大数据可以做的事情[qq]3414157965[/qq]有很多，但是你从来没有真正了解过！


       根据其社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等挖掘出兴趣。通过社交行为分析，5秒钟计算出用户兴趣；通过用户行为分析，用户每次动作后，10秒内更新用户模型。
对每条信息提取几十个到几百个高维特征，并进行降维、相似计算、聚类等计算去除重复信息；对信息进行机器分类、摘要抽取，LDA主题分析、信息质量识别等处理。
       根据人的特征、环境特征、文章特征三者的匹配程度进行推荐。
       实时推荐，0.1秒内计算推荐结果，3秒完成文章提取、挖掘、消重、分类，5秒计算出新用户兴趣分配，10秒内更新用户模型。
       根据用户所在城市，自动识别本地新闻，确定的推荐给当地居民。
       可根据用户年龄、性别、职业等特征，自动计算并推荐其感兴趣的资讯。
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大数据只不过在群体需求的筛选上更有明确性 减少浪费

不管是加粉还是直推，做最确定的有效的投放