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第480章 推荐算法逻辑（第4页）

但今世有方洪横插一杠，他再想收购过去已经很难了，毕竟嫦娥科技现在挺稳，并没有盛大那样的危机。

且还做了一系列的改革，降本增效之类的操作，已经不可能再去鹅厂了。

谁知道后面市场怎么变化呢？

“那明天让他过来吧，我跟他谈谈。”方洪道。

还是让吴文飞主持文学板块好一点，毕竟人家有几十年的经验积累。

而华巍只是临时顶上去的，对这个并不了解，只是在按方洪的指示按部就班而已。

当然，如果吴文飞想要主持这块，方洪还是会保留他的股份。

这事就这样，和华巍聊了会，方洪又去了张一鸣那里，这人一直在抓算法这块，这块本来就是他的强项。

而为了更好推行自己的算法理论，他需要其它人和他的思想保持一致。

所以要经常开会，把自己理念传达给重要的技术人员。

此时张一鸣就在开会，前面白板上密密麻麻的写的全是算法推荐逻辑，当然不是代码，是汉字。

就是让人理解他的推荐逻辑和想法。

方洪进入会议室，会议室里的人都看到了他，但并没有打招呼，只是眼神敬意的看了眼，继续看前面张一鸣讲话。

在公司里，张一鸣对下属比较严格，不让你讲话，你绝对不能讲话。

而张一鸣也看到了方洪，并没有说什么，继续讲他的算法逻辑。

方洪大概看了下他白板上写的逻辑。

整个过程分为三个阶段：

第一个阶段是记录用户的行为，获取用户群体喜好，推荐他们喜欢看的内容，这个是协同过滤算法。

就是通过显性反馈行为、隐性反馈行为，正反馈行为和负反馈行为来判断用户喜欢什么内容。

显性反馈行为就是用户对内容有明确的行为动作，比如：点赞、关注、评论等。

隐性反馈行为是用户对内容没有进行明确的行为动作，但是也同样被平台所记录，比如：浏览时长，停留时长，浏览记录等。

正反馈行为是用户的行为表示倾向于喜欢这样的内容，比如：点赞、关注、正向评论，长时间停留等。

负反馈行为是用户的行为表示不喜欢此内容，比如：拉黑、点击、不感兴趣、负面评论，短时间停留等。

这个算法目前是用在了小破站和今日头条上面的，用的还不错，毕竟用户数是在增长的，粘性也高。

第二阶段逻辑是找到特定用户相似的其他用户。

系统会搜集到用户的喜好信息，会根据这些信息计算每两个不同用户之间的喜好相似程度，然后对指定用户推荐。

第三阶段逻辑是基于邻居原则进行推荐，这个就非常的复杂了，只存在于理论中。

反正方洪大差不差能看懂基本的逻辑是怎么回事，前世上网的时候也看大神分析过抖音的算法逻辑。