谷歌 数据驱动算法,数据驱动算法推荐依赖于大量数据

大数据和人工智能一直是猜测和讨论的热点，但大数据到底是什么？是什么让机器变得智能？大量数据是大数据吗？按照预定的规则生成特定的结果是否智能？所谓机器智能，就是机器(更多时候是计算机)可以做只有人才能做的事情。如何判断一台机器是否智能？1950年，图灵博士提出了测试的方法，即图灵测试让机器和人同时隐藏和回答问题。如果提问者分不清是机器在回答还是人在回答，那么机器就有智能。

明年微软将会向用户推送一个全新的Windows10 creator更新，Edge browser已经成为微软的一个重大调整项目，会不断增加一些新的工具和功能改进。例如，Edge浏览器现在可以支持谷歌的开源压缩算法Brotli。Brotli压缩算法是Google之前Zopfli压缩算法的继承者，于2015年发布。与gzip算法不同，Brotli压缩算法一开始并不是作为一个独立的算法存在，而是作为WOFF2字体格式的离线压缩解决方案。

MaccabeesUpdate:2017 . 12 . 12受影响网站:针对各种关键词组合，故意创建大量登陆页面，如“地名A服务A”、“地名A服务B”、“地名B服务A”等。为了覆盖这些关键词，制作了大量的页面，质量通常不高。Maccabees这个名字是由SERoundtable.com的BarrySchwartz给出的，而不是谷歌官方给出的，因为看起来谷歌不会再公布算法更新了，更不用说这个名字了。

谷歌在一定程度上证实了这一更新，但只是说在此期间推出了几个小的更新，作为其日常工作的一部分，以提高相关性。移动优先级指数(MobileFirstIndex)于2017年10月中旬推出。受影响的网站:移动优先级指数是指谷歌优先级指数网站的移动版，并作为排名依据。以前，PC版本是有索引和排名的。

算法推荐个体与数据的关系如下:1。数据驱动:算法推荐依赖于大量数据。这些数据可以包括用户的个人信息、历史行为、购买记录等。通过分析和挖掘这些数据，算法可以了解用户的兴趣、偏好和行为模式，并为他们提供个性化的推荐服务。2.数据收集:为了推荐算法，需要收集和存储大量的数据。3.数据处理和分析:算法通过对收集的数据进行处理和分析，提取有价值的信息。

以我们天九共享为例，新一轮的共享经济浪潮已经到来，数据明星正在天九平台上迅速聚集，形成了国内最大的企业家大数据模式。我们利用度秘算法的亿级计算能力，不断看透“度秘”，实现创新企业与传统企业双端需求的精准匹配，服务注册创业者超过350万，覆盖企业主4700万。正是因为有了数据驱动，天九的共享才有了指数级的发展。数据驱动(Data-driven)是一个数据驱动的组织，它会及时获取、处理和使用数据来创造效益，不断迭代和开发新产品，并通过数据导航。

数据驱动其实是四步循环:数据采集、数据分析、数据应用、数据反馈；这其中最重要的部分是数据应用环节，即在通过正确的方式获得有用的数据后，通过数据分析获得一些相关的数据观察，比如用户分层、购买行为差异化的分析；需要分析这些观察背后的原因，当然可以是假设性的验证，也可以是探索性的分析，更重要的是这些分析后的结论可以有所行动。