第499章 不需要懂，提要求就好（1 / 2）

办公室里。

“杨总。”

陈彦进来后，点头招呼了一声。

杨峥也颔首示意道：“坐。”

待陈彦坐下后。

杨峥又开口说道：“这次叫陈总过来，是想聊聊货多多的推荐演算法。”

陈彦听的一愣：“杨总还懂推荐演算法？”

只能说，不愧是理工男。

说话就真的挺直。

杨峥并没在意，只是说道：“具体技术上的东西，我肯定不懂，但我知道货多多需要什麽样的推荐演算法。”

推荐演算法，当然不止是短视频平台需要。

电商平台丶直播平台丶乃至於新闻资讯网站丶搜索引擎等等，都需要推荐演算法。

所谓的推荐演算法，就是平台通过对用户之前的各项行为，为用户打上各种标签。

然後通过这些标签，描绘用户画像，推荐其可能感兴趣的内容和商品。

基础一点的，就是用户买过某种商品，看过某个内容，且停留时间较久。

之後便一直向用户推荐同类商品丶类似内容。

进阶的就是，通过用户购买的商品，推算用户的目的，再推荐给用户还可能需要的商品。

比如某用户买了一件衣服，那就再给他推送裤子丶鞋子，乃至於袜子丶内裤这些商品。

所以很多时候在网上购物时，会遇到我心里想买什麽，平台就给我推送什麽的情况。

同样，信息内容也是如此。

我正想看点什麽，他就给我推送什麽。

导致越看越欲罢不能，手机一玩就是一天。

这就是推荐演算法的作用。

斗音的演算法为何被盛赞？

因为其做的够复杂。

一般平台的演算法，都是很简单的分析用户的基础行为。

比如你买衣服，那就再给你推送裤子丶鞋子这些。

而斗音呢？

据说其会给用户打上上百个标签！

造成的结果是什麽呢？

你买衣服，它会根据你买衣服的款式丶价格等等信息。

推算你买衣服的目的，乃至於你的年龄丶身份等等。

如你买的是便宜的居家服饰。

那它除了给你推送类似的裤子丶鞋子外，还会试探性的推送一些家庭小工具。

它把你定位为家庭妇女。

而你对那些家庭小工具没兴趣，一划就过。

那它就改为推送别的相关内容，继续给你打标签，做画像。

直到你的画像成型。

那它可能比你自己还了解你自己。

然後你心里想到什麽，它就给你推送什麽这种事，会变成一种常态。

让你甚至都怀疑它会读心术。

在这种读心术一般的演算法下。

谁刷斗音能不上瘾呢？

它实在太懂我了呀！

这种演算法具体要怎麽做。

杨峥肯定……不知道。

但老板也没有说需要知道这演算法要怎麽做的。

他只需要说出自己的要求。

剩下的自然就是员工的事。

杨峥大致描绘了一下自己的要求，最後总结道：

“我需要每个用户，其看到的页面都是不一样的，都是他们最想看到的。”

这就是斗音演算法的一个核心点：个性化推荐。

陈彦听的眉头都拧成了一团，没有应声。

杨峥也微微皱眉：“做不到？”

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