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融资完成后的几周里，技术团队也完成了一项关键开发任务：“网文阅读”
的推荐算法系统。
项目由布莱恩亲自带队，他们从用户行为数据入手。
平台积累了一年多的数据，包括数千万次的阅读记录、付费行为、章节停留时长、作品收藏与订阅、评论互动行为。
这些数据被清洗、分类、打上标签。
算法的核心逻辑并不复杂：找到相似的用户，将他们喜欢的内容推荐给彼此。
但实现起来需要精巧的设计。
技术团队基于协同过滤模型，构建用户画像和作品画像。
用户画像不仅包含阅读偏好（如偏好科幻、言情），还细化到叙事风格（快节奏、慢热）、题材元素（星际战争、宫斗宅斗）、甚至情绪基调（黑暗、轻松）。
作品画像则通过关键词提取、章节结构分析、读者反馈情绪分析来动态更新。
初步模型在内部测试中表现良好。
当用户读完《高堡奇人》的最后一章，系统会在页面底部推荐“你可能也喜欢”
：《深渊回响》（同属科幻，世界观宏大），《代码幽灵》（悬疑元素，智斗风格），甚至《黑镜》的某个独立故事（相似的反乌托邦质感）。
推荐算法上线后，隐藏在首页的“个性化推荐”
栏目里。
没有大张旗鼓的宣传，但效果逐渐显现。
后台数据显示，通过推荐栏目点击进入作品的用户，付费转化率比普通浏览高出35%。
一些原本埋没在分类列表深处、质量不错但缺乏曝光的中腰部作品，开始获得稳定的读者流。
算法不是万能的，它基于过去预测未来，可能制造“信息茧房”
。
布莱恩在技术文档里标注：未来需要引入随机探索机制，主动给用户推荐一些略微偏离其偏好的内容，保持生态的多样性和活力。
但无论如何，推荐算法的上线，标志着“网文阅读”
从一个被动的书库，开始向一个智能的内容分发平台演进。
它让“发现好故事”
这件事，变得更高效，也更个性化。
有了资本加持，奥利弗开始执行他“引进知名作家”
战略，用他们的作品作为流量入口和品质背书。
他首先瞄准了那些在传统出版领域己有建树，但对新事物保持开放的作家。
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