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大数据下为什么能推送自己喜欢的东西，还比较>正确/h2>
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每一个互联网公司里面，每一个用户，都有一个用户画像，什么是用户画像呢？通俗易懂的说，就是大数据系统描述一个用户是什么样的呢？例如男、女等性别标签，用户所在城市等位置标签，用户多少岁等年龄标签，还有用户的喜好，例如喜欢旅行、喜欢数码、喜欢科技这样的种种爱好。
大数据怎么给用户打上标签呢？一般在用户第一次登陆APP的时候，通常都会给用户一些标签，让用户选择感兴趣的内容，这个在专业领域，我们称之为冷启动。例如用户选择了科技之后，我们就能够把上述的文章推荐给这样的用户。
接下来，大数据的后台都会时时刻刻地监视着用户的一举一动，例如同样是科技类目，如果连续给用户推荐5个谷歌的新闻5个微软的新闻，但用户不点击，大数据就可能会认为这个用户对国外的科技不感兴趣，以后就会倾向推荐国内的科技新闻，如果一直推荐科技新闻用户不感兴趣，大数据就会渐渐地认为这个人对科技不感兴趣，会逐渐减少这类新闻的推荐量。
同时，大数据除了对用户的画像不停地调整，也会对文章不停地调整，让用户不停地看到自己感兴趣的，而又优质的文章，所以不得不说，现在大数据是越来越懂用户了！
这就是大数据的魅力所在。一般it系统会根据你入网时的资料以及注册的资料，地理位置等信息中，初步给你打上一些标签，也就是大家说的所说的用户画像，此时的标签不算多，对用户的描述还不够准确。你注册以后系统会根据你浏览的历史记录数据，例如浏览过的帖子，搜索过的关键字等等信息，进一步给你打标签，当浏览的记录以及用户规模的庞大就会产生海量数据，就需要大数据技术介入，对这些数据进行处理，以及根据这些数据通过算法来找出这些数据间的关系或者规律，进一步细化用户的标签，一般用户有上百个不同的标签，进而能够更精确的描绘用户。从某种程度上来说，用户对于it公司来说已经是透明的了。故我想引出另一个问题就是要大家对个人信息树立保护意识，It公司也要合理的使用保存用户的个人信息，如果万一被有一些坏人或者有目的的人使用，后果是不敢想象的。。
上述问题可以概括为基于大数据的准确推送自己喜欢东西的机制是什么？这个机制其实是基于大数据的一套人工智能下的算法。
例如，我上午在PC端通过网页登录购物网站，买了一瓶花露水，于是中午之后就会不断自动弹出一些有关花露水商品信息小窗。
因为购物网站抓取了我的一些大数据，主要涉及我的注册身份属性，甚至关联了支付系统和信用系统等，还涉及了履约能力、信用历史，同步了通讯录，还涉及了社交关系，甚至在购物过程中抓取了上网购物痕迹，关联之前浏览及支付信息，汇总成购物习惯等信息。
接下来，我的线上消费习惯，被电商平台或者搜索网站平台后台的机器系统给准确的抓取识别，并进一步筛选匹配相关的花露水商品，然后再在我活跃的线上时间智能推荐上述相关的花露水商品。
再深入的了解一下，上述算法机制的深层逻辑。包括但不限于我的识别，以及链接消费偏好的识别，相关消费偏好的识别和链接，以及活跃时段识别及智能推荐。
一是我的识别。我是一个自然人，我的身份属性可以用ID来代替，例如这个ID可以是身份证号码，也可以是实名制的手机号码，甚至也可以是护照号码或驾驶证号码等。这个ID就编译成可以被终端机器可以识别的二进制计算机语言，于是完成了我的身份识别。
二是商品识别。商品也是物理物品，商品也可以用商品编码来代替，例如二维码，也可以是线条码，这些编码也是唯一的，成为商品的ID，商品上线后，这个专属ID也会被终端机器编译为可以识别的身份。
三是消费偏好商品的识别。消费偏好商品，主要是让后台机器能够通过对于某种商品，例如花露水，的浏览次数和种类，浏览时间，支付金额，购买次数、规格、颜色、数量、价格和种类等数据来识别。
四是相关消费偏好的链接，因为同类商品在设计ID时会归入相同的类目，这个类目也有相应的ID，于是在识别了消费偏好商品后，通过类目这个ID来关联或链接了相关消费偏好，进一步再根据规格、颜色、价格等ID关联条件来映射相应的唯一的同类目下的商品ID。
五是我的消费偏好商品的链接及我与相关消费偏好商品的。很容易理解，我的ID与消费偏好商品ID的链接。同理，我的ID与消费偏好商品ID的链接。
于是，在实现了我与相关偏好商品ID链接后，根据我的活跃时间段，电商后台或搜索网站后台的机器，就会以弹出小窗的形式智能推荐相关信息了。这也算一种引流吧！
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