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第1822章 你是说个性化过度了（第1页）

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方案定下来了。接下来一个月，团队投入个性化排序的开发。技术上比分布式索引更复杂，需要建立用户行为模型，需要实时计算偏好，还要保证不影响搜索速度。但团队热情很高。这是前沿技术，国内外都还没成熟产品。如果能做成，某度将在技术上领先一大步。开发过程中，贾瀞雯每周和陈浩通话汇报进展。“匿名化处理做得怎么样？”陈浩在电话里问。“技术团队设计了双重加密方案。”贾瀞雯说，“用户行为数据先脱敏，再加密。存储服务器和业务服务器物理隔离，访问需要多重授权。”“用户教育呢？”“我们做了详细的帮助页面，解释个性化功能是什么，需要什么数据，用户有什么权利。还做了示意图，很直观。”“好。”陈浩说，“记住，透明是关键。用户不怕你收集数据，怕的是你偷偷收集。”一个月后，个性化排序功能进入内测。选了五千名用户参与，都是自愿报名的。陈浩也加入了内测名单。贾瀞雯给他开了个测试账号。内测开始一周后，陈浩打来电话。“功能我试了。”他说，“确实更相关了。我搜了几次电影，再搜‘导演’，结果里电影导演的内容就排前面。”“有什么问题吗？”贾瀞雯问。“有。”陈浩顿了顿，“推荐太狭窄了。比如我搜了几次武侠片，结果后来搜‘电影’，出来的全是武侠片。可我可能也想看看其他类型，只是还没搜过。”贾瀞雯记下来：“你是说，个性化过度了？”“对。”陈浩说，“算法太依赖历史行为了，会把用户限制在已有的兴趣里。但人是有探索欲的，有时候想看看新东西。所以我们需要一个平衡——既要基于已知兴趣推荐，也要偶尔推荐未知但可能感兴趣的内容。”“技术上怎么做？”“可以加一个‘探索性推荐’模块。”陈浩说，“比如用户搜‘电影’，大部分结果按他的历史偏好排序，但可以插一两条其他类型的优质内容。或者定期给用户推送‘猜你可能还喜欢’的推荐，这些推荐不完全基于历史，而是基于相似用户的行为。”贾瀞雯飞快地记着。陈浩的想法总是很超前。“这个模块要控制比例。”陈浩继续说，“探索性推荐不能太多，否则就失去了个性化的意义。但也不能没有，否则用户会困在信息茧房里。”电话打了四十分钟。贾瀞雯记了满满两页纸。挂电话前，陈浩问：“你那边几点了？”贾瀞雯看了眼表：“十一点半。”“又加班？”“嗯，在看内测报告。”“早点休息。”陈浩说，“功能可以慢慢优化，身体不能熬。”“知道了。”挂了电话，贾瀞雯翻开笔记本，看着刚才记的内容。陈浩的字里行间，透着对产品的深刻理解，也透着对她的关心。她忽然想起刚才通话时，自己记笔记时嘴角不自觉上扬的样子。那种感觉……像学生时代，听喜欢的老师讲课，既学到东西，又心里甜甜的。她摇摇头，赶走这些杂念。继续看内测报告。但看着看着，她又笑了。分布式索引让搜索更快，个性化排序让搜索更聪明。某度正在进入一个新的技术阶段。而带领他们进入这个阶段的，是远在横店的陈浩，和坐在这里的她。一个看方向，一个带路。这个组合，真的像王工走时说的——最可怕，也最珍贵。她合上笔记本，关掉电脑。今晚不加班了，听陈浩的，早点休息。走出办公室时，她看了眼窗外的北京。灯火璀璨，车流不息。这座城市的某个角落，也许正有人用某度搜索着什么。他们不知道背后的技术有多复杂，不知道有一群人在为他们能更快更准地找到信息而熬夜。但他们能感觉到——好用。这就够了。贾瀞雯锁上门，走进电梯。电梯下行时，她想：明天要和技术团队讨论“探索性推荐”的实现了。又要开始新的攻关了。但她不觉得累。反而觉得，很有意思。因为这不仅仅是一份工作。这是在创造未来。电梯门打开，她走出去，脚步轻快。

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