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第172章 你在教我做事（第2页）

但环宇视频却另辟蹊径，从用户的行为习惯，身份特征进行精准分析。

你对视频观看的时长，你的鼠标点击，你的点赞……都能成为代表你喜好的数据。

将这一些数据结合一起，那么，你就可以对任何一位用户进行精准推荐。

这也是为什么环宇视频推送的都是用户喜欢的。

当然，在这里面还有一个互联网逻辑的问题。

以前大家搞互联网是推送什么就让用户看什么。

但在越来越多信息的互联网时代，用户未必就喜欢你推送的任何东西。

他们喜欢的就是自己喜欢的东西。

这句话看起来有一些绕，但思维的转变，整个网站的运营模式便完全的转变。

只是，就在两人兴奋的商量着接下来谷歌也要搞出这一个大数据算法时……

突然，佩奇却是一下子完全失去了兴趣，颓废的坐在了办公椅上。

“佩奇，你怎么了？”

“佩奇？”

布林拍了拍佩奇的肩膀。

“不要拍，我没事。”

佩奇叹了口气。

“吓死我了，刚才我都要打电话叫医生呢，怎么？”

“我在想，我们还有必要搞出大数据算法吗？”

“当然有必要。”

布林兴奋的说道：“只要我们也搞出这样的大数据算法，那么，我们就可以超过环宇视频。”

“你看，超过。”

佩奇苦笑一声：“这才多长的时间，环宇视频便成了我们要超过的对象。”

明明他们谷歌才是视频业务这一块的领先者。

这也让布林有些尴尬，但他很快就调整过来：“佩奇，没事，一时的胜败没有什么，只要我们加把力，我们未必不能超过他们。”

“那我们要搞出这样的算法得花多长的时间？”

“这个……”

布林在脑海里计算起来。

虽然这样的算法算起来简单，但真要搞出来，绝对不是那么容易。

如果只是随便搞出一个大数据算法，他们一天都能搞定。

可是，大数据算法最为重要的并不是算法本身，而是用户各种行为的所占比例的分析。

因为用户在电脑上操作有各种行为，点击所占整个算法体系当中占比多少？

点赞又占比多少？

浏览视频时长占比多少？

看3秒与看5秒钟的所占比例应该怎么划分？

这里面可不是想想就能想出来的，他还得在现实当中进行实验。