第134章：算法开发，匹配新精准（1 / 2）

陈默坐在教学楼二楼的空教室里，面前摆着三台笔记本电脑。屏幕分别显示着他的购物记录丶浏览历史和每日行为日志。他刚从技术员那里拿到最新的数据分析报告，图表上那条七点零七分精度提升的曲线还在他脑子里转。

他盯着其中一台电脑的搜索框，里面填满了「GG推荐逻辑」「个性化推送机制」「用户画像建模」这类关键词。页面下方跳出几条相关文章，标题都很长，内容却看不懂。他关掉网页，打开自己那个小本子，翻到新的一页，写下一行字：怎麽让系统帮我找到该买的东西。

门外传来脚步声，接着门被推开。三个穿着运动外套的人走进来，手里拎着背包。带头的是上次见过的技术员，身后两人他没见过，但看样子是同一团队的。

「我们按你说的时间来的。」技术员把包放在桌上，「他们是我这边负责算法开发的搭档。」

陈默合上本子，点头示意他们坐下。

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「你昨天提到的事，我们讨论过了。」技术员说，「你想做的不是普通推荐系统，而是要根据你实际用过的产品效果，反向匹配适合你的GG内容。」

「对。」陈默说，「我现在买东西靠试。看到GG就买，用了才知道有没有效。但如果能提前知道哪些GG可能对我有用，就能少走弯路。」

「问题在于，你现在用的所有产品，外人看来都是普通商品。」另一个戴眼镜的男人开口，「没有公开数据证明它们真的有效。我们的模型没法拿『GG宣称功效』当变量训练。」

「所以我们要换个思路。」陈默说，「不看功效，看行为模式。」

他起身走到黑板前，拿起笔画了一个人形轮廓，然后标出几个点：眼睛丶嘴丶手丶脚。

「我每天早上开灯，刷牙，洗脸，喝水，深呼吸。这些动作固定，顺序不变。每一个动作都对应一个GG产品——护眼灯丶牙膏丶水杯丶饮水机丶香薰机。」

他在每个点旁边写上对应物品。

「这些产品在GG里都说自己有特殊功能。美白丶缓解疲劳丶提升专注力。我不是要证明它们真的能做到，我只是需要一个系统，能告诉我，像我这样的人，接下来适合看哪类GG。」

戴眼镜的男人皱眉，「你是想建立一个基于使用习惯的推荐引擎？」

「差不多。」陈默说，「比如我买了护眼灯，连续七天都在七点零七分开灯。系统如果发现这个时间点和我的注意力波动有关联，就应该自动筛选出同样在这个时间段起效的其他产品GG。」

第三个人终于说话：「你是想让算法学会猜你下一步会信什麽GG。」

「信不信不重要。」陈默纠正，「关键是我在什麽时间丶做什麽事的时候，愿意去尝试某个产品。只要模型能抓住这个节奏，就能提高匹配成功率。」

教室安静了几秒。

技术员看向两个同伴。两人互相看了一眼，戴眼镜的那个先点头。

「技术上可以做。」他说，「我们可以把你过去三个月的消费记录导入，加上浏览时长丶点击频率丶下单时间这些行为数据，构建一个基础用户画像。」

「再加上你每天的生活流程作为上下文。」另一个人接话，「比如你通常在早晨六点半到七点之间刷手机，这时候出现的学习类GG更容易被你点击。那我们就把这个时段定义为高敏感期。」

「然后给不同品类打标签。」技术员补充，「比如『晨间唤醒』『夜间助眠』『饭后清洁』。每当你完成某个动作序列，系统就推送下一环可能需要的产品GG。」

陈默听着，慢慢坐回座位。

「还有一个问题。」他说，「我不只是要看GG，我还得买。但有些东西价格高，不能随便试。」

「所以我们加一个优先级评分。」戴眼镜的男人说，「根据你以往购买决策，分析哪些因素影响最大。是价格？品牌？还是GG里的具体描述？比如你说『一秒入睡』这种话你会信，那我们就把含有明确时间节点的GG词权重调高。」

「还可以加入反馈闭环。」第三人说，「你每次用了新产品，无论有没有效，都做个标记。系统会记住这次结果，下次调整推荐策略。」

陈默拿出小本子，在纸上写下几个词：行为序列丶时间窗口丶反馈标记。

「那就这麽定。」他说，「先做一个最小可用版本。只针对我个人，不用联网，也不对外发布。」

「本地部署没问题。」技术员说，「我们今晚就能搭好框架。」

「数据源呢？」戴眼镜的男人问，「你愿意提供全部购物记录吗？」

陈默想了想，从书包里取出一张U盘放在桌上。

「这里面有我这一年买的六十一种GG产品清单，包括付款截图丶开箱视频和使用记录。每天的状态变化我也记了笔记。」

「够了。」技术员收下U盘，「我们先跑一轮测试，三天内给你第一版算法原型。」

会议结束后，其他人离开教室。陈默留下收拾东西。他把三台电脑关机，塞进背包。抬头时看见窗外天色已经暗下来，路灯刚亮，照在对面宿舍楼的阳台上。