30 大数据的逻辑 (2-2)

林有德点点头，说：“当然。”

应用宝是APP下载商店，自然得先了解手机内部安装了多少软件，这是最基本的需求。

周宇杰再问道：“那我们能不能获得更详细的数据，比如每个用户使用每一款软件的时间呢？”

“时间？”林有德愣了下，不过还是说道：“技术上也是可以的。”

“好。”周宇杰点点头，说道：“你有没有听说过佛门的千人千面？”

林有德皱了皱眉头，摇头道：“没听过，看字面意思，是指每个人都有自己的性格？”

“你也可以这么理解。”周宇杰笑道：“对于个人来说，字面意思是无数性格，可对于大数据来说，这是不是代表着，这【千】字不是一个模糊的概念，而是真正的数据呢？”

林有德明白了过来，问：“周总的意思是，我们将我们的用户进行分类？”

周宇杰点头道：“对，最简单的概念就是，比如说两款游戏，用户的重合度为60%，那么就是，各有40%的用户只有其中一款软件，而我们根据这个数据，就可以直接向这80%的用户推送这两款软件，你觉得用户的下载概率会不会提高一点？”

林有德点点头，表示认同。

周宇杰接着说道：“这只是最基本的用法，如果我们深入研究下去，可以根据用户的使用时间来进一步分类，但每个用户的手机上也有数十款APP，我们获得数据后，该怎么分类，这些就需要你们来研究了。”

林有德皱着眉头，说道：“周总，按照这套逻辑，想得出最后的算法可是非常复杂的，而且可能永远没有完全成功的一天。”

“我从来就没指望你们成功过，哪怕你们利用这个理论的基本逻辑，将用户简单的分为几类，我觉得对用户体验来说，都是质的飞越。”周宇杰笑着说道：“路要一步一步的走，以后公司人多了，我们再考虑全力研发这套算法的问题。”

大数据推荐，实际上永远也没有完全100%成功的一天，即使是后世深耕此领域的字节，也做不到这一点。

但有与无这套逻辑，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，才有能力进一步优化这套大数据推荐的算法，形成一个良性循环。

后世的字节，就是通过这套理论开起了今日头条的崛起之路，相比来说，新闻拥有更复杂的分类，而APP则简单很多。

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