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两周后，基於协同过滤的推荐算法在浩宇空间上线。
首批覆盖的范围是日誌和相册两个內容类型。
用户打开浩宇空间，会在首页看到一个名为“为你推荐”
的新板块，里面展示著系统根据他们的歷史行为筛选出来的內容。
效果立竿见影。
上线首日，推荐板块的点击率就达到了一个相当可观的水平。
一周后，浩宇空间的整体內容消费量（日誌阅读量、相册瀏览时长）上涨了四成。
用户平均停留时长也从几分钟提升到了十几分钟。
更重要的是，那些原本因为缺乏曝光而被埋没的优秀內容创作者，开始被更多用户发现和关注。
一位在浩宇空间写美食日誌的阿姨，粉丝从几百人涨到了几万人。
一位喜欢拍摄街头摄影的退休大叔，作品被推荐后收到了大量陌生人的鼓励和讚美。
张一鸣坐在他的角落里，看著后台那些不断攀升的数据，表情没有什么变化。
他打开一个文档，开始记录下一步的优化方向：引入更多的特徵维度，优化冷启动策略，探索基於內容的推荐方法……他知道，这只是一个开始。
真正的挑战，还在后面。
深夜，林浩准备离开办公室时，路过浩宇空间项目组。
他看到角落里那三台显示器的光还亮著，张一鸣依然坐在那里，手指在键盘上飞快地敲击著。
他没有进去打扰，只是站在门口看了一会儿，然后转身离开了。
走廊里迴荡著他轻轻的脚步声，和一句几乎听不清的自言自语：“某条赛道的王……”
六月一日，儿童节。
深圳创新大厦五楼，浩宇空间项目组迎来了一位新成员——张一鸣。
他被从游戏平台调过来，负责內容推荐方向的探索。
隨行的只有两名实习生，都是今年刚从计算机专业毕业的应届生，一脸的青涩和紧张。
张一鸣的工位被安排在项目组最角落的位置，紧挨著窗户，採光不错，但离其他人有些远。
他没有在意这些细节，坐下来第一件事就是把三台显示器並排摆好，然后开始调试环境。
接下来的整整一周，他几乎没有离开过那个角落。
吃饭是叫外卖，在工位上解决。
喝水是去茶水间接，来回不超过两分钟。
上厕所是跑步去跑步回。
两名实习生被他这种工作节奏惊呆了，但也不好意思说什么，只好咬著牙跟上。
一周后，他拿著第一版推荐算法设计方案，敲开了林浩办公室的门。
“林总，这是我做的方案。”
他把一份列印好的文档放在林浩桌上，“基於协同过滤，结合用户的行为数据——点讚、评论、收藏、停留时长——为用户推荐他们可能感兴趣的日誌和相册。
冷启动阶段，先用热门內容填充，等用户行为数据积累到一定程度后，逐步过渡到个性化推荐。”
林浩拿起那份方案，没有急著翻开，而是先看了看张一鸣。
他注意到这个年轻人眼睛里布满了血丝，但精神状態却异常亢奋，像一台刚刚启动就全速运转的发动机。
“辛苦了。
先回去休息一下吧，方案我看完给你回復。”
“我不累。”
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