陈默坐在教学楼二楼的空教室里，面前摆著三台笔记本电脑。屏幕分別显示著他的购物记录、瀏览歷史和每日行为日誌。他刚从技术员那里拿到最新的数据分析报告，图表上那条七点零七分精度提升的曲线还在他脑子里转。

他盯著其中一台电脑的搜索框，里面填满了“gg推荐逻辑”“个性化推送机制”“用户画像建模”这类关键词。页面下方跳出几条相关文章，標题都很长，內容却看不懂。他关掉网页，打开自己那个小本子，翻到新的一页，写下一行字：怎么让系统帮我找到该买的东西。

门外传来脚步声，接著门被推开。三个穿著运动外套的人走进来，手里拎著背包。带头的是上次见过的技术员，身后两人他没见过，但看样子是同一团队的。

“我们按你说的时间来的。”技术员把包放在桌上，“他们是我这边负责算法开发的搭档。”

陈默合上本子，点头示意他们坐下。

“你昨天提到的事，我们討论过了。”技术员说，“你想做的不是普通推荐系统，而是要根据你实际用过的產品效果，反向匹配適合你的gg內容。”

“对。”陈默说，“我现在买东西靠试。看到gg就买，用了才知道有没有效。但如果能提前知道哪些gg可能对我有用，就能少走弯路。”

“问题在於，你现在用的所有產品，外人看来都是普通商品。”另一个戴眼镜的男人开口，“没有公开数据证明它们真的有效。我们的模型没法拿『gg宣称功效』当变量训练。”

“所以我们要换个思路。”陈默说，“不看功效，看行为模式。”

他起身走到黑板前，拿起笔画了一个人形轮廓，然后標出几个点：眼睛、嘴、手、脚。

“我每天早上开灯，刷牙，洗脸，喝水，深呼吸。这些动作固定，顺序不变。每一个动作都对应一个gg產品——护眼灯、牙膏、水杯、饮水机、香薰机。”

他在每个点旁边写上对应物品。

“这些產品在gg里都说自己有特殊功能。美白、缓解疲劳、提升专注力。我不是要证明它们真的能做到，我只是需要一个系统，能告诉我，像我这样的人，接下来適合看哪类gg。”

戴眼镜的男人皱眉，“你是想建立一个基於使用习惯的推荐引擎？”

“差不多。”陈默说，“比如我买了护眼灯，连续七天都在七点零七分开灯。系统如果发现这个时间点和我的注意力波动有关联，就应该自动筛选出同样在这个时间段起效的其他產品gg。”

第三个人终於说话：“你是想让算法学会猜你下一步会信什么gg。”

“信不信不重要。”陈默纠正，“关键是我在什么时间、做什么事的时候，愿意去尝试某个產品。只要模型能抓住这个节奏，就能提高匹配成功率。”

教室安静了几秒。

技术员看向两个同伴。两人互相看了一眼，戴眼镜的那个先点头。

“技术上可以做。”他说，“我们可以把你过去三个月的消费记录导入，加上瀏览时长、点击频率、下单时间这些行为数据，构建一个基础用户画像。”

“再加上你每天的生活流程作为上下文。”另一个人接话，“比如你通常在早晨六点半到七点之间刷手机，这时候出现的学习类gg更容易被你点击。那我们就把这个时段定义为高敏感期。”

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“然后给不同品类打標籤。”技术员补充，“比如『晨间唤醒』『夜间助眠』『饭后清洁』。每当你完成某个动作序列，系统就推送下一环可能需要的產品gg。”

陈默听著，慢慢坐回座位。

“还有一个问题。”他说，“我不只是要看gg，我还得买。但有些东西价格高，不能隨便试。”

“所以我们加一个优先级评分。”戴眼镜的男人说，“根据你以往购买决策，分析哪些因素影响最大。是价格？品牌？还是gg里的具体描述？比如你说『一秒入睡』这种话你会信，那我们就把含有明確时间节点的gg词权重调高。”

“还可以加入反馈闭环。”第三人说，“你每次用了新產品，无论有没有效，都做个標记。系统会记住这次结果，下次调整推荐策略。”

陈默拿出小本子，在纸上写下几个词：行为序列、时间窗口、反馈標记。

“那就这么定。”他说，“先做一个最小可用版本。只针对我个人，不用联网，也不对外发布。”

“本地部署没问题。”技术员说，“我们今晚就能搭好框架。”

“数据源呢？”戴眼镜的男人问，“你愿意提供全部购物记录吗？”

陈默想了想，从书包里取出一张u盘放在桌上。

“这里面有我这一年买的六十一种gg產品清单，包括付款截图、开箱视频和使用记录。每天的状態变化我也记了笔记。”

“够了。”技术员收下u盘，“我们先跑一轮测试，三天內给你第一版算法原型。”

会议结束后，其他人离开教室。陈默留下收拾东西。他把三台电脑关机，塞进背包。抬头时看见窗外天色已经暗下来，路灯刚亮，照在对面宿舍楼的阳台上。

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