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陈北点头,“算是吧,而且现在就急于盈利其实为之过早,移动互联网正是待开发的蛮荒之地,包括你一直负责观察的那些企业,我们这些人在未来几年之内都不会真正做到盈利的。我呢,算是一次探索,失败了也没关系,时间还是有的。”

关于内部的这些声音。

陈北也都传达到了温晓光的耳朵里。

拒绝马总,就会带来这些副作用。

说白了,公司内有些人是为了实现自己的某个梦想,但多数人都是为了钱在工作,甚至于发展到但凡公司老板光谈远景、梦想不谈钱的都是耍流氓。

因此拒绝了这么明显的利润,要说一点波澜都没有,那应该就是CEO自己蒙着眼睛骗自己。

不过温晓光也不会被下面的意见裹挟。

温晓光对陈北说:“我之前便预感到会有一些声音,但不会有问题,微拓还是发展势头最猛的企业。”

“那那些声音……”

“CEO的工作不是听下面人的话,而是叫下面人听话。”温晓光讲了很直接的话,然后问:“你甭操心这些了。你负责的项目那边呢,进展如何?”

陈北坦言,“设想很美妙,但做起来有难度,单纯的新闻类APP太过简单,而要说到你说的个性化推荐……又太难,你也是高级知识分子,应该知道模型这俩字,说起来容易,做起来真不容易。”

“具体,难在哪儿?”温晓光问道。

陈北仰着脑袋想了想,他那个头发是越来越少了。

“按照你的要求和设想,我们要根据用户的社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等挖掘出他的兴趣,如果要真正实现大致上要分成两步,第一步就是通过用户的阅读行为,计算出用户兴趣。第二步,要在用户的每一次动作之后捕捉其动态,然后更新用户模型。”

“你不必和我讲这么专业的东西,我并非计算机出身,听不懂你说的用户模型的内涵,你只告诉我,难在哪儿?”

“哪儿都难啊。”陈北都要眼含泪水了,“要从每一条信息中提取几十个到几百个高维特征,然后进行降维、相似计算、聚类等方法去除重复信息,之后要进行机器分类、LDA主题分析、信息质量识别……”

“更关键的是,你说的是做到实时推荐,那需要计算机在多久时间内计算出结果?”

温晓光确实不大懂,“既然是实时,总归是得很短很短才行,1秒?”

“真1秒就好了。”陈北扯着嘴巴苦笑,“考虑到巨大的用户规模,每个实时推荐的计算要在0.1秒内得到结果,用3秒钟完成文章提取、挖掘、消重、分类,5秒计算新用户新区分配,10秒内更新用户模型。”

好吧,听起来是不大容易,温晓光原谅了他的抱怨。

“既然这样的话,我给你推荐一个人,你找到他,可以给他高薪,但能不能弄过来,得看你的本事。”

陈北陡然有了兴致,眼睛瞪大了问:“谁?”

“张一名。九九房的CEO,你去碰碰运气吧。”

陈北呲溜一下就跑了。

“要的确是人才,我真的会给很高的薪水的,反正到时候你发!”

温晓光微笑不语,他是无所谓的,这种人才不是钱的问题。