互联网推荐产品的细分种类（下）

     脸书将分析结果用在基于数据的推荐引擎上，给了用户更优质的用户体验。脸书还利用各种数据分析的推测结果建立了新的社交服务功能一一向用户提供最契合心境的曲目脸书的对用户情绪数据的价值挖掘获得了成功。

      不久之后，脸书还将采用项全新的监测手段，不仅能够准确地收集每个用户的行为数据，还能预测用户行为背后的情绪信息。这些新的数据将丰富脸书的海量数据。险书的分析主管KenRudin表示这项方案目前还在试验中，不会大面积推广由此收集到的数据是否可靠且有价值还无法下定论。未来，脸书一且发现这项监管。

　　据营铺《华尔街日报》相关报道称，脸书正在开发的这项方案对用户行为的监测在目前的互联网行业中没有出现过，而普遍流行的监测方式是通过开源的Hadoop框架进行用户数据分析。相关数据表明，脸书在最近的儿年里已经收集分析了超过300PB（1PB＝1024TB，1TB＝1024GB）的数据信息。

　　脸书全方位运用情绪数据美国媒体公司Wetpaint联合创始人兼首席执行官本埃洛维茨（BenElowitz）认为脸书应用大数据的五大领域正逐步走向成熟。脸书应用用户数据的五大领域。

　　搜索很多用户将脸书当作互联网操作的必经之路。然而搜索不是脸书的优势，在搜素方面，险书不得不把用户转向谷歌的搜索服务。但是，脸书已经在努力改变这种局面，因为谷歌的搜索引擎服务并不能令用户满意。比如，一对新婚夫妇打算去巴厘岛度蜜月，这这时谷歌的通用推荐常常就不如；已经去过巴厘岛的用户好友的推推荐更有效一些。

　　小编结语：其实，脸书的用户数据还显示了另外分一个有趣的现象，即用户在告别单身之后，情侣之间普遍爱意大涨，互动动的内容析用户会越来越甜蜜，传递正能量。行险书非常喜欢利用用户的情绪数据玩转数据分析。