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是說道：“技術上也是可以的。”
“好。”周宇傑點點頭，說道：“你有沒有聽說過佛門的千人千面？”
林有德皺了皺眉頭，搖頭道：“沒聽過，看字面意思，是指每個人都有自己的性格？”
“你也可以這麼理解。”周宇傑笑道：“對於個人來說，字面意思是無數性格，可對於大資料來說，這是不是代表著，這【千】字不是一個模糊的概念，而是真正的資料呢？”
林有德明白了過來，問：“周總的意思是，我們將我們的使用者進行分類？”
周宇傑點頭道：“對，最簡單的概念就是，比如說兩款遊戲，使用者的重合度為60，那麼就是，各有40的使用者只有其中一款軟體，而我們根據這個資料，就可以直接向這80的使用者推送這兩款軟體，你覺得使用者的下載機率會不會提高一點？”
林有德點點頭，表示認同。
周宇傑接著說道：“這只是最基本的用法，如果我們深入研究下去，可以根據使用者的使用時間來進一步分類，但每個使用者的手機上也有數十款app，我們獲得資料後，該怎麼分類，這些就需要你們來研究了。”
林有德皺著眉頭，說道：“周總，按照這套邏輯，想得出最後的演算法可是非常複雜的，而且可能永遠沒有完全成功的一天。”
“我從來就沒指望你們成功過，哪怕你們利用這個理論的基本邏輯，將使用者簡單的分為幾類，我覺得對使用者體驗來說，都是質的飛越。”周宇傑笑著說道：“路要一步一步的走，以後公司人多了，我們再考慮全力研發這套演算法的問題。”
大資料推薦，實際上永遠也沒有完全100成功的一天，即使是後世深耕此領域的位元組，也做不到這一點。
但有與無這套邏輯，就是天與地的區別，使用初步的演算法，推薦效率大漲，使用者滿意，必然會引起公司流量的飛躍，隨後公司強大了，才有能力進一步最佳化這套大資料推薦的演算法，形成一個良性迴圈。
後世的位元組，就是透過這套理論開起了今日頭條的崛起之路，相比來說，新聞擁有更復雜的分類，而app則簡單很多。
