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字“你可能喜欢的内容。”

“刘洋,我真没想到你......”

“等等,你听我解释。”刘洋再一次站了起来,一把将手机摔在床上。

“我他妈是直的!”

但老张已经跑了,刘洋只听见男生寝室中,一道声音越传越远......

“刘洋是个gay!刘洋是个gay......”

同样的闹剧,在这个上午的大夏国各地不断上演。

喜欢看美妆教程的女生刷了没几条,微看的算法,就开始给她推整容广告和护肤品代购的微商号。

喜欢看书法展示的中年人刷着刷着,突然跳出来一条卖假古董的直播间链接。

微看新版本的推荐算法,确实是比之前强了一些,至少能让用户在头几条视频里,找到自己感兴趣的东西。

但也就只有头几条。

它的算法逻辑太简单粗暴,没有深度学习模型做底层支撑,只靠几张粗线条的兴趣标签做关联匹配。

用户行为数据的采样范围小,权重分配又失衡,一旦用户的多维度兴趣叠加,推送结果就会迅速失真混乱起来。

虽然大数据算法的确很优秀,哪怕企鹅的算法只能模仿表面,但在全世界范围内,也是极其先进的推送机制。

但和抖音的算法相比,二者根本不是一个层级的东西。

但不管怎样。

在第一天的数据面板上,微看的人均使用时长,的确从之前的不到十分钟直接跳到了十五分钟。

第二天。

随着更多用户完成更新,这个数字继续往上跳,突破了二十分钟。

......

企鹅集团总部。

微看2.0上线第二天。

会议室里坐满了人,投影屏幕上定着微看后台的实时数据面板。

人均使用时长那一栏的数字,此刻正稳稳地停在二十一分钟的位置上。

孙强站在屏幕前面,手里拿着一份刚打印出来的数据报告,从头到尾看了两遍,嘴角难得地挂上了笑。

“两天,人均使用时长翻了一倍。”

他把报告放在桌上,目光扫过在场的每一个人。

“这说明什么?说明我们的方向是对的。”

“大数据算法这个东西,只要框架搭对了,后续优化只是时间问题。”

“第一天十五分钟,第二天二十分钟,往后会越来越长。”

张立坐在会议桌中段,脸上的表情比过去几个月任何时候都要轻松。

他面前的笔记本电脑上开着微看

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