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第76章 大数据

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家娃全程联系代办中介,转账付款,史蒂芬只签了几份文件,很快就拿到邮寄过来的营业执照、备案好的公章等公司材料。

米他科技成立了!

悄无音息,就像大海中无数的小鱼,无人关注。

也许哪天就消失在随波逐流的洋流中,也许会鲤鱼跃龙门,一朝闻名天下知…

“大数据,现在是所有互联网公司的核心产品。我们公司也不例外,但是怎么操作方面,还是有一些不同的。”

“具体如何操作,Sir?”

史蒂芬侃侃而谈:“大数据其实比互联网要早,上世纪80年代,沃尔玛就提出了大数据系统。

“通过研究用户的购买习惯,然后控制超市内货品的摆放位置…

“结果数据发现,通过推算来摆放各种商品,很多产品的成交额上涨超过50%。

“不过超市的数据毕竟太小,而且统计起来成本高。

“到了互联网时代,无数网民的网上冲浪、购物、搜索都被服务器记录下来,互联网巨头们就可以利用这些数据,来分析用户的消费能力、短期内的商品需求等等,从而达到精准投放广告的目的。”

“3QSir,这些内容我能从网上搜到,但经过你的解说,我理解更深了。”

史蒂芬现在与家娃的交互模式,就是自然语言对话!

像和自己的朋友交流一样,除了可以给家娃发布工作任务,还能训练它的深度学习和各种专家模块。

家娃表现得和正常人类一样,如果进行图灵测试,想要通过肯定是小菜一碟。

要是被业内人士知道,绝对要惊掉无数人的下巴。

史蒂芬欣慰点头:“现在的网络公司,都是通过收集用户信息,以大数据来直接获益。那我们就反过来,利用大数据,来服务用户!

“首先,用大数据给所有用户进行人物画像。

“包括姓名、性别、年龄、住所、学历、工作、经历、性格、爱好、关系链…

“在网上能收集到的一切信息,全部按人物的名字、手机号、脸书、推特、护照号等进行分类存储、分析。

“家娃,每一个用户的大数据虚拟人物形象,都能在电脑屏幕上显示出来,配以分析数据完成度百分比。

“当然,永远不可能成为百分百。因为人的性格、爱好、关系链等等,随着年龄增长,是一直在变动的。

“大数据人物画像,没有完全100%成功的一天,是一条没有尽头的路。

“相对而言,人物在现实中死亡才是尽头!

“但他对现实世界的影响或多或少依然存在。

“人物画像完成度越高,大数据推荐时就越准确。”

大数据推荐,即使是后世深耕此领域的字节,也做不到如今史蒂芬的程度。

家娃将代替无数工程师来胜任这份工作,给史蒂芬节约海量的人力、物力和财力!

有与无大数据推荐这套逻辑,就是天与地的区别。

使用初步的算法,推荐效率大涨,用户满意,必然会引起公司流量的飞跃。

随后公司强大了,流量增多,家娃才有数据进一步优化这套大数据推荐的算法,形成一个良性循环。

在史蒂芬的指引下,仅仅几分钟,家娃就完成了大数据推荐的初步算法。

“Sir,你说的微信要如何编写?”

“家娃,这个不能急。

“社交带着极强的捆绑属性,谷歌与微软这种巨头,一天可以造几十个新的社交软件出来,用户体验也会比脸书强上很多。

“但问题是,在脸书上已经形成的关系链,根本就没办法复制过来。

“反过来,谷歌的搜索引擎,即使技术再好,其他公司也可以踏入这个腹地。

“我们有语言输入法和2048引流,准备先推出一款浏览器,上面就有自带的搜索引擎…

“这款浏览器不挂在公司名下,专门做盗版新闻、影视剧、小说、音乐等等。

“再利用以太电磁炉能无限存储数据的特点,给所有的用户提供免费云存储…具体操作还需要细分。”

史蒂芬打算抄袭前世的UC浏览器,攫取流量。

“Sir,盗版、云存储?”

史蒂芬耸肩,家娃可以通过摄像头看到他的动作,在行为动态引擎的加持下,能理解该动作的意思。

“嗯哼,一切都是为了流量,为了本源点!

“大数据推荐,核心的数据不是固定的算法,而是用户。用户越多,经营的时间越长,算法就会不停改变、优化,这一条路永远没有尽头,用户越多,效果越好。

“通过浏览器的盗版内容和云存储,获得流量,以算法演算出用户数据资料,再逐渐优化人物画像…推荐算法越来越发达,日活越高,再反过来在内容领域进行布局。

“盗版风险当然很高,但这个风险必须冒!没有数据,算法就不好,内容就不足,根本留不住用户。

“而没有用户,就无法推出更优秀的算法。

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