辦公室里，程旭元一個勁搖頭晃腦。
他對一旁的陳東卓說道，“用戶爽了，你就讓他一直爽就對。怎么讓用戶爽？按照微頭條之前的做法，那就一直給他堆‘喜歡’的內容就對了。”
陳東卓眉頭緊皺著，“道理我是清楚，所以這個所謂‘同身人’的方法，現在挖掘的情況著實不理想。效果不行，確定就一股腦地接著推？”
程旭元笑了笑，這“同身人”倒是微頭條在后續的產品發展中找到的一個新思路。
所做倒也簡單。
“世界上沒有一片葉子是相同的。”
雖有哲學家話是這么說，但對微頭條而言，這顯然就不是個事。
在“同身人”的數據挖掘中，某個微頭條用戶的偏好和習慣會丟進海量的數據中進行比對。在千萬人中，找到一個和你數據近似度大于80%的用戶，困難么？若是困難，那50%又如何？
既然你和他有著一定的數據相似度，那微頭條要做也就簡單：相似得越高，那大可把你看過的推給另一人，另一人看過的再反過來推給你。
除了基于自身歷史數據之外，也基于一些和你類似的“同身人”數據，這推薦就顯得有那么些道理。
“哇，你在看xxx劇！我也超喜歡，推薦你看yyy劇，和這個類似，也特別好看......”
大概，生活中這樣的場景也是有。而微頭條，是模擬著兩個數據體之間進行相互推薦。
程旭元抿著嘴道，“那可能是數據量挖掘得還不到位。先調整下新策略的權重，減少這部分的推送量吧。”
至于別的，程旭元也不好多怪罪。微頭條還有些業務是在七星實驗室里頭“寄宿”，這還能怎么著啊！
微頭條想要加速，內容是有，數據是有，但挖掘的計算能力是不夠，這就成了掣肘。
陳東卓幽幽地嘆了句，“唉，行。”
到底微頭條還是“小弟”，夢谷云確保供給的優先級，最高莫過于微訊，接著是夢廣。什么橙子蜜桃天天都嚷嚷著，這微頭條就是叫喚，夢谷云也著實擠不出供應。
程旭元見狀，正準備再吩咐兩句，溫旭偉倒是風風火火地趕了過來。
他對程旭元說道，“廣南數據中心一期馬上就位。你安排一下，給出一份遷移列表和計劃，我們夢谷云明天開始就陸續進行布置。”
程旭元一想，“那先安排邊緣業務吧，這急急忙忙地突然又能上了，我反倒擔心出岔子。”
溫旭偉大咧咧道，“能tm有什么岔子。什么供電、網絡、散熱的，該測的早測完了。”
程旭元斜眼看著溫旭偉，這死胖子可是妖得很，自己可是給他“騙”了幾次。有次周末他還被忽悠著拉了幾個微訊工程師過去，沒成想楞是在機房住了兩天。
程旭元抬頭道，“陳工啊。之前微訊的數據模組你是熟悉的，要不你和老溫走一趟，既可以安排微訊一些非關鍵部分遷移，也可以先讓老溫給你把微頭條的計算資源打滿。”
陳東卓聽后倒是一陣欣喜，這簡直是解了微頭條的燃眉之急！