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顾清舟写下了这四个字。
这是亚马逊用来卖书的逻辑。
但在社交网络里，它更有效。
“假设用户a喜欢看美女、豪车和科技新闻。
用户b也喜欢看美女和豪车。”
“那么，当用户a给一张新的iphone照点了赞时，我们就可以大胆地推测——用户b也可能喜欢这张照片。”
“即使b从来没看过科技新闻。”
大卫的眼睛亮了一下，但隨即又黯淡下去：“这个理论我知道。
但在海量数据下，计算量太大了。
我们要实时计算几百万用户之间的相似度？伺服器会烧掉的。”
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“降维。”
顾清舟在坐標轴上画了几个圆圈。
“我们不需要计算每个人。
我们把人变成『向量。”
“给每个用户打標籤。
比如：美妆、极客、摄影、美食、宠物……”
“用户a不再是用户a，他是一个向量：美妆:0.1，极客:0.9，摄影:0.5。”
“我们只需要计算向量之间的夹角。
夹角越小，这两个人越像。”
“然后，把那个像的人看过的东西，推给他。”
大卫盯著白板上的那个坐標轴，脑海里仿佛有一道闪电划过。
作为数学家，他习惯了追求精確解。
但在商业应用里，有时候“模糊的正確”
比“精確的错误”
更有价值。
“向量化……”
大卫喃喃自语，“这確实能极大地降低计算量。
我们可以把用户的行为日誌离线处理，生成用户画像向量，然后在线上实时匹配內容向量。”
“可是，还有一个问题。”
大卫推了推眼镜，指出了关键，“冷启动。
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