【第118章 服務器告急，流量暴漲之謎】
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“夏冬，我基於你之前開源的那個在線機器學習框架，寫了個很簡單的推薦算法原型。”
“剛剛部署到了測試服務器上。”
“你有空可以看一下。”
夏冬心裡“咯噔”一下。
推薦算法？
他原本的計劃裡，V1.0版本是打算先上瀑布流，用內容的多樣性來吸引用戶。
推薦係統是個無底洞，太耗費計算資源，也需要海量的用戶數據做支撐。
他打算等第一版上線後，賺到錢，數據也積累得差不多了，再慢慢搞。
沒想到，陸奇竟然……
他懷著一絲疑惑，點開了陸奇發來的測試鏈接。
頁麵還是那個熟悉的快看網頁麵。
他刷新了一下。
首頁第一條新聞，是《神舟七號載人飛船發射成功，航天員首次出艙活動》。
第二條，《奧運冠軍楊威大婚，迎娶隊友楊雲》。
第三條，《華爾街日報：雷曼兄弟申請破產保護，或引發全球金融海嘯》。
夏冬皺了皺眉。
這些都是當前的熱點新聞，沒什麼特別的。
他又刷新了一下。
這一次，首頁的內容變了。
第一條，變成了《“魔獸世界”新資料片“巫妖王之怒”全球同步上線》。
第二條，《專訪暴雪首席設計師：我們如何創造一個世界》。
第三... --＞＞ 條，《盤點2008年最值得期待的十大PC遊戲》。
夏冬的瞳孔，猛地收縮了一下。
他立刻明白了。
剛才，他在測試用戶係統的時候，隨手注冊了一個賬號。
在個人興趣標簽裡，他勾選了“遊戲”。
陸奇的這套推薦係統，捕捉到了這個標簽。
並且，在他第二次刷新的時候，為他推送了完全不同的內容。
千人千麵。
雖然隻是最粗糙、最原始的版本。
但它……真的實現了。
夏冬在群裡打字，手都有些微微顫抖。
“陸奇，你是怎麼做到的？”
“我們現在的用戶數據，幾乎為零。”
陸奇很快回複了。
“數據確實很少，所以我用的不是複雜的協同過濾，而是最基礎的內容推薦。”
“我寫了個爬蟲，抓取了你網站上所有文章的關鍵詞，做了個簡單的分詞和權重計算。”
“然後，根據用戶注冊時選擇的興趣標簽，去匹配相應關鍵詞權重的文章。”
“算法非常簡陋，而且計算資源消耗極小，幾乎不增加服務器負擔。”
“推薦的精準度肯定不高，可能刷十條，用戶能對其中一兩條感興趣，就算成功了。”
“但……從無到有，這應該是最快的方式。”
群裡，死一般的寂靜。
所有人都被陸奇這番話給鎮住了。
加班加點？
這他媽是通宵修仙了吧！
在所有人都埋頭於既定任務的時候，這個男人，竟然憑借夏冬開源的一個框架，在短短一天之內，從零到一，擼出了一個推薦係統的原型！
這是何等恐怖的技術實力和執行力！
吳澤明發了一個“跪了”的表情。
“陸奇，請收下我的膝蓋。”
“你管這個叫‘簡陋’？這東西要是放在淘寶，能讓整個推薦團隊的人集體失業。”
周毅也冒了出來。
“我剛才也試了一下，我選的標簽是‘體育’，給我推的全是奧運會和NBA的新聞。太牛逼了。”
夏冬深吸一口氣。
他知道，自己的確撿到寶了。
不，是撿到了一座神。
一位來自矽穀，放棄了千萬年薪，甘願擠在這小廟裡的真神。
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