给用户想要的,还能提升不少企业形象,让用户们更加依赖博米的产品,从而跟同类型的产品们拉开差距。
这个想法简直是天才。
……
“可是,要怎么做到这一点呢?”吴文晖提出了疑问。
“这个就看我们的程序大佬们了。”曹阳笑着说。
刘光然和邓裴强菊花一紧。
果然,该来的还是来了,只要曹老板开会,最后必然是程序受苦。
刘光然一脸懵逼。
“这不是我的学习范畴啊,这要用到人工智能算法吧?”
“找人啊。”曹阳说。
“而且,这个东西说复杂也复杂,说简单也很简单,”曹老板笑了笑,“从原理上来说,我们需要做的是对数据进行标签化,同时也对用户进行画像定义。
举个例子大数据分析,将客户精准分类,具体可以细分为:年龄化、地区化,性别、爱好等进行精准区分。这样,只要用户使用博米的产品,平台就会不断的“窃取”用户的相关兴趣爱好,精准的推送。
然后我们的数据也会被打上各种各样的标签,同时需要给一套权重值算法来增减用户的【喜好权重】,不如说读者每次点击都市类,那么我们就给他打上一个都市标签,并且都市的权重会得到增加,这个就是读者的喜好权重,这个权重会随时间进行一定的衰减,同时也会有一个相应的阈值。
当用户在最近的时间内点击玄幻类型的时,那么就会相应地增加玄幻的喜好权重,我们推书的时候,会因为用户身上的喜欢权重来提供相应的书籍。
之所以要随时间进行衰减,是因为用户的口味不一定是一成不变的,但是他们会在一定的时间范围内保持稳定。
我们的数据标签越细致,分类差异度和重叠度越精细,那么我们的推送就越精确。”
刘光然默默思考着,“嗯……这样好像是可行的。”
邓裴强补充到,“不过这里面的一个很核心的问题在于如何划分颗粒度,然后由如何对数据进行拆解,我们肯定不希望最后变成玩家只喜欢吃番茄鸡蛋吧?
而是希望玩家在喜欢吃番茄鸡蛋的基础上,给他退出水煮蛋,鸡蛋面或者蛋糕?
这些东西其实对于数据筛选的要求还是挺高的。”
“嗯,”曹阳很赞同邓裴强说的,精准和模糊之间需要有一个更智能的判定标准,“然后难点就在于这套算法,关于如何分析用户的爱好,数据如何进行分发,这个是考验你们的。”
其实大的算法定义下来之后,剩下的参数完全可以通过实际的数据情况来进行调整,到最后甚至可以达到完美的自动调整,让整个算法自动适配。
不过刚才曹老板说的这些已经给了两位程序大佬很大的提示了。
头条的算法也是在实践当中一步步改进和修正的,只要能起步,慢慢的就
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