我只想造车,你们却逼我造火箭
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第38章 不能把想法带出去

“组织信息+社交行为分析?”

李毅把今夜头条,包括还有内涵段子的很多推荐方式,最终提现到用户面前的形象,用相对通俗易懂的方式讲了两遍后,还是韦思这个技术高手最先反应过来!

“额,就这个意思吧,你们觉得,这个在现有技术条件下,能不能做到?”

“我唯一能想到的办法,就是标签法,通过不断的给用户加标签,给文本内容加标签,还有视频等加标签,才能够达到这样的效果。”

韦思沉吟了半天之后,才慢慢说出了自己判断。

李毅皱了下眉头,他也有编程基础。

如果按照韦思的方法,那就需要海量的算法工程师,还要有专门做数据标注的。

后期软件即便能够实现这个功能,那代码也会变成一堆屎山,会有无数的bug,做到最好,也就是快手的规模,甚至都不如人家。

这样一来,在后面的商业竞争里面,那就是纯纯的失败者!

抖音能够让用户不知不觉的沉迷,越刷越上瘾,从最开始北快手南抖音,慢慢占据绝大多数市场,就在于他的算法跟其它的一些平台的算法,是不一样的(当然也有一些其他原因,这里就不展开了)。

这些平台都跟韦思的思路一样,属于是关注流量算法。

这些平台里,用户只要关注了你的发布的内容,那么你以后发布的每一条内容,可能都会因为关注了你,就会看到你的内容。

哪怕这个内容很差,用户已经取关你了,还会被推送过去看到,这就是一个关注流的一个算法。

但是抖音呢,他的算法就特别独特,它是属于一个去中心化推荐流的算法。

一层一层递进的,先把你内容推给10个人,看这十个人在你内容上的停留时间,有没互动等,决定是否推荐给下一个100人的层级,下一个1000人层级。

这样造成的后果就是,在抖音上,只要有好内容,你就有机会出头,这也是吸引用户不断进来的一个最大利器,打造的网红一批又一批,数不胜数!

乔志强叫过来的除了韦思,还有其他几个技术比较好的同学,对于韦思的判断,倒是不疑有他。

“想那么多干嘛?我倒觉得这个推荐算法,即便可能工作量大了一些,我们也可以试试嘛!”

“就跟李毅说的,先出一款产品打磨呗,说不准做着做着,就有了新思路了!”

李毅看过去,这是一个比较阳光开朗的帅哥,乔志强介绍是研究生院研一学生,叫姜永伟,个子不高,但白白净净的,以前本科时候跟乔志强他们一起参加过不少项目,是所有人的师兄!

“姜师兄这个

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