“目前市面上所有的內容平臺都是使用者主動找內容，我們做的是內容主動找使用者。”
“兩種模式的體驗完全不同。”
“一旦使用者在推薦引擎上養成了使用習慣，再回到主動搜尋的模式就會覺得低效。”
“這就是壁壘。”
“那第一步誰來牽頭？”
“尋知那邊現在有程雪在做內容運營，她對社群內容的調性和使用者喜好很熟。”
“技術方面可以讓王一凡先評估一下推薦演算法的底層框架，之前在反作弊引擎裡積累的機器學習經驗有一部分可以複用。”
“尤其是在資料清洗和特徵維度設計上。”
“尋知網目前的使用者資料量也夠跑訓練模型的初始版本。”
趙圓圓在白板上寫著方案，想了想又補充了一句。
“還有一個人也可以用，孟宇，他是做入侵檢測出身，對異常行為模式很敏感，反過來也一樣能做好正常行為模式的識別。”
“推薦系統本質上就是對使用者正常興趣模式的識別和預測。”
“那就這麼定。”
“趙組長牽頭整體節奏，程雪負責內容側的梳理，王一凡和孟宇負責演算法框架，先從尋知網的猜你喜歡試起來。”
“試執行的週期先定一個月，一個月之後看資料再定下一步。”
陳景把馬克筆擱回白板下面的凹槽裡，轉過身看著會議室裡的人。
“今天把大家留下來，不只是因為雲川科技搬到了對面。”
“我們不用太關注鄭雲川在做什麼，但我們不能因為他來了就停下來。”
“鄭雲川現在模仿的是登峰的過去，我們要做的是登峰的未來。”
“現在市面上所有的內容平臺，尋知也好，微博也好，貼吧也好，內容的呈現方式只有兩種。”
“一種是按時間排序，一種是按熱度排序。”
“這兩種方式的本質都是使用者主動去找內容。”
“你開啟APP，先想好要搜什麼，或者在關注列表裡重新整理，資訊是被動展示的。”
“給你什麼看什麼，不喜歡就往下劃。”
“但如果反過來呢。”
“不是使用者去找內容，而是內容主動去找使用者。”
“系統記錄你在平臺上的每一次點選、每一次搜尋、每一次停留時間。”
“然後分析出你的興趣偏好。”
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