张工：李工，最近公司打算构建一个大数据中台，听说这能帮助我们更好地管理数据资源，你觉得它跟AI有什么关系吗？
李工：当然有关系！大数据中台就像一个强大的数据处理中心，而AI则是利用这些数据进行智能分析的工具。两者结合可以大幅提升我们的业务效率。
张工：那具体怎么结合呢？比如我们做搜索服务时，如何让排名更准确呢？
李工：我们可以先从数据收集开始，使用Python脚本抓取用户行为数据。
import requests
def fetch_user_behavior(url):
response = requests.get(url)
return response.json()
user_data = fetch_user_behavior("http://example.com/user-behavior")
print(user_data)
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张工：明白了，接下来是不是要用AI算法对这些数据进行处理了？
李工：是的。我们可以用机器学习模型来预测用户的偏好，并据此调整搜索结果的排名。
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 假设已经准备好特征矩阵X和标签y
model = LogisticRegression()
model.fit(X, y)
predictions = model.predict_proba(new_features)
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张工：听起来很厉害啊！那最后是如何把这些改进应用到实际产品里的呢？
李工：很简单，将AI模型部署到大数据中台上，实时接收请求并返回最优排序结果。
def rank_results(query, features):
proba = model.predict_proba(features)
ranked_indices = proba.argsort()[::-1]
return [query[i] for i in ranked_indices]
search_results = rank_results(search_queries, user_features)
print(search_results)
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张工：原来如此，看来大数据中台和AI确实能让我们的排名更加精准呢！
李工：没错，只要合理规划和实施，就能带来显著的效果提升。
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