258.感覺智商被碾壓（1/2）
曹陽看著一臉茫然的眾人，微微一笑，「我把這個東西叫做——精準推送。」
「精準推送？」眾人低頭沉思著。
隨著網絡越來越發達，上網的人也越來越多，這個世界的信息簡直是爆炸式的成長，什麼東西都會在網際網路上得到呈現，每天每個人，其實都是信息的製造者，更何況是各種大企業，大國……
明星們每天都有吃不完的瓜，每天都有新聞在發生，每天每個靈越都有新鮮的東西……
當這些東西都充斥到網絡上的時候，其實就迎來了一個大數據的時代。
大數據這個詞，要到2010年以後才會火起來，人們用它來描述和定義信息爆炸時代的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。
而最早做【精準推送】的，要到2012年的頭條。
頭條倚靠著精準推送相關的智能算法，異軍突起，居然能成為和企鵝博弈的企業，真的是很不容易。
同時也說明精準推送有多麼厲害。
「是的，」曹陽認真說到，「其實在數據爆炸的時代，每個人的關注都是非常有限的，大部分的信息對於人們來說，都是冗餘信息，他們並不需要這些，每個人的時間是有限的，他們只會關注自己喜歡關注的事情。
而我們需要做的，就是通過對用戶的愛好進行分析和提取，最後給他們推送他們喜歡的東西。」
「開發出精準推送算法，這個模式可以應用到我們公司旗下的各個領域，比如之前說的，玩家們喜歡玩哪個類型的遊戲，那麼相關的遊戲就會推送給他們，喜歡聽什麼樣類型的歌，那麼這個類型的歌曲就會更多地推薦給他們。
奇點小說上面，我建議是單獨增加一個推送頁，讓玩家能夠及時看到自己喜歡的東西，同時當章節更新的時候，會在他所喜歡的推薦類型裡面優先顯示出來。」
這也是曹陽堅持的，不重複造車輪。
一套人工智慧算法出來，可以應用到各個產業當中，其實是一本萬利的事情。
當年頭條也是這麼幹的。
阿里因為重複造了兩套同樣的模式和系統，導致了很多資源的浪費，後來他們也轉型做中台。
為了每個產品單獨做一套適配其實是不划算的。
曹陽既然是過來人，他肯定比在座所有人都更知道這一點。
「嗯……」在場所有人陷入了沉思之中。
兩位程序猿大佬有一種不祥的預感。
「很棒。我支持。」劉志平抬頭鼓掌。
其他人愣了一下，也跟著鼓掌贊同。
因為從提議來看，沒有什麼理由不進行支持。
精準推送，其實是有助於產品的推送效率提高的，同時用戶們能在短時間內找到自己想要的東西，省掉了很多時間上的冗餘。
時間就是金錢，對於用戶如此，對於博米公司來說更是如此。
同時因為精準推送，給用戶想要的，還能提升不少企業形象，讓用戶們更加依賴博米的產品，從而跟同類型的產品們拉開差距。
這個想法簡直是天才。
……
「可是，要怎麼做到這一點呢？」吳文暉提出了疑問。
「這個就看我們的程序大佬們了。」曹陽笑著說。
劉光然和鄧裴強菊花一緊。
果然，該來的還是來了，只要曹老闆開會，最後必然是程序受苦。
劉光然一臉懵逼。
「這不是我的學習範疇啊，這要用到人工智慧算法吧？」
「找人啊。」曹陽說。
「而且，這個東西說複雜也複雜，說簡單也很簡單，」曹老闆笑了笑，「從原理上來說，我們需要做的是對數據進行標籤化，同時也對用戶進行畫像定義。
舉個例子大數據分析，將客戶精準分類，具體可以細分為：年齡化、地區化，性別、愛好等進行精準區分。這樣，只要用戶使用博米的產品，平台就會不斷的「竊取」用戶的相關興趣愛好，精準的推送。
然後我們的數據也會被打上各種各樣的標籤，同時需要給一套權重值算法來增減用戶的【喜好權重】，不如說讀者每次點擊都市類小說，那麼我們就給他打上一個都市標籤，並且都市的權重會得到增加，這個就是讀者的喜好權重，這個權重會隨時間進行一定的衰減，同時也會有一個相應的閾值。
當用戶在最近的時間內點擊玄幻類型的小說時，那麼就會相應地增加玄幻小說的喜好權重，我們推書的時候，會因為用戶身上的喜歡權重來提供相應的書籍。
之所以要隨時間進行衰減，是因為用戶的口味不一定是一成不變的，但是他們會在一定的時間範圍內保持穩定。
我們的數據標籤越細緻，分類差異度和重疊度越精細，那麼我們的推送就越精確。」
劉光然默默思考著，「嗯……這樣好像是可行的。」
鄧裴強補充到，「不過這裡面的一個很核心的問題在於如何劃分顆粒度，然後由如何對數據進行拆解，我們肯定不希望最後變成玩家只喜歡吃番茄雞蛋吧？
而是希望玩家在喜歡吃番茄雞蛋的基礎上，給他退出水煮蛋，雞蛋面或者蛋糕？
這些東西其實對於數據篩選的要求還是挺高的。」
「嗯，」曹陽很贊同鄧裴強說的，精準和模糊之間需要有一個更智能的判定標準，「然後難點就在於這套算法，關於如何分析用戶的愛好，數據如何進行分發，這個是考驗你們的。」
其實大的算法定義下來之後，剩下的參數完全可以通過實際的數據情況來進行調整，到最後甚至可以達到完美的自動調整，讓整個算法自動適配。
不過剛才曹老闆說的這些已經給了兩位程序大佬很大的提示了。
頭條的算法也是在實踐當中一步步改進和修正的，只要能起步，慢慢的就能完善起來。
曹陽相信他們能做到這一點。
「可以嘗試一下。」劉光然說。
……
「其他人有什麼問題沒有？」曹陽看程序這邊能搞定，那麼基本上大頭就搞定了，一套精準推送算法，以後將貫穿整個博米體系，精準推送出來之後，用戶的黏著度以及對博米平台的依賴性都會大大提升。
越早做這個，博米就能越早獲得海量的數據和海量的經驗。
說白了就是，誰先起步，誰就領先。
字節跳動在行業內做這個做得最早，所以他們有著海量的數據和經驗來對他們的算法進行修正，這個是時間打磨出來的，所以字節的產品在推送方面一直領先，連企鵝都沒有追上。
所有人都仔細思考著。
過了一會兒，新來的吳文暉舉手問到：
「那我原來的排行榜怎麼辦呢？有了智能推送之後，我們編輯的權力不就降低了嗎？官方的推廣權力怎麼處理？」
曹陽微微一笑。
這個問題問得好。
這個問題的矛盾點，就在於【中心化】和【去中心化】的矛盾。
因為在精準推送或者叫做智能推送出現以前，奇點這邊書的曝光度完全是由官方掌控的，下發到具體的人，其實就是編輯。
由編輯來決定提出那一本書下周該上什麼樣的推薦位。
這些推薦位都是根據網站的吸睛度或者叫做曝光度來進行規劃的，比如說在首頁的最上方位置，給的推薦位是版面最大最好，這個推薦位叫做大封推，一般會給到成績非常好的作品。
同時排行榜上面的書，也會根據書的成績和受歡迎的程度來排。
怎麼給推薦位，增加作品的曝光度，其實就掌控在編輯，或者說掌握在網站的手裡。
這就是中心化——
官方來決定那一本書的曝光度如何。
官方是有很高的話語權的。
一旦出現了智能推送之後，其實就相當於【去中心化】，用戶可以直接通過不斷刷新智能推薦的內容，然後點擊喜歡看的書，那麼他就能源源不斷地得到自己想要的。
有可能就不去看編輯的推薦了。
去中心化，肯定會對官方權力造成一定的影響，相當於官方的一部分對作品曝光的權力轉移到了智能推送上面。
「可是，這有什麼關係呢？」曹陽說，「我還擔心官方的權力太大，耽誤了不少好書呢。」
「哈？」吳文暉不是很理解。
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