292 天花板(4 / 4)

听取顾客的需求,做出符合期望的产品,这是魏守诚的团队一直在做的事,只不过这一次,沈亦泽提出的要求远比他们以前做的更复杂。

一周后,研发部将沈亦泽的用户体验转化成专业的技术方案,归纳成条后提交给董事会:

“……基于个性化推荐引擎技术,根据每个用户的兴趣、位置等多个维度进行个性化推荐,推荐内容不仅包括狭义上的文娱,还包括新闻、生活、教育、购物等资讯。

根据其社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等挖掘出兴趣。通过社交行为分析,5秒钟计算出用户兴趣;通过用户行为分析,用户每次动作后,10秒内更新用户模型。

对每条信息提取几十个到几百个高维特征,并进行降维、相似计算、聚类等计算去除重复信息;对信息进行机器分类、摘要抽取,主题分析、信息质量识别等处理。

根据用户特征、环境特征、文章特征三者的匹配程度进行推荐。

实时推荐,0.1秒内计算推荐结果,3秒完成内容提取、挖掘、消重、分类,5秒计算出新用户兴趣分配,10秒内更新用户模型。

根据用户所在城市,自动识别本地内容,精准推荐给当地居民。

可根据用户年龄、性别、职业等特征,自动计算并推荐其感兴趣的资讯……

新用户的冷启动可采取社交账号绑定的方式。

当用户使用微讯、微博等社交帐号登录时,通过对用户账号的分析建立一个“兴趣图谱”,即根据用户在微博上发布的内容及其所属类别、用户自标签、社交关系、社交行为、参与的群组、机型、使用时间等数据源来推断出用户的兴趣点有哪些。

社交关系、社交行为即用户和用户之间的交流状况,可以根据二者间的共同好友数、相互评论数、数来进行度量……”

报告洋洋洒洒十几页纸,最后的结论总结起来就两个字:给钱!

魏守诚表示:“想要实现这些功能的难度很高,但只要研发资金和研发时间充足,问题不大。”

沈亦泽说:“资金管够,时间得有个期限,半年内能做出来吗?包括新的推荐算法和短视频APP。”

魏守诚想了想说:“如果资金管够,没问题。”

得到董事会的承诺,魏守诚便放开了手脚,不仅对外大量招募算法工程师,还花重金从各大知名互联网公司挖来好几个顶尖的技术大佬。

随着研发部的快速扩张,公司的资金也快速缩水。

股东们对此很有些意见,认为钱应该用于内容生产和推广宣传,与其丢进研发这个无底洞里,还不如拿去买广告位,后者至少能看见成效,对于短期内数据的提升帮助极大,有利于接下来的C轮融资。

不过股东们无法直接干涉公司的运营,虽然颇有微词,却无法左右公司核心团队的决策。

影响也有,那就是正在谈判的C轮融资被迫中止,尽管沈亦泽说明了自己的战略目标,投资方仍希望等到成品和成果出来后再见机行事。

这也在情理之中,管控风险是每个投资者的必修课。

沈亦泽倒不很在意,因为他知道短视频迟早会成为大众最热衷的消磨时间的娱乐方式,有着绝佳的前景。

对方不愿意投,那他就自己投。

二月和三月金点盈利都超过五个亿,刨除用于内容制作的那部分,剩下的钱正好拿来投资。

由金点领投,公司的主要股东和一些知名人士跟投,共融资近七亿元。

对此时的乐享科技来说,七亿的融资额并不算多,但也足够撑一段时间了。

忙完这一切,紧接着又向各大电视台兜售影视剧和综艺,使资金回笼,再投入下一个项目之中。

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