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“佩奇，我跟你說，我終於研究出了環宇影片的核心模式。”
無比興奮的，拉里教授給谷歌佩奇打了一個電話。
電話結束，與拉里教授一樣，佩奇亦是激動的暴走了起來。
“布林，布林，拉里教授跟我說了環宇影片最為核心的模式。”
“真的嗎，佩奇，是什麼，別激動，你慢慢說。”
隨即，佩奇與布林一樣，在辦公室裡徹底的尖叫起來。
“太厲害了。”
“沒想到環宇影片竟然想到了這樣的模式。”
“布林，我們輸的不冤。”
佩奇無比感慨的說道。
“不管如何，我們也要將我們的核心演算法制作出來。”
“對，我們現在就要推動這一塊。”
兩位谷歌創始人都是搞搜尋引擎起家。
如果說別人對於這一塊還稍稍難於理解，但他們只是一點，一下子便無比的通透。
沒有任何疑問，這種大資料的演算法比之單獨的靠搜尋引擎關鍵字更為強大許多。
要知道，搜尋引擎關鍵字推送是被動的。
因為他是需要使用者搜尋之後，搜尋引擎才能知道你想要什麼。
可使用者如果不對關鍵字進行搜尋，那麼，你知道使用者想幹什麼嗎？
但環宇影片卻另闢蹊徑，從使用者的行為習慣，身份特徵進行精準分析。
你對影片觀看的時長，你的滑鼠點選，你的點贊……都能成為代表你喜好的資料。
將這一些資料結合一起，那麼，你就可以對任何一位使用者進行精準推薦。
這也是為什麼環宇影片推送的都是使用者喜歡的。
當然，在這裡面還有一個網際網路邏輯的問題。
以前大家搞網際網路是推送什麼就讓使用者看什麼。
但在越來越多資訊的網際網路時代，使用者未必就喜歡你推送的任何東西。
他們喜歡的就是自己喜歡的東西。
這句話看起來有一些繞，但思維的轉變，整個網站的運營模式便完全的轉變。
只是，就在兩人興奮的商量著接下來谷歌也要搞出這一個大資料演算法時……
突然，佩奇卻是一下子完全失去了興趣，頹廢的坐在了辦公椅上。
“佩奇，你怎麼了？”
“佩奇？”
布林拍了拍佩奇的肩膀。
“不要拍，我沒事。”
佩奇嘆了口氣。
“嚇死我了，剛才我都要打電話叫醫生呢，怎麼？”
“我在想，我們還有必要搞出大資料演算法嗎？”
“當然有必要。”
布林興奮的說道：“只要我們也搞出這樣的大資料演算法，那麼，我們就可以超過環宇影片。”
“你看，超過。”
佩奇苦笑一聲：“這才多長的時間，環宇影片便成了我們要超過的物件。”
明明他們谷歌才是影片業務這一塊的領先者。
這也讓布林有些尷尬，但他很快就調整過來：“佩奇，沒事，一時的勝敗沒有什麼，只要我們加把力，我們未必不能超過他們。”
“那我們要搞出這樣的演算法得花多長的時間？”
“這個……”
布林在腦海裡計算起來。
雖然這樣的演算法算起來簡單，但真要搞出來，絕對不是那麼容易。
如果只是隨便搞出一個大資料演算法，他們一天都能搞定。
可是，大資料演算法最為重要的並不是演算法本身，而是使用者各種行為的所佔比例的分析。
因為使用者在電腦上操作有各種行為，點選所佔整個演算法體
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