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soho办公室的角落里，有一间常年拉著窗帘的小房间。
那里是halo的“大脑”
——算法实验室。
房间里没有杂乱的电线，也没有那种极客风的涂鸦。
只有四面巨大的白板，上面写满了密密麻麻的数学公式。
空气中瀰漫著一种乾燥的粉笔灰味道。
大卫·陈站在白板前，手里的粉笔已经断成了两截。
这位从普林斯顿出来的数学博士，此时正面临著他职业生涯中最大的挑战。
“不行。
还是不行。”
大卫把粉笔头扔在地上，有些焦躁地抓了抓稀疏的头髮。
“数据太稀疏了。
虽然我们有几百万用户，但大部分人只对自己感兴趣的那一点点东西点讚。
矩阵里全是零。
按照现在的线性回归模型，计算出来的推荐结果，误差率高达40%。”
“也就是说，我给一个喜欢看猫的用户推了狗的照片，他可能会觉得我在侮辱他的智商。”
顾清舟坐在旁边的椅子上，手里拿著一份数据报表。
他看著大卫，就像看著一个陷入死胡同的绝世高手。
在2007年，推荐算法还是个新鲜词。
大部分网站还在用人工编辑的方式来决定用户看什么。
所谓的“个性化”
，顶多就是根据你填写的性別和年龄，给你推不同的gg。
但halo要做的是——猜你喜欢。
“大卫，你把问题想复杂了。”
顾清舟站起身，走到白板前。
“你试图用一个完美的数学公式去解构人性。
但人性是不完美的，是混沌的。”
他擦掉了一块复杂的矩阵运算，画了一个简单的坐標轴。
“我们不需要知道用户到底喜欢什么。
我们只需要知道，他和谁像。”
“协同过滤。”
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