“不對，是10。是5+5等于多少？”

        “10。”

        “對了。5+5等于多少？”

        “10。”

        “5+5等于多少？”

        “10。”

        沈向陽做出了這個解答，然后接結束了這個問題，“這就是機器學習的邏輯。當然不是算術了，而是計算用戶對廣告或者內容的喜好度。其實針對廣告的個性化投放，不能根據(jù)廣告本身，而是根據(jù)內容。朋友網的個性化廣告我看了，主要就是根據(jù)用戶的個人信息，這略顯粗糙，準確率也不高。”

        “那應該怎么做？”

        “通過機器學習，把廣告和內容捆綁。比如內容a的用戶，都喜歡廣告a，兩者就可以對接了。這個比較簡單。更復雜的是內容投放，要結合統(tǒng)計學習和神經網絡，通過機器學習，讓計算機學習用戶的習慣。就像剛才的算術題一樣，一開始，錯誤率比較大，越是學習，錯誤率就越小，就越貼近正確答案，即用戶的習慣。”

        周不器不太服氣，透露了點小秘密，“朋友網的個性化廣告分發(fā)算法，是做出來的呢！嗯，我們是合作伙伴。”

        “這樣啊……”沈向陽笑了笑，“的技術也不怎么樣。”

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