“哦哦，原来如此，好吧。”老师打开电子教材，开始照本宣科。🙭
陈博对这部分内容不感兴趣，计算机🙴🎧算法方式多样，传统的有递推法、递归法、穷举法。
当初在负责算法推荐时，陈博采用的是应用广泛的动态规划法，即将原问题分解成由各因素组成的子🙓🍃问题，通过求⚕解子问题的答案反推出原问题的最🎯🔤🂧优解。
举个例子，探讨不同情况下消费者购买需求变化，会先将影响消费者购买需求的变化因素逐一列举出来，分析得出结论，在汇总所有结论🅼建立一个模型，得出最终解。
早期的计算机算法远没有这么🅋🅃先进，大约在零几年某度引擎制霸网搜索♤🐭的年代，当时的算法只停留在单线思维🖦🔳，处于搜瓜得瓜，搜豆得豆。
互联网广告投放业务的蓬勃发展变相推动了算法技术革新，每个人的喜好大不相同，如何把广告更精准地送达🖦🔳给目标人群，成了🙙商家们考虑的首选。
以前把广告投放给1000万人，最终的转化率可能不足1，在实现精准投放后，可以把50个广告分别投给50万人，后者的单价比前者便宜0，但实际效果远胜几🝻🐗倍。
与其同时，购物算法也在悄然成熟完善，早期的万能🛏某宝可没有猜你喜欢这种功能，每位用户的购物界面一模一样，导致刷单猖獗，想要出头盈利就必须占🌤据首页版面。
当一位耳机发烧友购买了魔音耳机后，低端的算法系统会自动将其标注为耳机偏好群体，用户在下次登录界🏏🙄面时会收到同类的商品推😎⛷荐，尽管他目前不需要这些。
而高端的算法系统会人性化很多，通过海量的数据运算🝅🈴，将魔音耳🙭机和其🏨🜨🄨他商品之间建立起联系。
陈博此前🎌做过类似测试，系统会给不同的商品做出可能性预测，按🙭大小排列组合出一套最优解进行用户推荐。
例如喜欢魔音耳机的人当中喜欢苹果手机的可能性高达87，喜欢外星人电脑的可能性高达8，喜欢雷蛇🕺🎬🔉外设的可能性高达78。
这样用户在下次打开app时就会看到相关商品推送🛏，观感体验远比之前清一色的耳机展好。
在高阶人性化算法中，app🅋🅃索取的录音权限提供了极大便利，算得上是作弊器。
很多时候浑然不知的你只是觉得人工智能真先进，殊不知你的一言一行早就被数据寡头们记录在册，等🏣🛶♎到需要变现之🄖际再狠狠收刮🝌你的钱袋子。
陈博是万不敢授权摄像头和录音功能，他担心自己在夜深人静时🐆♏干的坏事被人发现，哪天在视频里看见本尊出没，那叫一个大写的尴尬。
算法的商业化道路止🇴步于此，再往后每前进一步所耗资金都是成几何倍的增长，要知道资深的算法工程师可不便宜⚕，小规模的创业企业压根养不♫起。