办公室里，程旭元一个劲摇头晃脑。

他对一旁的陈东卓说道，“用户爽了，你就让他一直爽就对。怎么让用户爽？按照微头条之前的做法，那就一直给他堆‘喜欢’的内容就对了。”

陈东卓眉头紧皱着，“道理我是清楚，所以这个所谓‘同身人’的方法，现在挖掘的情况着实不理想。效果不行，确定就一股脑地接着推？”

程旭元笑了笑，这“同身人”倒是微头条在后续的产品发展中找到的一个新思路。

所做倒也简单。

“世界上没有一片叶子是相同的。”

虽有哲学家话是这么说，但对微头条而言，这显然就不是个事。

在“同身人”的数据挖掘中，某个微头条用户的阅读偏好和习惯会丢进海量的数据中进行比对。在千万人中，找到一个和你数据近似度大于80%的用户，困难么？若是困难，那50%又如何？

既然你和他有着一定的数据相似度，那微头条要做也就简单：相似得越高，那大可把你看过的推给另一人，另一人看过的再反过来推给你。

除了基于自身历史数据之外，也基于一些和你类似的“同身人”数据，这推荐就显得有那么些道理。

“哇，你在看xxx剧！我也超喜欢，推荐你看yyy剧，和这个类似，也特别好看......”

大概，生活中这样的场景也是有。而微头条，是模拟着两个数据体之间进行相互推荐。

程旭元抿着嘴道，“那可能是数据量挖掘得还不到位。先调整下新策略的权重，减少这部分的推送量吧。”

至于别的，程旭元也不好多怪罪。微头条还有些业务是在七星实验室里头“寄宿”，这还能怎么着啊！

微头条想要加速，内容是有，数据是有，但挖掘的计算能力是不够，这就成了掣肘。

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