他有些興奮地說道：“如果能實現這個效果，那我認為至少在使用者體驗上，那就是遙遙領先於現在還依靠導航和分類的所有入口網站。”
張浩泉跟著說道：“如果這麼設計的話，那人工的作用就不是編輯了，而是某種程度上的演算法教練。”
姚昌禮點頭道：“沒錯，編輯的工作就是判斷內容是否是高質量，然後給打上標籤，設定內容費雷，把低質量或者是違規的內容提出掉。
人工的作用不是在前臺調整位置，而是在後臺調整某一個或者某一類資訊的演算法權重，比如把某一個重要新聞臨時提升他的熱度權重。
只不過這樣的安排，人工工作量最開始會比較大，畢竟高質量的特徵工程是演算法效果的基礎……”
孫少華和其他在場的技術出身的高管都在思索這個辦法的可行性。
李默看了看他們的表現之後開口道：“姚總，不管這個辦法是不是可行，至少要試試。
孫總？”
孫少華道：“我也覺得可行。只是還有其他的問題。
鄧峰你是資料庫專家，你覺得怎麼樣？”
鄧峰剛才就在考慮，這麼多的資料要處理，當前的處理器或者說伺服器根本應對不了這種演算法和推薦的模式。
“公司現在有10臺戴爾伺服器，資料儲存沒有問題，只是我想提一個問題，那就是我們需要多大的算力才能支撐使用者畫像的難題。
現有的算力支撐不了。”
孫少華笑了笑，看著姚昌禮道：“姚總，兩個問題，海量的網頁和使用者行為資料怎麼存？
傳統資料庫比如MySQL在PB級資料面前會立即崩潰。
在這些海量資料上執行推薦演算法，計算力從哪裡來？
單臺伺服器跑一個協同過濾可能需要幾個星期的時間，現有的伺服器算力跟不上是個最大的問題。
除了這兩個問題之外，我倒是覺得你的思路非常棒，理論上完全可以解決個性化推薦以及讓使用者覺得網站懂他的感受。”
李默聽到現在，忍不住打斷道：“既然方案可行，剩下的就是錢的問題。
一個伺服器跟不上，那就準備更多的伺服器。
不是有那個什麼分散式計算嗎？我相信技術上絕對是可以實現的，你們應該有一個專業的術語。
此外，最先進的算力伺服器是什麼，需要多少首接買。
公司賬上錢應該是夠的，楊總，公司還有多少錢？”
財務楊洋趕緊回道：“曹總，公司到現在基本上沒花多少錢，註冊資金4個億，到現在還有3.8億多。”
李默：“現在最貴的最好的伺服器是哪一款，有沒有不佔地方，算力強大的那種什麼刀片式的，不管多少錢，買。
錢不夠的話，跟我說。”
孫少華道：“我知道雅虎和谷歌現在最常用的就是IBM的刀片式伺服器，從整體上看，這個還是比較便宜的。”
“那現在你們用的是什麼？”
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