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三月，春天到了，万物復甦，又到了动物们交配的季节。
半个月过去，街头的春风，褪去了料峭寒意，变得温软起来。
传媒大学校园里的姑娘们，早早换上轻薄的春装，肉色光腿神器闪耀著动人的光彩，增添几分鲜活的春意。
饶佳的到来，让蝴蝶效应走上发展的快车道，也让夏伟閒下来，有时间欣赏大好春光。
算法岗、视频工程师、財务岗、运营岗、內容岗......一位接一位新员工，由饶佳招聘入岗。
值得一提的是新招的算法架构师：
他叫丁明，月base55k，是全公司薪酬最高的一位。
他今年36岁，本硕均为华理工计算机专业，离职时是字符的算法架构师，职级2-3。
他是字符经验最足、最懂线上落地的老工程师之一。
熟练使用分布式机器学习平台，深度参与头条的资讯推荐算法叠代，能独立带队落地一套推荐系统。
他因晋级败给一位能力不如他的人而离开字符，被饶佳找到。
夏伟和他经歷一番长谈，描绘出把“机器学习平台”
和“推荐算法”
组合成个性化短视频推荐算法的思路。
丁明听完这套方案，对夏伟惊为天人。
他不仅了解字节的东西，还开创性地想出把推荐算法从“图文”
適配到“短视频”
场景上。
这个想法很有建设性，似乎很有搞头，市面上没有一家公司这么做——字符都没有。
他非常感兴趣，一拍即合，同意来蝴蝶效应当算法负责人。
当他入职后，就能谈更深层次的技术方案了，面试时不方便聊太深。
夏伟直接给出第一版算法思路，让他落地实现，具体动作很简单：
第一步：先解耦字节的“资讯推荐算法”
与“分布式机器学习平台”
的核心模块，保留底层架构不变，节省90%的底层开发成本；
第二步：重构內容理解模块，打破图文场景局限；
摒弃原资讯算法依赖的正文关键词、段落语义等特徵，转为提取短视频核心动作特徵。
再通过图像识別、音频解析、提取视频封面特徵、bgm曲风、画面场景標籤等元素，完成內容侧的场景適配；
第三步，搭建个性化兴趣推荐筛选体系，精准筛选出用户可能喜欢的视频。
一方面，通过用户过往刷过、点讚、停留过的视频，推算出他长期喜欢的內容；
另一方面，捕捉用户当下刷视频的行为，更新短期兴趣。
从而做到“长期+实时”
的双重兴趣捕捉，精准匹配每一个用户的口味。
第四步：將用户兴趣標籤、短视频內容特徵，结合短视频专属行为数据——如：三秒留存、完播率、播赞比等。
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