第76章大数据（2 / 5）

“包括姓名、性别、年龄、住所、学历、工作、经历、性格、爱好、关系链…

“在网上能收集到的一切信息，全部按人物的名字、手机号、脸书、推特、护照号等进行分类存储、分析。

“家娃，每一个用户的大数据虚拟人物形象，都能在电脑屏幕上显示出来，配以分析数据完成度百分比。

“当然，永远不可能成为百分百。因为人的性格、爱好、关系链等等，随着年龄增长，是一直在变动的。

“大数据人物画像，没有完全1%成功的一天，是一条没有尽头的路。

“相对而言，人物在现实中死亡才是尽头！

“但他对现实世界的影响或多或少依然存在。

“人物画像完成度越高，大数据推荐时就越准确。”

大数据推荐，即使是后世深耕此领域的字节，也做不到如今史蒂芬的程度。

家娃将代替无数工程师来胜任这份工作，给史蒂芬节约海量的人力、物力和财力！

有与无大数据推荐这套逻辑，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，流量增多，家娃才有数据进一步优化这套大数据推荐的算法，形成一个良性循环。

在史蒂芬的指引下，仅仅几分钟，家娃就完成了大数据推荐的初步算法。

“sir，你说的微信要如何编写？”

“家娃，这个不能急。

“社交带着极强的捆绑属性，谷歌与微软这种巨头，一天可以造几十个新的社交软件出来，用户体验也会比脸书强上很多。

“但问题是，在脸书上已经形成的关系链，根本就没办法复制过来。