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就像刚才的算术题一样,一开始,错误率比较大,越是学习,错误率就越小,就越贴近正确答案,即用户的阅读习惯。”
周不器不太服气,透露了点小秘密,“朋友网的个性化广告分发算法,是Facebook做出来的呢!
嗯,我们是合作伙伴。”
“这样啊……”
沈向阳笑了笑,“Facebook的技术也不怎么样。”
“呃……”
口气真大!
好吧,这哥们的确够资格讽刺Facebook技术差。
周不器接着说:“还有一个项目,我们都做了半年了,一点头绪都没有,我们派出了一个很厉害的技术大牛,叫徐铭,他也没办法。
他本来是搜索事业群的技术总监,不过项目没进展,接下来就把他调进研究院,你来带吧。”
“什么项目?”
“智能搜索,个性化搜索,千人千页。”
其实就跟个性化内容推荐差不多,不同的是,这次是针对搜索结果的个性化推荐。
沈向阳脸色就凝重起来,“这可难多了!
比那个朋友网的个性化广告,今日头条的个性化内容都难。”
“是吗?不都是个性化推荐吗?”
“级别不一样。”
“嗯?”
沈向阳解释道:“技术难题往往是两点,一类是复杂度,一类是规模量。
比如Photoshop、MATLAB这种工程软件,就是太复杂了,我们国内做不出来。
规模量指的是数据多少。
一个算法,处理小数据时可能很奏效。
可是涉及到大规模数据,算法就失效了。
就像手工制作和机械化批量生产一样,没有可比性。”
周不器点了点头,“嗯,大数据。”
沈向阳道:“大数据算法是一套,个性化算法是一套,大数据下的个性化算法,又是另外一套。
这并不是简单的1+1=2的关系,需要从算法框架方面有更优化的设计。
智能搜索这个概念前两年就提过了,可是做不到。”
现在,全世界连大数据都没搞明白呢,对大数据下的衍生算法,更是想都别想。
这么一看,还是老沈技术更高、视野更广、认知更清楚啊!
智能搜索这个项目,是许亮杰、程秉皓、王小船和徐铭共同决定的,觉得这个方向大有可为。
可沈向阳却给否了,说做不到。
嗯,一家公司,肯定是技术最好的人当首席技术官。
老沈实至名归啊!
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