第058章 数据的心跳（第2页）

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“降维。”

顾清舟在坐標轴上画了几个圆圈。

“我们不需要计算每个人。我们把人变成『向量。”

“给每个用户打標籤。比如：美妆、极客、摄影、美食、宠物……”

“用户a不再是用户a，他是一个向量：美妆:0。1，极客:0。9，摄影:0。5。”

“我们只需要计算向量之间的夹角。夹角越小，这两个人越像。”

“然后，把那个像的人看过的东西，推给他。”

大卫盯著白板上的那个坐標轴，脑海里仿佛有一道闪电划过。

作为数学家，他习惯了追求精確解。

但在商业应用里，有时候“模糊的正確”比“精確的错误”更有价值。

“向量化……”大卫喃喃自语，“这確实能极大地降低计算量。我们可以把用户的行为日誌离线处理，生成用户画像向量，然后在线上实时匹配內容向量。”

“可是，还有一个问题。”

大卫推了推眼镜，指出了关键，“冷启动。对於那些刚註册的新用户，我们没有任何数据，怎么给他们生成向量？”

“那就『骗他们交出数据。”

顾清舟笑了。

“在註册流程里，加一步。让用户选三个感兴趣的標籤。比如：你喜欢猫还是狗？你喜欢旅行还是宅家？”

“这不仅是为了收集数据，更是为了给用户一种『被尊重的错觉。让他们觉得，halo是在为他们量身定製的。”

“而且……”

顾清舟走到大卫身边，压低了声音。

“我们还有一个杀手鐧。”

“什么？”

“位置服务。”

“一个人在哪，决定了他是谁。”

“如果一个用户经常出现在华尔街，那他大概率对財经和豪车感兴趣。如果他经常出现在苏荷区，那他可能是个时尚达人。”

“把地理位置信息也加进向量里。”

大卫深吸了一口气。

他看著顾清舟，眼神里多了一丝敬畏。

这个年轻人不仅懂產品，更懂那些隱藏在数据背后的逻辑。