幾乎我們每天都會使用頭條等新聞APP，我們常常發現，新聞APP背后的大數據系統總是能夠推薦我們，今天創新互聯以最通俗易懂的方法，來講講大數據是怎么發現我們喜歡的東西的。

首先，當有作者在新聞后臺撰寫一篇文章后，文本分析引擎會對整篇文章進行分詞，什么叫分詞呢？通俗易懂的講，就是對文章進行斷句。例如下面這個句子，“中國移動采購5G終端13100臺，華為占比近半”，機器通過分詞算法后，就會變成"中國移動/采購/5G/終端/13100/臺,華為/占比/近半"。

分詞完之后，機器就會開始提取關鍵詞。什么是關鍵詞呢？出現的次數越多，越有可能是關鍵詞，語氣詞一般都不是關鍵詞，名詞是關鍵詞的可能性更高。一般都會有一個大數據關鍵詞庫，會從跟大數據庫里面的關鍵詞進行配對。例如，上述例子中，最后成為關鍵詞的就有可能是，中國移動、華為、5G。至于其他的詞語，一般都比較通用或者很難表達準確的意思，所以不會被認為是關鍵詞。

提取關鍵詞之后，大數據推薦系統會根據算法，對關鍵詞進行分類，例如上述例子中，關鍵詞是中國移動、華為、5G，那么，文章就會被分類到科技類目下，根據而華為、中國移動、5G這些都是通信的詞語，就會再一次被劃分到通信類目下。于是，這篇文章就會被歸納到科技類目下，并且被打上通信、華為等標簽。

那么，這個內容會推薦給誰呢？很顯然，當然是推薦給對科技感興趣的人啦。那么怎么知道哪些人對科技，對通信感興趣呢？

在每一個互聯網公司里面，每一個用戶，都有一個用戶畫像，什么是用戶畫像呢？通俗易懂的說，就是大數據系統描述一個用戶是什么樣的呢？例如男、女等性別標簽，用戶所在城市等位置標簽，用戶多少歲等年齡標簽，還有用戶的喜好，例如喜歡旅行、喜歡數碼、喜歡科技這樣的種種愛好。

大數據怎么給用戶打上標簽呢？一般在用戶第一次 接下來，大數據的后臺都會時時刻刻地監視著用戶的一舉一動，例如同樣是科技類目，如果連續給用戶推薦5個谷歌的新聞5個微軟的新聞，但用戶不點擊，大數據就可能會認為這個用戶對國外的科技不感興趣，以后就會傾向推薦國內的科技新聞，如果一直推薦科技新聞用戶不感興趣，大數據就會漸漸地認為這個人對科技不感興趣，會逐漸減少這類新聞的推薦量。

同時，大數據除了對用戶的畫像不停地調整，也會對文章不停地調整，讓用戶不停地看到自己感興趣的，而又優質的文章，所以不得不說，現在大數據是越來越懂用戶了！這也是科技的發展，給人們生活帶來的便利。

文章標題：大數據為什么總能猜出你喜歡啥，這么解釋，小孩都能聽懂
網頁路徑：http://www.js-pz168.com/news16/97916.html

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