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第49章 平台化野心初现(第1页)

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十二月七日夜,大雪。

深圳罕见地飘起了雪花,细碎的、来不及落地就化掉的雪沫,在创新大厦的探照灯光柱里旋转飞舞,像某种不真实的梦境。

凌晨两点,五楼办公区只剩下零星几盏灯,最亮的那盏在林浩办公室。

烟雾浓得呛人,桌面上摊著三张手绘的架构图,线条凌乱,箭头交错,像某种神秘生物的神经网。

张一鸣坐在对面,面前放著一杯早就凉透的茶。

他瘦得厉害,眼镜片后的眼睛深陷,但眼神很亮,是那种长时间高强度思考后的、近乎亢奋的清明。

他手里拿著笔,在一张空白a4纸上快速涂写公式,字跡小而密,是只有他自己能看懂的符號。

“所以,『s平台的核心是推荐算法。”

林浩用红笔在其中一张架构图上画了个圈,“用户打开平台,第一眼看到的不是游戏列表,是『你可能喜欢的游戏。

这个推荐,要准,要快,要让他觉得『这平台懂我。”

“基於什么推荐?”

张一鸣没抬头,笔尖在纸上沙沙作响,“玩家行为数据?硬体配置?社交关係?还是……情绪状態?”

“都要。”

林浩说,“行为数据是基础:他玩什么游戏,玩多久,充多少钱,喜欢打副本还是pk。

硬体配置决定推荐上限——你不能给集成显卡用户推荐吃硬体的游戏。

社交关係是放大器:他的朋友在玩什么,他可能会想试试。

情绪状態……这个最难,但最重要。”

他顿了顿,指著架构图上的一个模块:“情绪状態,可以从他的操作习惯推断。

比如,他最近上线时间变短,操作变急躁,可能工作压力大,这时推荐轻鬆休閒的游戏。

他最近通宵开荒,操作精准,可能处於『竞技状態,推荐高难度的副本或pvp。

推荐不仅要准,还要『及时——在他最需要的时候,给他最合適的游戏。”

张一鸣终於抬头,推了推眼镜:“这是ai。

2004年,做ai推荐系统,硬体和算法都不够。”

“所以我们要做简化版。”

林浩在白板上写公式,“用朴素贝叶斯分类器,特徵维度控制在二十个以內。

训练数据用《山海》的玩家日誌,每天新增几千万条,够用。

实时性做不到秒级,就做到分钟级——用户每次操作,都触发一次离线计算,下次登录时更新推荐。

硬体不够,就用算法补——我有个压缩感知的优化方案,能把计算量降到十分之一。”

他从抽屉里拿出一份手稿,递给张一鸣。

稿纸上写满了数学推导,从特徵提取到降维到分类,每一步都有严谨的证明。

张一鸣接过来,快速扫过,眼睛越睁越大。

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