上述問題可以概括為基于大數(shù)據(jù)的準確推送自己喜歡東西的機制是什么？這個機制其實是基于大數(shù)據(jù)的一套人工智能下的算法。

例如，我上午在PC端通過網(wǎng)頁登錄購物網(wǎng)站，買了一瓶花露水，于是中午之后就會不斷自動彈出一些有關花露水商品信息小窗。

因為購物網(wǎng)站抓取了我的一些大數(shù)據(jù)，主要涉及我的注冊身份屬性，甚至關聯(lián)了支付系統(tǒng)和信用系統(tǒng)等，還涉及了履約能力、信用歷史，同步了通訊錄，還涉及了社交關系，甚至在購物過程中抓取了上網(wǎng)購物痕跡，關聯(lián)之前瀏覽及支付信息，匯總成購物習慣等信息。

接下來，我的線上消費習慣，被電商平臺或者搜索網(wǎng)站平臺后臺的機器系統(tǒng)給準確的抓取識別，并進一步篩選匹配相關的花露水商品，然后再在我活躍的線上時間智能推薦上述相關的花露水商品。

再深入的了解一下，上述算法機制的深層邏輯。包括但不限于我的識別，以及鏈接消費偏好的識別，相關消費偏好的識別和鏈接，以及活躍時段識別及智能推薦。

一是我的識別。我是一個自然人，我的身份屬性可以用ID來代替，例如這個ID可以是身份證號碼，也可以是實名制的手機號碼，甚至也可以是護照號碼或駕駛證號碼等。這個ID就編譯成可以被終端機器可以識別的二進制計算機語言，于是完成了我的身份識別。

二是商品識別。商品也是物理物品，商品也可以用商品編碼來代替，例如二維碼，也可以是線條碼，這些編碼也是唯一的，成為商品的ID，商品上線后，這個專屬ID也會被終端機器編譯為可以識別的身份。

三是消費偏好商品的識別。消費偏好商品，主要是讓后臺機器能夠通過對于某種商品，例如花露水，的瀏覽次數(shù)和種類，瀏覽時間，支付金額，購買次數(shù)、規(guī)格、顏色、數(shù)量、價格和種類等數(shù)據(jù)來識別。

四是相關消費偏好的鏈接，因為同類商品在設計ID時會歸入相同的類目，這個類目也有相應的ID，于是在識別了消費偏好商品后，通過類目這個ID來關聯(lián)或鏈接了相關消費偏好，進一步再根據(jù)規(guī)格、顏色、價格等ID關聯(lián)條件來映射相應的唯一的同類目下的商品ID。

五是我的消費偏好商品的鏈接及我與相關消費偏好商品的。很容易理解，我的ID與消費偏好商品ID的鏈接。同理，我的ID與消費偏好商品ID的鏈接。

于是，在實現(xiàn)了我與相關偏好商品ID鏈接后，根據(jù)我的活躍時間段，電商后臺或搜索網(wǎng)站后臺的機器，就會以彈出小窗的形式智能推薦相關信息了。這也算一種引流吧！