还有他独到的用处，那就是“用户偏好分析”。
这事儿在平行时空的起步，比前两项应用要晚得多，但顾诚深知那并不是这件事情技术上比前两项难多少，而是因为平行时空最初接触深度学习型人工智能的巨头们，统统都没有涉猎娱乐/内容产业。
换言之，如果第一批接触深度学习人工智能的换成亚马逊公司，“用户偏好分析和推送”肯定会变成第一优先级的存在。
顾诚的生意，和亚马逊的重合度非常高，而且他是个知其然知其所以然的人，当然不会放过这一领域的布局。
只是这块工作量比较大，一方面要堆叠算法，另一方面也要让把目前市面上已有的大量文娱作品进行标签化分类和数据标识、将来再长年累月一步步细化细分数据表示。
按照最乐观的估计，“用户偏好分析和推送”至少要在实验室里躺两三年，才能谈试运营的问题。
幸好顾诚钱多，做得起这种长线投资。
……
在多伦多盘桓了三四天，挖够了人之后，顾诚就准备驱车回波士顿，了结一下跟扎克伯格的赌约。
然而算算日子，跟扎克伯格的一周之约还没到期，顾诚只好先去纽约休假两三天。
以他这么忙