大数据可视化时代的精准推荐

大数据可视化影响我们的选择，我们的选择也影响了大数据可视化，大数据可视化和蝴蝶效应一样。 什么是精准推荐？举个例子帮助大家理解： 比如你在亚马逊搜索”怀孕 早期”. 结果里面点开第一本看了看,回去亚马逊主页一看多了几个推荐的书籍很贴心对不对? 不过你还想去某网站再搜搜看, 看看别人的经验或许就不用特地买书了不是.

通俗的说，这就是大数据可视化的精准推送。 和大千世界其他东西不同，人的智能来源于不确定性和随机时间，创新源于那些稀奇古怪的想法，随着推荐系统的完善，人类的随机性是否会降低呢？人的知识、见识讲受到推荐系统的左右。

如果，人类都被精准推荐了，失去了那么多的随机性，人类岂不是会很惨。例如，精准推荐给了你想买的书，你就不会再去找其他的书，兴许无推荐的时候，你看到 其他的两本书也不错（虽然耗费了点时间）；例如，精准广告推荐，男孩子永远不知道定向女孩子看到的广告，岂不是很惨，怎么交流啊！

如此看来，大数据可视化时代的精准推荐，会影响人的自由选择的能力和自由选择的自由，这是其一大弊端。 反过来，大数据可视化时代的精准推荐会给我们带来哪些好处呢？ 好处，自然大家在社交网络上可能就享受的比较多了，譬如，我们在Twitter上，常常可以看到推荐关注，而这些关注恰巧也是我想要去关注的对象，它们怎么就能如此猜准我的心思呢？这核心就是自然语言处理。Twitter事实上养育了NLP这个领域，140个字的限制提高了用户语言的信息量，直接使得计算 机对语义的提取容易了很多。

在此之上就是各种tag，浏览（我们记录每一个用户的浏览路径），然后和同类用户进行匹配。说起来简单，每天处理5亿条信息来 获取推荐什么不是那么简单的。靠社交关系做推荐关注的，都是兴趣相投的关系特征，像新浪微博、腾讯QQ和QQ群推荐都做的不错。 除了这些小到社交媒体上的，还有什么更高大上的呢？ 这里就不得不提大数据精准推送在舆情方 面发挥的巨大作用了，大家知道，不管是政府还是企业，对舆情的精准掌握都是至关重要的，企业口碑、民生百态，这些都可以通过一套能够精准推送的舆情系统实 现的时候，相信政企领导则能做成更英明的决策，社会也能更和谐。

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