第126章 推荐算法的起步（1/2）

六月一日，儿童节。深圳创新大厦五楼，浩宇空间项目组迎来了一位新成员——张一鸣。他被从游戏平台调过来，负责內容推荐方向的探索。隨行的只有两名实习生，都是今年刚从计算机专业毕业的应届生，一脸的青涩和紧张。

张一鸣的工位被安排在项目组最角落的位置，紧挨著窗户，採光不错，但离其他人有些远。他没有在意这些细节，坐下来第一件事就是把三台显示器並排摆好，然后开始调试环境。接下来的整整一周，他几乎没有离开过那个角落。吃饭是叫外卖，在工位上解决。喝水是去茶水间接，来回不超过两分钟。上厕所是跑步去跑步回。两名实习生被他这种工作节奏惊呆了，但也不好意思说什么，只好咬著牙跟上。

一周后，他拿著第一版推荐算法设计方案，敲开了林浩办公室的门。

“林总，这是我做的方案。”他把一份列印好的文档放在林浩桌上，“基於协同过滤，结合用户的行为数据——点讚、评论、收藏、停留时长——为用户推荐他们可能感兴趣的日誌和相册。冷启动阶段，先用热门內容填充，等用户行为数据积累到一定程度后，逐步过渡到个性化推荐。”

林浩拿起那份方案，没有急著翻开，而是先看了看张一鸣。他注意到这个年轻人眼睛里布满了血丝，但精神状態却异常亢奋，像一台刚刚启动就全速运转的发动机。

“辛苦了。先回去休息一下吧，方案我看完给你回復。”

“我不累。”张一鸣说，“如果可以的话，我想今天就启动开发。”

林浩看了他几秒，然后点了点头：“行。资源不够，找我。”

张一鸣点了点头，转身走出了办公室。门关上后，林浩翻开那份方案，一页一页地仔细看下去。方案写得很扎实，逻辑清晰，论证充分，甚至连可能遇到的坑和应对方案都列了出来。他看完最后一页，合上文档，靠在椅背上，沉默了一会儿。然后他拿起电话，打给王磊：“游戏平台那边，放人的时候有没有什么意见”

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