手机是怎样知道你喜欢什么的？
现代生活，人们越来越依赖手机！的确，手机带给我们许多便捷，但同时也穿随着许多隐患。例如手机自身会有一些大数据的监控，能够轻而易举知道你喜欢什么东西。这无形中就会让我们的安全存在隐患。所以，如何更安全的使用手机成为人们非常关注的事情。
首先要知道，社交网站、购物网站包括你使用的苹果、安卓手机，是没有权限窃听你的电话或者盗取你的搜索资料的，只是你的行为数据让你的手机意识到了你具体想要什么。
再例如，你注册一个账号，需要输入自己的名字；手机号；性别；所在地；这些是微不足道的基础数据。
当然还有你的消费记录；打车频率；浏览的公众号类型；玩过的游戏...这些行为最后统统会变成几千个事实标签，成为你行为数据的一环节。
采集标签的目的，就是为了构建用户画像，从杂乱的标签当中，最终模拟一个和你兴趣、爱好、思想相近的“你”。
例如，你玩手机看到一篇内容标签为“美女”的文章，而这并不表明你真的喜欢美女，也可能是手滑点的。因此，手机判断你的兴趣喜好还要根据浏览的停留时间、搜索次数、是否评论转发等等。
当然，这关系到一个初级的内容标签权重算法：
兴趣标签（ 美女 ）权重 = 行为权重 x 访问时长 x 衰减因子
行为权重：什么都不干 1 分，评论 + 0.5，点赞 + 0.5，转发 + 2，收藏 + 1
时长权重：10S 以内权重为 0.5，10S－60S 为 1，60S 以上为 2
衰减因子：0 - 3 天内权重为 1，3 - 7 天权重为 0.85，7 - 15 天权重为 0.7，15 - 30 天权重为 0.5，30 天以上权重为 0.1
（算法引自百度会学）
兴趣标签权重和你的阅读时长、评论、点赞、转发收藏有着密切关系，并且不同操作有着不同的加分数值，最终累积成行为权重。
这点有点类似网易云在私人FM为你推荐的歌曲类似。停留时间越长，时间权重也随之越高。
你经常浏览美女，评论关于美女的文章，看关于美女的视频，手机会将你一段时间内所有关于美女的兴趣权重累加，再以S形函数标准化，最终得到一个从0到10的兴趣标签值。
这个数值越高，你就对含有美女的内容越感兴趣。

不仅仅局限于内容兴趣，这种算法还能够根据你的消费能力、消费兴趣、社交习惯等多个维度建立用户画像，并计算你的喜好。
之后，这些喜好会被转换成特征向量，比如你的美女兴趣标签值是8，消费能力是5，社交偏好是2，那么向量表示为r（8,5,2）。
我们可以将特征向量想象成一个多维空间的一个坐标点，通过每个用户的向量坐标去带入余弦公式或距离公式中，就能计算出和你相似的人，进而把用户分类。这是一个大工程。
但是行为数据只能计算出你的喜好，而无法判断出你的性别、学历等深入的个人属性。
这需要将已知性别和学历的用户作为样本，一些用来训练模型，一些用来测试精准度。现如今，各大平台对于用户性别的预测准确度达到90%以上。

因此，你的手机就能够得到大致这样一个用户画像，它包含了你的各项兴趣权重。
所以说，APP根据这个画像，便根据类似的广告信息，找到对应的消费者。
我们来看看广告主这边是如何操作的。
下面显示的是某广告投放平台的后台，广告主们可以自由组合用户属性，包括消费水平、婚恋情况、内容兴趣等上千个定向标签，最终选定广告位及投放时间，据系统计算的1.5元/千次曝光的价格，完成一次精准的广告投放。
并且，当一个住在北京海淀区大泥湾小区有过口红消费记录的单身男青年在刷到广告位的一瞬间，广告平台还会发起竞价请求，最终，价位较高的广告将会出现在用户的视线中。也就被你刷到了。
在广告推广平台的开发者文档，记录着用户详细的行为数据，精确度很高，甚至可以筛选出“2019.2.1到2019.2.10去过北京西单5次以上的人”。
需要说明一点，社交软件、购物网站、浏览器等APP的行为数据不仅对应你的账号，还和你手机唯一识别码关联在一起。
Android系统手机的可以采集到的的唯一设备编码叫 IMEI，在iPhone 上叫IDFA
这也表示，就算你不注册不登录，行为数据照样会被采集。
与此同时，广告平台也能够根据你手机识别码在其他的APP上为你投放对应的广告，因此，就算你在浏览快手，也能够刷到旅行包广告。
在现代社会中，人们越来越离不开手机，手机的大数据监控也让人们开始担忧个人隐私的泄露问题。那么，手机是如何知道我们喜欢什么的呢？
首先，当我们搜索或浏览网页时，我们会在网页上留下浏览记录和个人信息，包括我们的搜索关键词、浏览的网站、点击的链接等。这些数据会被手机采集和存储，在一定程度上可以反映我们的兴趣爱好。这也是为什么我们在某个网站关注某个产品，随后就会在其他网站看到有关该产品的广告的原因之一。
其次，手机也可以通过我们的手机app使用数据来了解我们的兴趣爱好。比如我们使用购物app，在购物app中搜索过的商品和类别，该app就会将其保存下来，这些信息在后续推荐商品时就可以发挥作用。同样地，我们在使用社交媒体app时，喜欢阅读哪些话题的文章、关注哪些人，手机也可以通过保存和分析这些数据来了解我们的兴趣。
那么，如何更安全地使用手机呢？首先，我们应该尽可能地减少一些隐私泄露的风险。比如在使用app时，尽量避免授权过多的权限，给app最少的权限即可使用。其次，我们也可以在手机设置中关闭一些关于我们位置、目的地等个人信息的共享。最后，我们应该增强个人信息和隐私的保护意识，避免在手机上泄露我们的敏感信息和个人隐私。
总之，在现代社会中，我们需要认识到手机对于我们个人隐私的风险，并采取一系列措施来保护个人隐私，让我们在使用手机时更加安全、舒适。
手机之所以可以知道我们的喜好和兴趣，当然是因为我们机不离身，通过我们使用手机上面的应用程序，浏览器和手机交易以及生物特征，就可以用大数据来推算我们的喜好和兴趣。
因此,我们要更安全地使用手机,我们可以采取以下措施:限制应用程序权限、清理浏览器历史和定位记录、不在手机上进行敏感交易、谨慎使用生物特征识别、选择有利于隐私保护的应用等。但最基本的还是提高自我隐私保护意识,避免在手机上留下太多个人信息。
手机之所以能知道我们的喜好和兴趣,主要依靠以下几种方式:
1. 应用程序权限。许多手机应用会申请一定的权限,如访问存储、读取联系人、访问位置信息等。这些权限允许应用收集我们的个人信息和行为数据,来推测我们的兴趣爱好。
2. 浏览历史和搜索记录。我们浏览过的网页、搜索过的内容,以及查看过的产品都是手机和应用可采集的信息。通过分析这些信息,可以准确获知我们的兴趣偏好。
3. 定位服务。如果开启过定位服务,手机会记录我们去过的地点和逗留的时间,这些信息也可用于分析我们的生活习惯和消费喜好。
4. 购物信息。如果我们使用手机进行过线上购物或支付,手机上会存储这些购物信息,通过分析商品类别和价格,可以大致判断我们的消费偏好。
5. 社交应用。社交平台上我们发布的状态、评论、点赞,以及与好友的交流互动都会被应用收集和分析,用于推测我们感兴趣的社交圈和话题。
6. 生物特征识别。一些智能手机采集用户的面部、指纹等生物特征信息用于识别解锁,这些敏感信息也带来隐私泄露的风险,可被他用来做用户分析。
手机通过多种方式来了解你的兴趣和喜好。以下是几种常见的方式：
1. 应用程序：在你使用手机应用程序的过程中，你的行为和使用习惯会被应用程序跟踪和记录下来。这些数据包括你的搜索历史记录、喜欢的内容、访问的网站、浏览的商品等，通过这些数据，应用程序可以了解你的兴趣和喜好，从而向你提供更加符合你需要的内容和服务。
2. 位置信息：通过手机的GPS或其他定位技术，手机可以知道你目前所在的位置以及你经常去的地方，比如家、办公室、超市等，这样手机可以根据你的位置信息提供更加符合你需要的服务和信息。
3. 个人资料：当你使用手机应用程序或注册一项服务时，你需要输入一些个人信息，比如你的名字、性别、年龄、爱好等，这些信息可以让手机更好地了解你的兴趣和喜好，从而向你投放更加个性化的广告和推荐信息。
4. 社交媒体：如果你在手机上使用社交媒体应用程序，比如Facebook、Twitter等，这些应用程序可以了解你的社交圈和活动，从中分析你的兴趣和喜好。
总的来说，手机的兴趣推荐功能是通过分析用户的行为和个人资料等多种数据来实现，从而为用户提供更加符合他们需要的内容和服务。
随着智能手机的普及，我们发现手机似乎越来越懂我们的喜好，比如推荐我们喜欢的音乐、电影、书籍、甚至是购物商品。那么，手机是怎么知道我们的喜好的呢？
1.用户行为数据
用户在使用手机时，会产生很多数据，如搜索记录、浏览记录、购买记录等。这些数据被手机收集并分析，通过机器学习和数据挖掘等技术，手机可以分析出用户的兴趣爱好、消费习惯、购买能力等信息。这些信息可以帮助手机更好地为用户推荐适合的内容和服务。
2.社交网络数据
现在的手机都支持社交网络应用，比如微信、微博、Facebook等。用户在社交网络上的行为也是一种数据，通过分析用户在社交网络上的交流、点赞、评论等行为，手机可以了解用户的兴趣爱好、社交圈子、人际关系等信息。这些信息可以帮助手机更好地为用户推荐适合的社交网络应用、社交内容等。
3.位置数据
现在的手机都有GPS功能，可以获取用户的位置信息。通过分析用户的位置信息，手机可以了解用户的出行习惯、喜好等信息。比如，如果用户经常去健身房，手机可以推荐相关的健身应用或商品；如果用户经常去咖啡馆，手机可以推荐附近的好咖啡馆。
4.语音识别数据
现在的手机都支持语音识别功能，用户可以通过语音指令来操作手机。通过分析用户的语音指令，手机可以了解用户的兴趣爱好、喜好等信息。比如，如果用户经常使用“打开音乐”这个语音指令，手机可以推荐更多的音乐应用和音乐内容。
5.人工智能技术
现在的手机都支持人工智能技术，比如语音助手、智能推荐等。通过人工智能技术，手机可以更好地了解用户的喜好和需求，并为用户提供更加个性化的服务。比如，语音助手可以根据用户的语音指令来为用户提供相关的服务；智能推荐可以根据用户的兴趣爱好和消费习惯来为用户推荐适合的内容和服务。
总之，手机知道我们的喜好是通过收集和分析用户数据，并运用人工智能技术来实现的。这些技术的发展不仅为用户提供了更加个性化的服务，也为企业提供了更加精准的营销手段。但同时，也引发了用户数据隐私的担忧，需要加强相关的法律法规和技术保障。