67 我就是资本家 (第2/3页)

因为这样，一旦出了问题，就会损失这第一批用户，所以在正式发行之前，也需要一定的测试，防止推荐程序出现问题。

    沈茜很快就下载好了软件，点进去一看，新闻的类型很多，这是对于一名新用户的随机推荐，各种类型的都有，而每名用户，今日头条也会直接发送注册请求，只需要用户点击同意，那么软件就会自己读取手机号码，待电信公司发送验证码后，输入后便成功。

    沈茜没有选择注册，而是往下刷了刷，看到了一篇讨论房价的新闻，立刻点了进去。而在她还不知道的瞬间，今日头条的服务器，已经对她进行的信息处理，虽然沈茜没注册，但每个手机的IP是固定的，今日头条的服务器锁定后，就将【爱好：关心房价】的标签贴在这个IP上。

    接下来，当沈茜读完这篇新闻后，服务器会推荐其他很多人关注的有关房价方面的新闻，不过并不会只推荐这一种，其他娱乐、热点新闻、政治、汽车、财经等新闻，这是为了彻底了解用户的爱好。

    辨别用户的爱好，还有其他方法，如推荐了一些类型的新闻，但被用户迅速划掉，那么也会被记录下来，如果这种次数重复出现，那么这类新闻推荐的次数就会降低。

    而得知用户的大概喜好后，服务器上的命令还有最后一条，那就是要保留20%的位置给其他新闻，哪怕用户不喜欢，这样做，一是为了防止用户的喜好在偶尔的时候，会发生变化，第二就是防止过多的推荐用户喜欢的类型，造成了视觉疲劳，反而会让用户不喜。

    这些都是大数据推荐的基本逻辑，不过现实中想要实现精准推荐就要复杂的多，同一类的新闻有好有差、人的性格会时刻变化、用户每天发生的事情也会影响用户的心态、用户某一天收到外来因素影响、用户的时间因素等等问题，这就需要在规模上形成足够的效应，再根据数据不断的优化。

    看着沈茜在不断的刷着住房信息

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