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“啊，沒事兒，姑娘你是不累了，要不咱們今天去你外婆家，咱不多待了，咱明天就回家，反正離的也不遠，我和你爸平時也都常去。”李媽選擇迴避了李爸的問題，原因是李媽想到明明李珊是回家休假的，可現在看來非但本身的工作量沒有減輕，現在他們老兩口反而又給李珊增加了“工作量”，之前總是想讓李珊和他們二老多聊聊天，他們也好多瞭解一下平時李珊的工作狀態，於是是到處蒐羅和法律相關的例子，就想著回家能和李珊聊聊天，但殊不知這種性質的“聊天”對於他們二老屬於放鬆，因為大部分的聊天內容屬實是左耳進右耳出了，但是對於李珊來說其實不亞於日常工作時接待一個不懂法律的當事人的答疑工作，可以說自從李珊回家後，不是坐在電腦桌前忙著自己的工作，就是被動地接待他們二老給他們二老答疑，這不是根本就沒休息嘛！想到這裡，李媽搶在李爸開口前，率先扔出一個不費腦筋的話題，就想著給李珊的大腦解解綁、鬆鬆勁。
可是李珊剛剛才被李爸的提問激起了對未來規劃的躊躇滿志，現在聽到李媽轉移話題，當然是不幹了，現在對於李珊來說什麼待幾天的問題和她的賺錢大業比起來都不重要，現在的李珊只想透過李爸李媽的口瞭解到更多普通人關於法律最想知道或者比較困惑的點，那正好可以成為李珊運營自媒體的素材庫的來源，這不妥妥的是天賜的商機嘛！所以李珊趕緊調整話題的走向，主動問向正在開車的李爸，
“爸，你剛才說你是刷影片看到的，你是透過抖音、快手還是微信裡的小影片啊？”
“啊，是微信裡面的，就是平時回完微信然後順便刷著看到的。”經過李媽的提點，李爸發現這兩天確實李珊太累了，不是在電腦前忙工作，就是在忙著解答他們二人的問題，根本就沒得到真正的休息啊，所以面對李珊的主動提問，李爸也沒有順勢問出自己更多的疑問。
但是李珊此時卻想探究更多的關於自媒體運營的渠道、方式的資訊，所以李珊又再次丟擲了問題，問道：
“爸，你平時有關注這類的賬號嗎？”
“也沒有特殊關注，可能就是這兩天系統給我推這類影片的時候，我停留的時間長一些吧，關鍵不多看一會兒根本不知道影片說了個什麼事兒。”
李珊總結可能是系統根據使用者偏好進行的自動推薦即個性化推薦，這個自動推薦功能好像是每個平臺都有的，而且有的時候不同的平臺之間好像還會進行使用者偏好的互通，就像有的時候會出現當自己在微博上搜尋一件物品時，隨即開啟淘寶，居然自動推薦的就是剛剛在微博上搜尋到的物品，最開始李珊遇到的時候只是覺得可能是個巧合，但是次數多了，相信任誰也不能覺得這是巧合了，其實李珊那時候在想的是這種自動推薦有沒有涉嫌侵犯消費者或使用者的個人隱私，如果手機在任何App裡搜尋的資訊都會上傳到一個終端用於蒐集使用者偏好以進一步精準推薦達成成交率高的目的，那麼是不是每個人在手機上進行的所有操作都會被背後一雙看不見的眼睛注視著，那如何還有隱私可言啊？所以那個時候李珊根據這個大膽的設想，進行了一番研究。
所謂的個性化推薦的執行機制是：構建個性化推薦的基礎是處理“人”與“資訊”之間的關係，這裡的資訊指的是“物品資訊”（在電商平臺就是“商品資訊”，在短影片平臺就是”影片資訊“），而人指的是”人“的興趣點，個性化推薦系統往往會透過使用者註冊時填寫的個人資訊、使用者的歷史瀏覽資訊等對其進行推斷。透過對使用者的年齡、愛好等資訊進行收集，再用演算法進行分析所收集的資料，使用者的興趣體系逐漸被建立並完善，形成網際網路上常說的使用者畫像。例如使用者如果常常瀏覽日漫、漫展等物品，個性化推薦系統便可能捕捉到這一資訊，給該使用者標記上二次元等使用者標籤。同
