其實，尋知以前就是這樣的，只不過，沒想到這麼詳細。
陳景也是最近才想明白的。
“我有個想法。”
陳景在圓圈下面畫了幾個箭頭，每個箭頭上都標了一個方向。
“做一個基於使用者興趣的個性化內容推薦引擎。”
“使用者在手機上或者電腦上瀏覽內容的時候，系統會自動記錄他的點選行為和閱讀時長。”
“然後透過這些資料來學習他的興趣偏好。”
“越用越瞭解使用者，推薦的精準度就越高。”
“使用者在手機上不需要自己去搜索，不需要去想我今天要看什麼，而是系統已經幫他挑好了。”
趙圓圓沉默了好一會兒。
她伸出手把筆記型電腦往旁邊挪了幾寸，像是要給腦子裡的想法騰出更多空間，然後抬起頭看著陳景。
“技術上要分兩層。”
“底層是推薦演算法，基於使用者的點選行為和停留時長做協同過濾和內容畫像匹配。”
“上層是內容供應鏈，需要源源不斷的短內容來填充資訊流，可以是文字、圖片、影片或者切片。”
“尋知網目前的內容形態以長文和社群帖子為主，要做資訊流推薦，必須先解決內容供給的問題。”
“而且還有一個關鍵點。”
“我們目前的使用者基數雖然不小，但推薦引擎的冷啟動階段需要大量的真實使用者行為資料來訓練模型。”
“沒有資料，演算法再好也跑不起來。”
“所以我的建議是分兩步走。”
“第一步，先在尋知網內部試執行一個輕量化的資訊流推薦模組。”
“在首頁加一個猜你喜歡的入口，把尋知上現有的優質帖子按興趣推薦給使用者。”
“這一步不需要額外的內容供應鏈，資料模型也可以用現有的使用者瀏覽記錄來訓練。”
“第二步，等尋知上的資訊流模組跑通之後，我們再考慮是否要做一個獨立的推薦產品。”
陳景點了點頭，把紅色馬克筆換成了藍色的，在那個圓圈旁邊畫了一個更小的圓圈，寫上【尋知·猜你喜歡】。
然後他拿起另一支筆，在小圓圈下面又畫了一個箭頭，指向一個空白區域。
“方向是對的。”
“但我還想再往前想一步。”
“尋知網做資訊流推薦是一個起點，但資訊流推薦這種東西不一定要侷限在現有的內容平臺裡。”
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