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第29章 差距(第2页)

“这肯定是意外,你等我多刷两个视频!”

“老张將信將疑的又坐了回来。”

而后两个视频的確是正常的,可还没等刘洋鬆一口气。

屏幕上又弹出了一条新的推荐。

是一群男菩萨,穿著紧身短裤在健身房互相抹油,老张又往后退了半步。

下方依旧有著一行小字“你可能喜欢的內容。”

“刘洋,我真没想到你。。。。。。”

“等等,你听我解释。”老张再一次站了起来。

刘洋一把將手机摔在床上。

“我他妈是直的!”

但老张已经跑了,刘洋只听见男生寢室中,一道声音越传越远。。。。。。

“刘洋是个gay!刘洋是个gay。。。。。。”

同样的闹剧,在这个上午的大夏国各地不断上演。

喜欢看美妆教程的女生刷了没几条,微看的算法,就开始给她推整容gg和护肤品代购的微商號。

喜欢看书法展示的中年人刷著刷著,突然跳出来一条卖假古董的直播间连结。

微看新版本的推荐算法,確实是比之前强了一些,至少能让用户在头几条视频里,找到自己感兴趣的东西。

但也就只有头几条。

它的算法逻辑太简单粗暴,没有深度学习模型做底层支撑,只靠几张粗线条的兴趣標籤做关联匹配。

用户行为数据的採样范围小,权重分配又失衡,一旦用户的多维度兴趣叠加,推送结果就会迅速失真混乱起来。

虽然大数据算法的確很优秀,哪怕企鹅的算法只能模仿表面,但在全世界范围內,也是极其先进的推送机制。

但和抖音的算法相比,二者根本不是一个层级的东西。

但不管怎样。

在第一天的数据面板上,微看的人均使用时长,的確从之前的不到十分钟直接跳到了十五分钟。

第二天。

隨著更多用户完成更新,这个数字继续往上跳,突破了二十分钟。

。。。。。。

企鹅集团总部。

微看2。0上线第二天。

会议室里坐满了人,投影屏幕上定著微看后台的实时数据面板。

人均使用时长那一栏的数字,此刻正稳稳地停在二十一分钟的位置上。

孙强站在屏幕前面,手里拿著一份刚列印出来的数据报告,从头到尾看了两遍,嘴角难得地掛上了笑。

“两天,人均使用时长翻了一倍。”

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