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对於那些刚註册的新用户，我们没有任何数据，怎么给他们生成向量？”
“那就『骗他们交出数据。”
顾清舟笑了。
“在註册流程里，加一步。
让用户选三个感兴趣的標籤。
比如：你喜欢猫还是狗？你喜欢旅行还是宅家？”
“这不仅是为了收集数据，更是为了给用户一种『被尊重的错觉。
让他们觉得，halo是在为他们量身定製的。”
“而且……”
顾清舟走到大卫身边，压低了声音。
“我们还有一个杀手鐧。”
“什么？”
“位置服务。”
“一个人在哪，决定了他是谁。”
“如果一个用户经常出现在华尔街，那他大概率对財经和豪车感兴趣。
如果他经常出现在苏荷区，那他可能是个时尚达人。”
“把地理位置信息也加进向量里。”
大卫深吸了一口气。
他看著顾清舟，眼神里多了一丝敬畏。
这个年轻人不仅懂產品，更懂那些隱藏在数据背后的逻辑。
“我明白了。”
大卫转身，拿起一支新的粉笔。
“给我三天。
我会重写推荐引擎的核心算法。”
“我要把halo的用户，拆解成一千个维度的向量。
我要让算法，比他们的男朋友更懂他们。”
接下来的三天，算法实验室的灯就没有熄过。
大卫带著他的两个助手，像是在进行一场精密的手术。
他们把halo那庞大的资料库切开，把每一个用户的每一次点击、每一次停留、每一次滑动，都转化成了冰冷的数字，填进了那个名为“协同过滤”
的巨大矩阵里。
三天后。
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