通過這樣的深度標(biāo)簽方法，能夠發(fā)現(xiàn)一個人行為背后的東西，比如說可變的性別行為，還有一個人的購買力，他購買的偏好，購買力的偏好也是不一樣的。有些人可能收入不高，但是購買模式是比較喜歡消費(fèi)奢侈品，或者中高端商品，也有深入高的，但是他的消費(fèi)模式不一樣等等。更多的是通過算法發(fā)現(xiàn)背后的東西。知識建模，比如我們通過行業(yè)信息爬取，我們構(gòu)建更加豐富的行業(yè)知識模型，比如說電商的知識圖，我們把電商的商品信息，特別是不同電商他們同一款商品可能有不同的表示，有不同的型號，他們可能就是一款商品，我們怎么樣把不同電商里面的商品進(jìn)行對齊，以及比如說影視相關(guān)的信息，汽車、房地產(chǎn)，我們能不能通過外部的行業(yè)知識去構(gòu)建一個行業(yè)的知識圖譜，而且這個知識圖譜可能不僅僅是一個支點(diǎn)式的知識圖譜，未來通過知識圖譜技術(shù)，通過圖的技術(shù)，我們能夠把這些分離的知識再能夠關(guān)聯(lián)起來，形成很大的知識圖，不同的電影，不同的人，不同的物之間，它們能夠通過巨大的圖譜連接起來，再把這個東西和我們前面講的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效連接。還有其他技術(shù)，比如對地理信息的挖掘，基于位置信息，以及對于這個位置區(qū)域的人口屬性分析，我們?nèi)ネ诰虍惓Ｐ袨椤：竺嫖乙矔v到我們給政府解決方案過程中會用到這樣的方法，做位置分析。

第二部分，介紹一下我們燈塔大數(shù)據(jù)。我們自己的定位還是在應(yīng)用創(chuàng)新方面，中國電信也有很多做大數(shù)據(jù)的，我們作為研究院，我們希望能夠更多的把我們的精力放在應(yīng)用創(chuàng)新、技術(shù)創(chuàng)新、算法創(chuàng)新方面。