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算法。”
陈彦听的一愣：“杨总还懂推荐算法？”
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么样的推荐算法。”
推荐算法，当然不止是短视频平台需要。
电商平台、直播平台、乃至于新闻资讯网站、搜索引擎等等，都需要推荐算法。
所谓的推荐算法，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。
然后通过这些标签，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。
之后便一直向用户推荐同类商品、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、鞋子，乃至于袜子、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么，平台就给我推送什么的情况。
同样，信息内容也是如此。
我正想看点什么，他就给我推送什么。
导致越看越欲罢不能，手机一玩就是一天。
这就是推荐算法的作用。
斗音的算法为何被盛赞？
因为其做的够复杂。
一般平台的算法，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、鞋子这些。
而斗音呢？
据说其会给用户打上上百个标签！
造成的结果是什么呢？
你买衣服，它会根据你买衣服的款式、价格等等信息。
推算你买衣服的目的，乃至于你的年龄、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、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。
然后你心里想到什么，它就给你推送什么这种事，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算法下。
谁刷斗音能不上瘾呢？
它实在太懂我了呀！
这种算法具体要怎么做。
杨峥肯定……不知道。
但老板也没有说需要知道这算法要怎么做的。
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，最后总结道：
“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？”
陈彦看了他一眼，耿直点头：“短时间内做不到。”
他顿了顿道：“想达到杨总说的这种效果，它不单是技术上的问题，还需要大量的数据模型来推演训练，需要不短的时间。”
杨峥了然颔首。
需要时间是肯定的。
斗音的算法也不是一蹴而就。
斗音是2016年9月上线。
但字杰集团，早在2012年便上线了今条，开始研究并训练机器算法。
到14年底，才上线了用户标签集群流式计算系统，才真正跟其它平台的普通算法区别开来，建立了算法优势。
所以需要时间，这在杨峥的预料之内。
“我不用你短时间内做到，只要往这个方向去做就好。”
杨峥说了一句。
陈彦依旧耿直发言：“可是我觉得，电商平台并不需要这么复杂的推荐算法。”
“只需要根据用户的购买行为以及浏览记录，来做出推荐就行。”
“太复杂的算法，对服务器和技术人员的要求很高，成本也会提高很多。”
这是肯定的。
据说斗音负责推荐算法这部分的技术人员，是个超过千人的大团队！
而且平均月薪是3到5万。
一年发15薪。
粗略计算，仅在技术人员的工资这一块，一年便要足足6亿！
只多不少。
陈彦不知道斗音。
但他了解行业薪资水准。
所以他也知道，按照杨峥说的那种程度的算法去做，真的需要很大的成本。
杨峥没有反驳陈彦的话。
人家在这方面肯定比他懂行。
他只是问道：“你觉得直播电商，用现在各大直播平台的推荐方式，能行的通吗？”
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