例如我在知乎访问的情况下,经常会出现一些topic我从来沒有互动过,例如DOTA2,例如孟美岐,我这类玩DOTA1的老头儿的确沒有触碰过这两个topic,但服务平台实际上是在观察我的兴趣,我不会点一下,不互动,这两个topic就慢慢消退,服务平台就会用别的topic再次观察我。
再例如我近期刚了解肖战是谁,不经意点了一下知乎问答帮我消息推送的“探索型”文章内容,那麼接下去我的timeline就出現了大量肖战。的文章内容,这就是一个云鲸大数据的探索取得成功的事例。

另一方面,“运用”便是运用已挖掘的客户兴趣,根据消息推送有关的內容满足客户需求的短期内兴趣,进而尽量在时下吸引客户,提升客户的应用时间。
三网大数据在这方面就比较简单了,我的timeline上面有一半是深度学习有关的文章内容,由于我的历史个人行为纪录让服务平台可以充足爬取到我的兴趣点。想要更低价格的客源,可以骚吗联系我们>>
一个完善的推荐系统不太可能不考虑到这两个层面,你更不要说今日头条、抖音短视频、快手视频这种一线企业的推荐系统了。她们的技术工程师如果不考虑到这两层面就无需在这个制造行业混了。

你觉得互联网大数据精准投放怎么样?这不是推荐系统的锅,它是你自己的锅。我觉得每一个推荐系统云鲸大数据都会试着让你强烈推荐一些新的物品,希望发觉你的新的兴趣点,但显而易见,你自己并沒有蹦出来过。