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同时因为精准推送，给用户想要的，还能提升不少企业形象，让用户们更加依赖博米的产品，从而跟同类型的产品们拉开差距。
这个想法简直是天才。
……
“可是，要怎么做到这一点呢？”吴文晖提出了疑问。
“这个就看我们的程序大佬们了。”曹阳笑着说。
刘光然和邓裴强菊花一紧。
果然，该来的还是来了，只要曹老板开会，最后必然是程序受苦。
刘光然一脸懵逼。
“这不是我的学习范畴啊，这要用到人工智能算法吧？”
“找人啊。”曹阳说。
“而且，这个东西说复杂也复杂，说简单也很简单，”曹老板笑了笑，“从原理上来说，我们需要做的是对数据进行标签化，同时也对用户进行画像定义。
举个例子大数据分析，将客户精准分类，具体可以细分为：年龄化、地区化，性别、爱好等进行精准区分。这样，只要用户使用博米的产品，平台就会不断的“窃取”用户的相关兴趣爱好，精准的推送。
然后我们的数据也会被打上各种各样的标签，同时需要给一套权重值算法来增减用户的【喜好权重】，不如说读者每次点击都市类小说，那么我们就给他打上一个都市标签，并且都市的权重会得到增加，这个就是读者的喜好权重，这个权重会随时间进行一定的衰减，同时也会有一个相应的阈值。
当用户在最近的时间内点击玄幻类型的小说时，那么就会相应地增加玄幻小说的喜好权重，我们推书的时候，会因为用户身上的喜欢权重来提供相应的书籍。
之所以要随时间进行衰减，是因为用户的口味不一定是一成不变的，但是他们会在一定的时间范围内保持稳定。
我们的数据标签越细致，分类差异度和重叠度越精细，那么我们的推送就越精确。”
刘光然默默思考着，“嗯……这样好像是可行的。”
邓裴强补充到，“不过这里面的一个很核心的问题在于如何划分颗粒度，然后由如何对数据进行拆解，我们肯定不希望最后变成玩家只喜欢吃番茄鸡蛋吧？
而是希望玩家在喜欢吃番茄鸡蛋的基础上，给他退出水煮蛋，鸡蛋面或者蛋糕？
这些东西其实对于数据筛选的要求还是挺高的。”
“嗯，”曹阳很赞同邓裴强说的，精准和模糊之间需要有一个更智能的判定标准，“然后难点就在于这套算法，关于如何分析用户的爱好，数据如何进行分发，这个是考验你们的。”
其实大的算法定义下来之后，剩下的参数完全可以通过实际的数据情况来进行调整，到最后甚至可以达到完美的自动调整，让整个算法自动适配。
不过刚才曹老板说的这些已经给了两位程序大佬很大的提示了。
头条的算法也是在实践当中一步步改进和修正的，只要能起步，慢慢的就能完善起来。
曹阳相信他们能做到这一点。
“可以尝试一下。”刘光然说。
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