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很年轻,可能二十出头,戴一副黑框眼镜,镜片很厚,眼睛很大,但眼窝深陷,有黑眼圈。
脸很瘦,颧骨凸出,嘴唇乾裂。
他看了一眼水,又看了一眼林浩,眼神里有警惕,也有困惑。
“谢谢,不用。”
“天热,脱水。”
林浩在他旁边的空位坐下,拧开自己那瓶,喝了一口,“看你写代码,是推荐系统?”
年轻人愣了一下,警惕更深:“你懂?”
“懂一点。
协同过滤,基於用户的,还是基於物品的?”
“都在试。”
年轻人说,声音很轻,但清晰,“但稀疏矩阵问题解决不了。
用户-物品矩阵太大,太稀疏,相似度计算不准。”
“用svd(奇异值分解)降维。
或者,加隱语义模型。”
林浩说。
年轻人眼睛睁大了。
他看著林浩,像看著一个突然从地里冒出来的怪物。
2003年,svd在推荐系统中的应用,还只是少数实验室在研究的课题。
“你……你是哪个实验室的?”
年轻人问。
“不是实验室,是公司。”
林浩说,“浩宇科技,做游戏的。
但我们对推荐算法有兴趣。
你在做什么项目?”
年轻人犹豫了几秒,然后说:“个性化新闻推荐。
我想做一个系统,根据用户的瀏览歷史,自动推荐他可能感兴趣的新闻。
但现在还在理论阶段,数据都没有。”
“爬虫抓新闻,用户行为模擬,先跑起来。”
林浩说,“算法不验证,永远是纸上谈兵。”
“我知道。”
年轻人苦笑,“但没伺服器,没数据,没资源。
我在深大读书,实验室的机器要排队,一次只能跑一小时。”
“深大?计算机系?”
“嗯,大三。
张一鸣。”
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