討論話題：
谷歌和facebook是如何通過事件來進行計劃學習的嗎？有官方文檔原理介紹之類的嗎？
話題發起人：王三壽
大致討論：
1，Facebook這邊會根據已經達到這個事件的用戶，根據這部分用戶的興趣愛好，好友，關注的粉絲頁等等多重維度來做聚類。
2，不同的廣告平臺會有不同的算法，各家拿到的數據不相同，各個維度的數據權重也不同。
3，Facebook以及Google還會根據現有其他相似產品的同一個時間來做廣告推送。比如游戲的充值用戶大家統一用了purchase的名字，電商大家都用了add to cart等等，這部分可能被Google Facebook整理好之后直接推送其他產品的廣告。
一些官方或者專業的介紹文檔：
from haohan（吳-彥祖）
Facebook機器學習
https://research.fb.com/blog/2018/05/the-facebook-field-guide-to-machine-learning-video-series/
Google 機器學習
https://research.google.com/pubs/archive/41159.pdf
推薦計算廣告系統算法架構
https://mp.weixin.qq.com/s/q1X4L_3usYo13mvIhTLtzQ
其他相關知識：
通過第三方工具打點把event 回傳給Facebook 、Google 可以拿來當目標進行優化，AEO , UAC 2.0 UAC 2.5。
可以直接上傳自己內部（或者外部其他來源）有的一部分達到該事件的用戶數據（手機號碼，郵箱，設備號等等）到Facebook Google來幫助學習。
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