“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。