刘洋是被室友老张从床上一把拽起来的。

“刘洋！微看更新了！你不是之前一直骂微看不好用吗，现在他们说上了什么大数据算法，跟抖音一样准了，你快你试试！”

刘洋揉著眼睛，从枕头底下摸出手机，半信半疑地更新了微看，点开。

第一条视频，篮球集锦。

nba球星的精彩镜头混剪，背景音乐是他最喜欢的摇滚乐队。

他的手指停住了，这个確实是他爱看的。

第二条视频，球鞋测评，还是他喜欢的那个博主，讲的是限量款球鞋的开箱。

第三条，街头篮球实战集锦，刘洋的表情放鬆了。

“好像確实比之前好了不少，至少推给我的都是篮球相关。”

老张在旁边看著，鬆了口气。

“我就说嘛，企鹅认真起来还是有东西的。微看这次真能行了。”

刘洋继续往下划。

第四条视频。

一个身材高挑穿著紧身运动背心的女生在健身房做深蹲，镜头角度是从下往上拍的，刘洋抬头看了一眼老张，老张也在看他。

“这也算运动相关，没毛病，而且我本来就喜欢看美女。”

刘洋继续往下划。

第五条还是健身女生，但这次的画面更加刻意，镜头的焦点全在身材上。

第六条更离谱，一个穿著篮球背心的女生在三分线外投篮，但整个视频的重点明显不是篮球。

但两人还是看得津津有味。

但很快就出现了不对劲。

第七条。

刘洋的手指停住了。

屏幕上是一个穿著女装的男人，戴著假髮，画著浓妆，在镜头前模仿女团舞蹈。

微看的算法给他打上的推荐理由是“你可能喜欢的內容”。

老张往后退了半步。

“刘洋，你平时到底在微看上看什么了？”

“我没看！是它自己推的！”

刘洋直接把手机屏幕懟到老张脸上。

“你看！我才刚更新！什么都没刷过！是它自己给我推的！”

“这些视频怎么到我手机上了？”

“你承认这是你手机了！”

见有些解释不清楚，刘洋疯狂刷著微看。

“这肯定是意外，你等我多刷两个视频！”

“老张將信將疑的又坐了回来。”

而后两个视频的確是正常的，可还没等刘洋鬆一口气。

屏幕上又弹出了一条新的推荐。

是一群男菩萨，穿著紧身短裤在健身房互相抹油，老张又往后退了半步。

下方依旧有著一行小字“你可能喜欢的內容。”

“刘洋，我真没想到你......”

“等等，你听我解释。”老张再一次站了起来。

刘洋一把將手机摔在床上。

“我他妈是直的！”

但老张已经跑了，刘洋只听见男生寢室中，一道声音越传越远......

“刘洋是个gay！刘洋是个gay......”

同样的闹剧，在这个上午的大夏国各地不断上演。

喜欢看美妆教程的女生刷了没几条，微看的算法，就开始给她推整容gg和护肤品代购的微商號。

喜欢看书法展示的中年人刷著刷著，突然跳出来一条卖假古董的直播间连结。

微看新版本的推荐算法，確实是比之前强了一些，至少能让用户在头几条视频里，找到自己感兴趣的东西。

但也就只有头几条。

它的算法逻辑太简单粗暴，没有深度学习模型做底层支撑，只靠几张粗线条的兴趣標籤做关联匹配。

用户行为数据的採样范围小，权重分配又失衡，一旦用户的多维度兴趣叠加，推送结果就会迅速失真混乱起来。

虽然大数据算法的確很优秀，哪怕企鹅的算法只能模仿表面，但在全世界范围內，也是极其先进的推送机制。

但和抖音的算法相比，二者根本不是一个层级的东西。

但不管怎样。

在第一天的数据面板上，微看的人均使用时长，的確从之前的不到十分钟直接跳到了十五分钟。

第二天。

隨著更多用户完成更新，这个数字继续往上跳，突破了二十分钟。

......

企鹅集团总部。

微看2.0上线第二天。

会议室里坐满了人，投影屏幕上定著微看后台的实时数据面板。

人均使用时长那一栏的数字，此刻正稳稳地停在二十一分钟的位置上。

孙强站在屏幕前面，手里拿著一份刚列印出来的数据报告，从头到尾看了两遍，嘴角难得地掛上了笑。

“两天，人均使用时长翻了一倍。”

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