來說道。
“好的，袁總，我們會後馬上組織團隊對您提出的這個產品進行研發。”
傅南笙站起來之後，會議室裡的議論聲立刻就停了下來，聽到後面的話，大家心裡不禁又浮現出了自家小袁總往年的各種新奇的想法。
在座的都是樂家科技的中高層管理層，絕大多數都已經在公司工作了三年以上了，對於自家小袁總前些年的那些天馬行空甚至是匪夷所思的想法，事後都基本上被證明是對的。
現在，袁總又提出了一個新的想法，一個新的產品，難道說，我們辣個熟悉的男人，他，又要回來了？
會議結束之後的第二天，樂家科技“微影專案組”正式成立。
單單就產品的技術開發和架構搭建本身來說並不複雜，這其中需要開發人員和產品經理投入精力最多的，一是新專案與樂家科技目前已有的產品之間的互聯互通問題。
哪些產品可以進行互聯互通，互聯互通的形式又應該怎麼定義，互動的場景是否需要過渡，等等等等。
二來就是袁總重點提到的那個“方法”了，利用大資料對不同使用者的瀏覽喜好進行定義，利用演算法進行挑選，推送對方喜歡的內容。
這種演算法，目
前在業內做的最為成熟的就是每日頭條了，作為對方的投資人，袁旭自然知道，這也是對方的核心機密，自然不可能向微影專案組透露。
當然，天下不止一個張屠戶。
dd搜尋作為目前華夏第二大搜尋引擎，其研發中心中自然也有負責搜尋和推薦演算法以及系統架構等後端技術研發的工程師。
自家公司，一紙調令，dd技術產品研發中心繫統開發一部的負責人趙睿就搖身一變成為了微影專案組技術和後臺總負責人。
事實上，看似“神秘”的所謂“演算法”，其架構搭建的速度，遠比想象中要快。
不過才半個月的時間，趙睿已經帶領團隊將內容分發的模型開發出來了。
袁旭聽聞，小小的吃了一驚，作為一名技術外行，對於確切的產品引數，袁旭並不怎麼懂，他只知道，上輩子看到過不少的“事後諸葛亮”的分析，認為字母亂跳公司，之所以能成功的在大廠們的環繞之下殺出重圍，最重要的就是手裡握著的那聽上去很是神秘的“機器演算法”。
這種類似於屠龍寶刀一般的利器，自己公司隨便來個人，十來天的時間就搞定了？
這怕不是來忽悠我的吧？
袁旭第一時間就讓趙睿帶著專案組的技術團隊到自己辦公室來彙報情況。
“袁總，我們所說的演算法模型，其實就是一個推薦系統，確切的說，應該是一個內容推薦系統。”
“具體的說，這個內容推薦系統，就是一個讓使用者對分發內容感到滿意的函式。”
“這個函式中包含三個維度的變數。”
“第一是內容，無論是圖片、文字還是影片，每種內容都有自己的很多的特徵，需要考慮怎樣提取不同內容型別的特徵以便做好推薦。”
“第二是使用者特徵，包括各種興趣標籤，職業、年齡、性別等，還有很多模型刻劃出的隱式使用者興趣等。”
“第三是環境特徵。這是移動網際網路時代推薦的特點，使用者隨時隨地移動，在工作場合、通勤、旅遊等不同的場景，資訊偏好有所偏移。”
“這三個維度下，就構成了一個基本的推薦模型。”
“當然，一個優秀的工業級推薦系統需要非常靈活的演算法實驗平臺，可以支援多種演算法組合，包括模型結構調整，因為很難有一套通用的模型架構適用於所有的推薦場景。”
“我們的模型，採用的是lr和gbdt演算法做結合，這樣，一個標準的推薦模型