“我们现在的用户数据，几乎为零。”
陆奇很快回复了。
“数据确实很少，所以我用的不是复杂的协同过滤，而是最基础的内容推荐。”
“我写了个爬虫，抓取了你网站上所有文章的关键词，做了个简单的分词和权重计算。”
“然后，根据用户注册时选择的兴趣标签，去匹配相应关键词权重的文章。”
“算法非常简陋，而且计算资源消耗极小，几乎不增加服务器负担。”
“推荐的精准度肯定不高，可能刷十条，用户能对其中一两条感兴趣，就算成功了。”
“但……从无到有，这应该是最快的方式。”
群里，死一般的寂静。
所有人都被陆奇这番话给镇住了。
加班加点？
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