“夏冬,我基于你之前开源的那个在线机器学习框架,写了个很简单的推荐算法原型。”
“刚刚部署到了测试服务器上。”
“你有空可以看一下。”
夏冬心里“咯噔”一下。
推荐算法?
他原本的计划里,V1.0版本是打算先上瀑布流,用内容的多样性来吸引用户。
推荐系统是个无底洞,太耗费计算资源,也需要海量的用户数据做支撑。
他打算等第一版上线后,赚到钱,数据也积累得差不多了,再慢慢搞。
没想到,陆奇竟然……
他怀着一丝疑惑,点开了陆奇发来的测试链接。
页面还是那个熟悉的快看网页面。
他刷新了一下。
首页第一条新闻,是《神舟七号载人飞船发射成功,航天员首次出舱活动》。
第二条,《奥运冠军杨威大婚,迎娶队友杨云》。
第三条,《华尔街日报:雷曼兄弟申请破产保护,或引发全球金融海啸》。
夏冬皱了皱眉。
这些都是当前的热点新闻,没什么特别的。
他又刷新了一下。
这一次,首页的内容变了。
第一条,变成了《“魔兽世界”新资料片“巫妖王之怒”全球同步上线》。
第二条,《专访暴雪首席设计师:我们如何创造一个世界》。
第三... -->> 条,《盘点2008年最值得期待的十大PC游戏》。
夏冬的瞳孔,猛地收缩了一下。
他立刻明白了。
刚才,他在测试用户系统的时候,随手注册了一个账号。
在个人兴趣标签里,他勾选了“游戏”。
陆奇的这套推荐系统,捕捉到了这个标签。
并且,在他第二次刷新的时候,为他推送了完全不同的内容。
千人千面。
虽然只是最粗糙、最原始的版本。
但它……真的实现了。
夏冬在群里打字,手都有些微微颤抖。
“陆奇,你是怎么做到的?”
“我们现在的用户数据,几乎为零。”
陆奇很快回复了。
“数据确实很少,所以我用的不是复杂的协同过滤,而是最基础的内容推荐。”
“我写了个爬虫,抓取了你网站上
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