看到阿里旺旺的反垃圾系统产品案例，前期是关键词+手工处理，直到2011年才上线真正的反垃圾系统，分为3个溢出池：
最底一级的——【离线系统】天为单位的对历史数据智能学习、抓取、比对识别，处理掉这个时间维度的异常并向未来世界提供宝贵的特征库，解决大部分准确性和覆盖率
中间级的——【准实时系统】小时为单位对天累积数据进行上面动作，站在正在发生的维度，提供在线系统的参考值，面向未来时间实现可能的支撑
表层级的——【在线系统】实时的对消息进行基于底层系统的特征值比对识别
这个产品设计的拆分，处理主体：id、动作和消息，然后需要比对特征库，一个问题拆分城3个问题解决，将准确性、覆盖率、及时性综合实现。
思路非常巧妙，试想如果不进行拆分，那意味着随时对历史数据累积跑批，然后处理特征值，实时消息即时比对，资源估计被吃的够呛。
这可是类似于微积分的模式了，而一分三，则像是对一条曲线覆盖面积求解时候，采用直方的模式进行划分计算，不用大量的积分动作、同时划分清晰、数量可观，在满足需求的精度范围就可以收工。其实上面那个反垃圾系统最小可控时间单位是小时。
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本文标题：数学微积分解决产品问题，问题降粒度|方法扩大粒度
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