数据加工主要方法
数据加工主要有以下几种方法：
1. 相似关联：这种加工方式也被称为“协同过滤”，通过收集大量的用户浏览记录，通过相似行为进行关联推荐。例如，通过大数据给两个同学贴标签，包括“性别、年龄、喜欢的颜色、喜欢的明星、爱买的东西、爱去的地方”等，然后发现A和B的标签有很多相似，就可以将A喜欢购买的东西推荐给B。
2. 隐式搜索：这种算法模式的核心内容为“搜索”，例如你在某个软件上搜索了关键词“科学”，那么该算法就会在大数据中挑选关于“科学”这一次的相关信息数据主动推送给你，同时获取你的兴趣数据。这种加工方法是建立在搜索引擎普及之后的，相比“相似关联”有一定的优势，因为它能扩展的范围会更大。
3. 社群+大数据：这种加工手段相对前两个来说更智能，也是目前所有加工算法的发展趋势。它对所加工的“大数据”要求能达到“矩阵”的规模，也就是说数据的规模要更大更多。目前能真正做到“社群+场景”的加工算法的只有少数几家互联网巨头。
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