“趙工，麻煩你介紹一下千人千面現在具體能達到什麼樣的效果。”
趙工站起來，對幾人點頭致意，走到投影儀前面。他把筆記型電腦接上投影，幕布上出現了一套流程圖。
“各位，千人千面這個專案在立項的時候，我們把它叫使用者畫像驅動的個性化內容分發系統。現在內部代號千人千面。
核心邏輯其實不復雜，就是用我們手裡已經積累了好幾年的使用者行為資料，給每個使用者畫一個專屬的畫像，然後根據這個畫像去做個性化推薦。
但具體到實現層面，這套系統從資料採集到模型訓練到推薦引擎，經歷了四輪迭代。資料的原始來源是四個：迅雷的下載歷史，從二零零二年初就開始積累，使用者下載過什麼型別的檔案，下載量多少，下載時段偏好是什麼。
LIN888當年的導航點選資料，使用者在導航頁上點了哪些站點、停留了多久、是不是反覆訪問，這些能看出使用者的興趣偏好。
百度那邊的搜尋行為資料，二零零五年初我們的迅雷跟他們達成了戰略合作，使用者搜過什麼關鍵詞，從搜尋結果點進去之後是秒關還是一直在瀏覽，這些是最直接的意圖訊號。
還有蜜蜂影片從去年上線就開始積累的觀看記錄，使用者看了什麼影片，完播率多少，快進了還是慢放了，彈幕發了什麼內容。
最後加上狐狸空間從二零零三年上線就開始攢的社交行為資料，偷菜和搶車位的互動頻率、興趣圈子的發帖和瀏覽記錄、使用者的登入時段和社交偏好。”
“這五套資料以前是分開存的，互相之間沒有打通。去年我們拿到了百度那邊的部分資料授權之後，開始做跨平臺的行為交叉驗證。
但真正讓這套資料產生質的飛躍的，是集團資料中心給我們的算力支援。集團那邊的伺服器架構，坦率地說，我不理解，這已經超過了我的認知水平。
但我知道一個客觀資料，同樣一個複雜度的模型訓練任務，在我們自己搭建的測試伺服器上跑一次要好幾個鐘頭，甚至跑不完就崩了。
但是放到集團資料中心上跑，同樣的模型、同樣的資料量，時間被壓到了原來的十分之一甚至更低。沒有這個算力，千人千面不可能在現階段就達到可用的程度。
現在這個階段，我們把它叫做1.0。它的核心能力有這麼幾項，從所有原始資料裡自動提取關鍵特徵，不用人工去標，系統自己能從行為裡學到使用者的長短期偏好。
即時更新推薦列表，當用戶剛看完一個影片，返回首頁的時候推薦結果已經變了。
冷啟動也能做，新使用者來了，只要他在蜜蜂上點了三五個影片，系統就能根據這幾條有限的行為資料給他一個初步的畫像。
還能根據使用者當前的網路環境，自動挑清晰度最合適的那個版本，不用使用者自己手動去切。
這套演算法目前只在內部做過幾次靜默測試，隨機選了一批使用者分成兩組，控制組還是老樣子，實驗組用千人千面。結果顯示，內容點選率、使用者次月留存率、每日觀看時長，都有較大幅度的提升。”
幕布上彈出最後一組對比資料。李工把雷射筆放在桌上，對著幾人點了點頭。林深帶頭鼓掌，會議室的掌聲比剛才熱烈了不少。
陳靜站起來，目光落在林深身上。“林總，這個技術的上線安排在什麼時候？”她的語氣很剋制，但林深聽得出來那股壓在底下的急切。
自從狐狸空間被戰略性放棄、內部改名為狐狸短影片之後，這家曾經日活過千萬的現象級產品，現在日活已經掉到了不足八十萬，成了一個極其小眾的短片分享平臺。
狐狸空間雖然還掛在楊木集團五大一級子公司的牌子上，但迅雷是什麼體量，蜜蜂是什麼體量，申揚雖然剛起步但背靠體育產業的想象空間是巨大的，L然體量不大但那是影視行業的特性決定的，前途一片光明。
狐狸空間呢？在集團裡從一個跟迅雷平起平坐的霸主級產品，被下放到一個小眾領域。用管培生之間私下交流的話說，來狐狸，就是被集團流放了。
團隊給她的壓力很大。KPI太差，這會直接影響到他們的收入，雖然平時的工資跟之前差距不大，月度獎金也還有，但誰都知道真正的大頭在年終獎。
去年的年終獎讓整個集團的人都紅了眼，如果今年狐狸這邊拿不出亮眼的資料，她這個總裁沒辦法跟手下的兄弟交代。
“陳總，我知道你那邊壓力大。我也聽到了一些傳言。但是......你等會回去，告訴他們，今年狐狸的年終獎，不會低於去年。我說的。”
林深靠在椅背上，目光很穩地看著她，“但是千人千面現在還不是上線的時候。這是我為你們在往後準備的一個大殺器，這是一個致勝的法寶。外部環境沒到，基礎設施沒跟上，急也沒用。
等時機成熟，那時候你再把千人千面放出來，跟現在放出來，效果完全不是一個數量級。靜姐，我跟你說了很多次，這是戰略需要。
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