匿名回答于2020-04-25 21:15:18
匿名回答于2020-05-15 06:55:58
但大数据不仅仅是这些,它的应用很广泛,包括BI、云计算、物联网等等。
匿名回答于2020-08-05 16:12:03
从你所浏览过的物品进行直接关联可以关联被浏览项的同类别,也可以关联同风格属性比如,你刚刚浏览了咖啡相关的商品,那么直接跟咖啡有类似关系或者关联关系的物品,可以作为候选项; 或者泛化一下,咖啡属于快饮品,那么一切快饮类别的东西,也可以作为你的推荐候选项;
还有,咖啡可能属于“偏小资”风格的食品,那么这种风格的各物品项,也可能作为你的推荐候选项从你所浏览过的物品对你进行画像,然后按照跟你画像相似的人群进行关联比如,你刚刚浏览了某电视以及你以前的浏览历史记录,给你画像,发现跟你相似的人群中,很多人看了这个电视的同时还对科普类文章感兴趣,那么,系统就可以大胆猜测你大概率也会对科普类文章感兴趣,然后那篇的文章,正好属于科普类,就推荐给你了。
匿名回答于2021-10-14 07:14:38
2、针对目的性。推送服务提供的信息是根据用户的特定需求定制的,这充分体现了用户的个性化需求。这种个性化的服务还是动态的,用户只需在定制之初描述信息需求,推送软件就会自动跟踪用户的使用倾向,实时地完成特定信息的推送。
3、集成性。推送服务中,信息人员从各种渠道,通过各种方式获取信息,并对其进行加工集成,通过固定的渠道传送给用户,这种经过加工的信息显然更全面,准确性更高。
4、用户只需输入一次信息请求,就可获得连续的信息服务。推送服务还采用信息代理机制,可以自动跟踪用户的信息需求。这样的推送服务既节省了用户主动拉取的时间,又减少了冗余信息的传递,提高了信息的匹配度,从而大大方便了用户,提高了效率。
匿名回答于2021-10-20 16:10:23
推送服务提供的信息是根据用户的特定需求定制的,这充分体现了用户的个性化需求。
这种个性化的服务还是动态的,用户只需在定制之初描述信息需求,推送软件就会自动跟踪用户的使用倾向,实时地完成特定信息的推送
匿名回答于2021-11-13 16:43:26
匿名回答于2021-11-16 04:26:22
虽然这种推送准确的的得知了你的喜好,精准推送了你可能想看的内容,但也阻止了你对其他领域的渗透和拓展,形成了一种特定的隔离。
匿名回答于2021-11-16 03:50:55