为何你的 App 了解你要用什么？

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智慧生活令人敏感多疑。

你刚在微信上和盆友说要去日本玩，就在微信朋友圈看到了飞机票广告宣传，媳妇儿刚让你通电话使你买奶粉，你也就在淘宝网看到了奶粉推荐。

这种广告宣传全是如何来的？为何这种 APP 都了解你要用什么？

淘宝网自然不容易监听您的电话，就是你的个人行为数据信息让淘宝网观念到你需要奶粉。
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申请注册一个账户，你需要键入自身的名称，手机号码，有时还会继续填补性別，所在城市。但这仅仅无足轻重数据资料。

更关键的，就是你的消费记录，打的頻率，关心的微信公众号，玩过的游戏，理财习惯，是否有车贷房贷买了商业保险，发表的大红包，这种个人行为最终会变为好几千个客观事实标识，变成你个人行为数据信息的一部分。

收集客观事实标识并不会太难，难的是创建实体模型，从杂乱无章的标识中找到你真真正正的兴趣爱好，从而搭建客户画像。

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举个事例，你开启一篇內容标识为漂亮美女的文章内容，并不代表着你确实喜欢看漂亮美女，很有可能仅仅不小心点到。这时候，就必须根据你大量的个人行为来分辨本文对你的诱惑力。

这是一个十分初中级的內容标识权重优化算法：

兴趣爱好标识（漂亮美女）权重 = 个人行为权重 x 浏览时间 x 衰减系数因素

个人行为权重：全都不干一分，评价+0.5，关注点赞+0.5，分享+2，个人收藏+1
时间权重：10S之内权重为0.5，10S－60S为1，60S之上为2
衰减系数因素：0-三天内权重为1，3-7天权重为0.85，7-半个月权重为0.7，15-30天权重为0.5，30天之上权重为0.1
个人行为权重相匹配你是不是有评价、关注点赞、分享、个人收藏等实际操作，不一样实际操作有不一样的标值，累积成个人行为权重。

停留的时间越长，時间权重也越高。最终，片面性也没法意味着长期性兴趣爱好，一次阅读文章个人行为的权重会伴随着时光流逝持续衰减系数。

因此，你每一次打开美女类內容都是会转化成一个兴趣爱好权重，把一段时间内你全部的漂亮美女类兴趣爱好权重开展累积，再用 S 形涵数规范化，就能获得一个「0—10」区段的兴趣爱好标识值。

标值越高，你对漂亮美女就越很感兴趣。

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除开內容兴趣爱好，这类优化算法构思能够在消費工作能力，消費兴趣爱好，社交媒体习惯性等好几个层面创建实体模型，测算你的喜好。

以后，这种喜好会被变换为矩阵的特征值。假定你的漂亮美女兴趣爱好标识值是8，消費工作能力是5，社交媒体喜好是2，就可以用向量表示为 r (8,5,2)。

我们可以把矩阵的特征值了解成高维空间上的一个座标，根据把每一个客户的向量坐标带到余弦公式或距离公式中，就能测算出与你类似的人，从而把客户归类。
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但个人行为数据信息只有测算喜好，没法分辨你的性別、文凭等本人特性。

这就必须把已经知道性別和文凭的客户做为样版，一部分用于训炼实体模型，一部分检测精确度。今日各网络平台针对客户性別的预测分析精确度早已能够做到90%之上。

最终，手机微信淘宝网们就能获得一个那样的客户画像：

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那样，广告商就可以寻找她们要想的顾客了。

它是腾讯广告推广服务平台的后台管理。广告商能够随意搭配包括消费能力、婚恋交友状况、內容兴趣爱好，消费者行为以内的上百个定项标识供，最终选中广告栏和推广時间，依据系统软件测算的 1.5 元每一千次曝出的提议竞价，就完成了一次精准推送。

以后，一个住在北京朝阳区经历婴儿奶粉消费记录的已婚男青年人在将要刷出广告栏的那一瞬间，广告投放平台会进行竟价要求，最终，价贵的广告宣传将发生在你的眼下。