников с одной или несколькими фотографиями объектов, которые явным образом связаны с их идентификаторами в источниках, можно применить матчинг по фотографиям. На фото выделяются объекты или лица и сравниваются с такими же объектами или лицами в другом источнике. По сути, по такому принципу работают нейросетевые сервисы типа «Is your portrait in a museum?» от Google: они матчат лицо с загруженной вами фотографии с лицами средневековых людей на портретах музеев. Критерий для матчинга специально выбран мягким, чтобы получалось отдаленное, но достаточное сходство.
При наличии большого числа авторской текстовой информации в разных источниках можно попробовать алгоритмы text mining, чтобы связать авторов. Это что-то вроде анализа почерка, только анализируется не форма написания, а содержание текста.
Big data
Чтобы повышать качество матчинга, требуется применять различные алгоритмы, которые в свою очередь требуют много ресурсов. Чем больше алгоритмов, тем больше ресурсов требуется. А если данных много, они постоянно изменяются, а считать их нужно быстро и недорого?
Скорее всего, хранить, обрабатывать и матчить данные традиционными способами не получится. Стоит подумать о bigdata-инфраструктуре. Таких решений сейчас уже довольно много, от разных вендоров и на любой кошелек.
В Сбербанке, например, матчинг внутрикорпоративных данных реализован как компонент data lake на Hadoop, Spark и HBase. Это решение позволяет обрабатывать разнородные неструктурированные данные большого объема, запускать вычисления на большом кластере, где хранятся данные без накладных расходов. При этом используется опенсорсный софт и commodity-сервера, что делает решение достаточно дешевым и эффективным для такого класса задач. Про Big Data на Hadoop написано много. Мне, например, вполне нравится, как это сделано у DataArt.
Наш MatchBox
MatchBox — это система для автоматической нормализации и матчинга, которую мы используем в data lake Сбербанка. Она была недавно разработана в центре компетенций Big Data Сбертеха.
MatchBox в основном используется для построения и поддержания в актуальном состоянии единого семантического слоя данных и единого профиля клиента. Система дает возможность автоматически объединять информацию из большого числа источников в единую информационную суперсущность, встраиваться в процесс обновления информации источников. Это обогащает знания о текущих и потенциальных клиентах банка: их социально-демографических, психологических, поведенческих особенностях и потребительских предпочтениях.
MatchBox работает с данными любого качества, использует библиотеки с провалидированными алгоритмами нормализации и матчинга, имеет для этого конфигуратор пользовательских правил, работает в полностью автоматическом режиме по событию, расписанию или как сервис. MatchBox умеет масштабироваться, и количество регулярно обрабатываемых источников ограничивается только ресурсными квотами кластера.
Вот чего нам удалось добиться благодаря внедрению MatchBox:
Я надеюсь, что статья поможет ответить на вопросы, связанные с матчингом, продвинуться в понимании собственных проблем работы с данными и найти подходы к их решению.
Мэтчинг
Ещё один термин, пришедший к нам из английского языка. И ещё один из тех терминов, которыми так любят кидаться ультрасовременные и, как им самим, наверное, кажется, жутко модные трейдеры, брокеры, рекрутёры, игроки и много ещё кто. Дело в том, что данный термин можно отнести к множеству сфер деятельности от теории игр до найма персонала, а потому и услышать его можно где угодно и от кого угодно.
На самом деле, в этом слове нет ничего заумного. Банальный перевод с английского языка в Google Translate говорит нам о том, что мэтчинг (от англ. matching) по-русски означает не что иное, как согласование. То есть, когда речь идёт о стыке каких либо объектов или величин в плане их соответствия друг с другом (покупки и продажи, подрядчика и заказчика и даже мужчины и женщины), можно смело использовать слово мэтчинг.
В экономике, словом мэтчинг принято описывать поведение экономических агентов, в результате которого получается одновременный взаимный выбор ими друг друга. Это поведение можно описать, так называемой задачей о марьяже, за решение которой, между прочим, была присвоена Нобелевская премия по экономике за 2012 год.
Решение этой задачи было предложено математиками Дэвидом Гейлом и Ллойдом Шепли и в настоящее время широко используется в таких видах деятельности как набор клиниками врачей и интернов, набор спортсменов в команды, набор сотрудников и т.п.
Ну а что касается нашей тематики, а вы сейчас находитесь на страницах интернет-журнала для трейдеров и инвесторов, то термин мэтчинг применяется здесь в двух основных значениях:
Кроме этого, есть такое понятие как электронный мэтчинг. С его помощью, в частности, упрощаются расчёты по ценным бумагам внутри депозитария. Для клиентов депозитария использование электронного мэтчинга даёт следующие основные преимущества:
Не агрись, думер! 22 слова, которые помогут понять поколение Z
Выражает одобрение и восхищение, синоним «вау». Часто употребляется в музыке, в том числе в треках рэпера Нурминского и рэпера Sqwoz Bab. «Ауф» вошло в топ новых русских слов по версии «Яндекса» за 2020 год.
Агрошкольник
Дословно — «агрессивный школьник», от слова «агриться» — сердиться. Используется по отношению к хамам, встревающим в чужую беседу без знания контекста.
Ботать
Нет, не по фене. У зумеров это — учиться, зубрить.
Бинджвотчинг
От английского binge watching, дословно — запойный просмотр. Чаще всего используется в контексте сериалов: когда происходящее на экране настолько увлекает, что вы буквально проглатываете серию за серией и сезон за сезоном.
Безумно можно быть первым
Расхожий мем — строчка из трека рэпера Homie. Из-за абсурдности используется в качестве «добивки» или ответа на бессмысленную, псевдо-мудрую или пацанскую цитату.
Войснуть
Отправить голосовое сообщение (оно же — «голосовуха» и «гс»).
Дноклы
Сокращенно от одноклассников.
Думер
Апатичный, депрессивный, склонный к саморазрушению, антисоциальный человек. Так же существуют глумер (просто грустный человек) и блумер (излишне жизнерадостный).
Забайтить
То есть спровоцировать. Происходит от английского bait — «наживка».
Ливнуть
От английского leave, что значит «уйти».
Личинус
Негативно окрашенное слово по отношению к ребенку, пришедшее из сленга групп про «яжематерей». Образовано от слова «личинка».
Слово просочилось из среды геймеров: лут — это ценная вещь, которую может получить игрок за уничтожение врага. У зумеров обычно используется в значении покупки, а залутиться соответственно — закупиться.
Падра
Слово из песни дуэта MiyaGi & Andy Panda «Кассандра» означает подругу.
Пекарня
Производное от ПК — персональный компьютер.
Раффл
RYTP (Russian YouTube Poop, РИТП)
Смешные ролики в русском YouTube, созданные путем монтажа нескольких вирусных мемогенных видео.
Скипнуть
Прогулять. От английского skip — «пропустить».
Стэнить
Означает фанатеть. Слово позаимствовано у Эминема: Стэном зовут персонажа клипа совместного клипа рэпера с Дайдо «Stan». Он безумный фанат Эминема, закидывающий кумира письмами и мечтающий с ним встретиться. Кумир оставляет письма без ответа — Стэн окончательно сходит с ума и убивает свою девушку и себя.
Тащер
Игрок, который в онлайн-игре тянет всю команду на себе. Также — удачливый человек.
Флейм
Неконструктивный спор в сети, переходящий в откровенную ругань. Спор ради спора.
Флексить
Качаться под музыку или хвастаться.
Шипперить, пить чай с шиповником
Сводить людей в романтическом смысле слова без их ведома. Чаще всего применятся поклонниками и авторами фанфиков в отношении любимых артистов, персонажей.