然后我們的數據也會被打上各種各樣的標簽，同時需要給一套權重值算法來增減用戶的【喜好權重】，不如說讀者每次點擊都市類小說，那么我們就給他打上一個都市標簽，并且都市的權重會得到增加，這個就是讀者的喜好權重，這個權重會隨時間進行一定的衰減，同時也會有一個相應的閾值。
當用戶在最近的時間內點擊玄幻類型的小說時，那么就會相應地增加玄幻小說的喜好權重，我們推書的時候，會因為用戶身上的喜歡權重來提供相應的書籍。
之所以要隨時間進行衰減，是因為用戶的口味不一定是一成不變的，但是他們會在一定的時間范圍內保持穩定。
我們的數據標簽越細致，分類差異度和重疊度越精細，那么我們的推送就越精確。”
劉光然默默思考著，“嗯……這樣好像是可行的。”
鄧裴強補充到，“不過這里面的一個很核心的問題在于如何劃分顆粒度，然后由如何對數據進行拆解，我們肯定不希望最后變成玩家只喜歡吃番茄雞蛋吧？
而是希望玩家在喜歡吃番茄雞蛋的基礎上，給他退出水煮蛋，雞蛋面或者蛋糕？
這些東西其實對于數據篩選的要求還是挺高的。”
“嗯，”曹陽很贊同鄧裴強說的，精準和模糊之間需要有一個更智能的判定標準，“然后難點就在于這套算法，關于如何分析用戶的愛好，數據如何進行分發，這個是考驗你們的。”
其實大的算法定義下來之后，剩下的參數完全可以通過實際的數據情況來進行調整，到最后甚至可以達到完美的自動調整，讓整個算法自動適配。
不過剛才曹老板說的這些已經給了兩位程序大佬很大的提示了。
頭條的算法也是在實踐當中一步步改進和修正的，只要能起步，慢慢的就能完善起來。
曹陽相信他們能做到這一點。
“可以嘗試一下。”劉光然說。
……
“其他人有什么問題沒有？”曹陽看程序這邊能搞定，那么基本上大頭就搞定了，一套精準推送算法，以后將貫穿整個博米體系，精準推送出來之后，用戶的黏著度以及對博米平臺的依賴性都會大大提升。
越早做這個，博米就能越早獲得海量的數據和海量的經驗。
說白了就是，誰先起步，誰就領先。
字節跳動在行業內做這個做得最早，所以他們有著海量的數據和經驗來對他們的算法進行修正，這個是時間打磨出來的，所以字節的產品在推送方面一直領先，連企鵝都沒有追上。
所有人都仔細思考著。
過了一會兒，新來的吳文暉舉手問到：
“那我原來的排行榜怎么辦呢？有了智能推送之后，我們編輯的權力不就降低了嗎？官方的推廣權力怎么處理？”
曹陽微微一笑。
這個問題問得好。
這個問題的矛盾點，就在于【中心化】和【去中心化】的矛盾。
因為在精準推送或者叫做智能推送出現以前，奇點這邊書的曝光度完全是由官方掌控的，下發到具體的人，其實就是編輯。
由編輯來決定提出那一本書下周該上什么樣的推薦位。
這些推薦位都是根據網站的吸睛度或者叫做曝光度來進行規劃的，比如說在首頁的最上方位置，給的推薦位是版面最大最好，這個推薦位叫做大封推，一般會給到成績非常好的作品。
同時排行榜上面的書，也會根據書的成績和受歡迎的程度來排。
怎么給推薦位，增加作品的曝光度，其實就掌控在編輯，或者說掌握在網站的手里。
這就是中心化——
官方來決定那一本書的曝光度如何。
官方是有很高的話語權的。
一旦出現了智能推送之后，其實就相當于【去中心化】，用戶可以直接通過不斷刷新智能推薦的內容，然后點擊喜歡看的書，那么他就能源源不斷地得到自己想要的。
有可能就不去看編輯的推薦了。
去中心化，肯定會對官方權力造成一定的影響，相當于官方的一部分對作品曝光的權力轉移到了智能推送上面。
“可是，這有什么關系呢？”曹陽說，“我還擔心官方的權力太大，耽誤了不少好書呢。”
“哈？”吳文暉不是很理解。