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现在的老丁，早已把老板当成斗音的產品经理和深諳推荐算法的高手，而不是一位19岁的少年。
他从满屏代码的显示器后抬起头，黑重的眼袋和亢奋的精神状態形成鲜明对比；
飞快地切换屏幕，调出关键数据面板，语速飞快：
“夏总，你来得正好！
数据跑了一周，基本验证了你核心思路的正確性。
『长期兴趣+实时兴趣的双塔模型確实管用，用户粘性比我们预想的还要好。”
他指著一条持续上扬的曲线：
“看，核心指標人均视频播放次数和用户平均停留时长，都在稳定增长。
尤其是我们强推的《跳楼机》话题，標籤扩散效率很高，证明基於內容特徵的筛选是成功的。”
夏伟凑近屏幕，仔细观察数据，提出问题：
“我刷的时候，感觉推荐的內容过於倾向实时兴趣，我一旦给某个作品点讚，后面会连推好几条同类作品。”
丁明捏著下巴，点开另一张可视化图表，思考著回答：
“我们设计的兴趣召回模型是这样的。”
“能不能改改？这样的话，用户会迅速审美疲劳。”
丁明沉默不语，认真分析数据。
数据不会说谎，且可以说话。
在数据分析高手的眼里，用户的所有动作都有跡可循。
数据显示，部分用户的完播率和互动点讚率，在连续刷到同类內容后，迅速下降。
怎么破？
丁明沉思片刻，脑海中灵光一闪，精神一震，音量不由自主提高半分：
“这样，我们在排序策略中，硬性加入『多样性打散规则。”
“譬如：同一个创作者的內容，在连续10条推荐中不能出现超过3次；”
“同一种標籤的內容，在连续3条推荐中，不能出现超过1次。
强制让用户的內容消费更多元。”
夏伟点头，表示讚许，“这个解决方法不错，就这样搞，下一版改进。”
“行，”
丁明调出记录本，把刚刚诞生的“头脑风暴”
记下来，免得忘记。
夏伟报出此行的主要目的：
“下个版本里，咱们要添加更多用户行为標籤，增加收藏和搜索的权重。”
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