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但环宇视频却另辟蹊径,从用户的行为习惯,身份特征进行精准分析。
你对视频观看的时长,你的鼠标点击,你的点赞……都能成为代表你喜好的数据。
将这一些数据结合一起,那么,你就可以对任何一位用户进行精准推荐。
这也是为什么环宇视频推送的都是用户喜欢的。
当然,在这里面还有一个互联网逻辑的问题。
以前大家搞互联网是推送什么就让用户看什么。
但在越来越多信息的互联网时代,用户未必就喜欢你推送的任何东西。
他们喜欢的就是自己喜欢的东西。
这句话看起来有一些绕,但思维的转变,整个网站的运营模式便完全的转变。
只是,就在两人兴奋的商量着接下来谷歌也要搞出这一个大数据算法时……
突然,佩奇却是一下子完全失去了兴趣,颓废的坐在了办公椅上。
“佩奇,你怎么了?”
“佩奇?”
布林拍了拍佩奇的肩膀。
“不要拍,我没事。”
佩奇叹了口气。
“吓死我了,刚才我都要打电话叫医生呢,怎么?”
“我在想,我们还有必要搞出大数据算法吗?”
“当然有必要。”
布林兴奋的说道:“只要我们也搞出这样的大数据算法,那么,我们就可以超过环宇视频。”
“你看,超过。”
佩奇苦笑一声:“这才多长的时间,环宇视频便成了我们要超过的对象。”
明明他们谷歌才是视频业务这一块的领先者。
这也让布林有些尴尬,但他很快就调整过来:“佩奇,没事,一时的胜败没有什么,只要我们加把力,我们未必不能超过他们。”
“那我们要搞出这样的算法得花多长的时间?”
“这个……”
布林在脑海里计算起来。
虽然这样的算法算起来简单,但真要搞出来,绝对不是那么容易。
如果只是随便搞出一个大数据算法,他们一天都能搞定。
可是,大数据算法最为重要的并不是算法本身,而是用户各种行为的所占比例的分析。
因为用户在电脑上操作有各种行为,点击所占整个算法体系当中占比多少?
点赞又占比多少?
浏览视频时长占比多少?
看3秒与看5秒钟的所占比例应该怎么划分?
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