了前任哈斯廷斯留下的一个名
为「Cinematch』的初代大数据模型（332章）。」
「当时的奈飞还是一家在线DVD租赁商。为了帮助用户在庞大的片库中发现心仪的电影，奈飞的软体工程师们开发了这一协同过滤推荐引擎。核心原理其实并不复杂，可以用一句话概括：「相同的人群，有相同的爱好』。」
具体来说，Cinematch的工作方式是：
它会分析海量用户的观影和评分数据，找出与你在评分模式上相似的用户群体。
如果你给电影A打了高分，而另一个与你品味相似的用户也给电影A打了高分，同时还喜欢电影B，那么Cinematch就会向你推荐电影B。
它不关心电影的类型或导演，而是完全基于用户之间的行为相关性进行预测，也就是大数据的雏形。东子笑道：「大家可想而知，以路总的敏锐嗅觉，当即联想到它完全可以在我们国内的社媒以及智界视频上进行应用。」
「也是在2007年，问界内部成立了大数据部门，大家现在所看到的在各种软体上的应用，都是我们这些年来的研究成果。」
台下包括提问的军子在内尽皆失语。
国内第二梯队的厂商最早也就是从两三年前开始研究大数据，但问界的起步是在六年前，还是继承了奈飞在全世界的庞大用户数据训练后的模型。
叠代到现在，差距已经不知凡几了。
东子似乎就是在这样的感慨和羡慕中结束的分享和汇报，其实他自己心里又何尝不像台下失语的军子等人一样感触颇深呢？
一个电影导演，因为想要掌控美国最大的流媒体和DVD租赁公司，进行了史无前例的巨额并购。这笔交易在当时看来是傻瓜行为，被不少网络键盘侠和公知、财经分析师们嘲弄。
现在再看？
奈飞对《太平书》等国内剧组的全球推广作用，以及通过DVD和在线点播方式对中国电影的推广作用暂且不提；
仅仅是这一个大数据模型，恐怕就远远地值回了当时的票价吧？
至少在东子看来，有的人足可谓是天选之子，否则根本无法解释。
这也是他死心塌地在问界拿著股份、在行业内装著逼，安安稳稳地施展自己的雄才大略的原因。2013年饱受关注的这一届网际网路大会结束了。
大数据，网际网路金融，可穿戴装备等等新鲜词汇飞入了寻常百姓家，也成为了网友们热议和聊天的