好比如这个后台软件判断出某一名用户是一名四十岁左右的家庭主妇，那么给她推送的视频大多就会是些家庭小技巧、厨房煮菜视频等等。
同时给她针对性推送的广告，也更多地会倾向于什么去油去渍洗洁精、便宜好用拖把之类的家务用品。
而这样的功能说起来似乎很简单，但是其实要想真正做出来，并且做到有效果，是非常困难的！
后台程序到底要怎么判断，这一名用户是一位家庭主妇？
然后这位家庭主妇的年龄、性格、爱好到底是怎么样的？
这些信息如果判断错误，那么虚拟出来的用户模型就会有很大的偏差，后台推荐就会失去效果了！
打个比方，假如这个用户其实并不是三四十岁的妇女，而是一个二十岁的新人小妻子呢？
那么她可能更喜欢看到的视频，是那些美美哒的化妆视频、是那些情侣之间甜蜜蜜的狗粮视频，想要购买的也是新婚夫妻所需要的物品！
亦或者这个用户确实是三十岁的妇女，可是她并不是家庭主妇，而是那种喜欢做美甲做头发的有钱妇女。
那么她更多的可能是喜欢看明星的八卦分析、看各种美容养颜的视频，愿意购买的也都是些美妆用品和护肤用品。
能够做到精确的用户类型划分，必须得让软件的后台程序具备一定的人工智能，也就是具备逻辑的分析判断能力！
这种具备多种功能的大数据库，哪怕是在后世，都需要一个长时间的技术积累，才能初步具备雏形！
后世抖音刚刚开始运营的时候，推送的视频也是千奇百怪，各种各样的推送都会有，而且针对性并不是很强。
可是随着用户数据越来越多，再加上大数据的技术越来越成熟，抖音的智能分析才会越来越逻辑缜密，变得十分贴合用户喜好！
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