第342章 在建文件夹了 (第1/4页)

    电子商务方面的计算广告，就是个让人举烂了的例子：

    1）每一台手机都是媒体端，都对应着独特的IMEI号和场景信息。

    2）用户平时的搜索、对话……不同应用的使用时间、不同页面的停留时间，这些都会被记录下来。最终形成该IMEI号对应用户画像标签，如（男、青年、已婚、无子、白领、喜欢汽车、IT、理财等）。

    3）然后，针对这个用户，广告投放端会列出一系列广告及它们对应的标签属性，将每一个广告都与该用户的画像标签同时输入到点击率预测模型中进行模拟计算。

    4）得出点击率最高的一则广告（也就是你看到这则广告后，最有可能点进去的广告），将其投放到媒体端，形成该用户在最显眼处看到的广告。

    这玩意就是大数据的应用。

    只要你还要接触电子产品，大数据中你就有对应的编号和画像标签。这是无法摆脱的事情，除非你愿意回归山林，倒退到原始社会呢。.

    这个大数据有多精确呢？其实大家都亲身体验过。

    毕竟，大数据的起步数据量都是P级别（10的15次方），如此多的数据，想要得到准确的预测数据，真的难吗？

    所以，池远也打算通过这样无耻的行为（搜索记录、语音等），来为用户定制一对一的学习路线。

    包括题库、某类题出现的频率都是私人定制的。

    当然，这一切的前提都会告知用户。若不愿意接