现在的老丁，早已把老板当成斗音的产品经理和深谙推荐算法的高手，而不是一位19岁的少年。
他从满屏代码的显示器后抬起头，黑重的眼袋和亢奋的精神状态形成鲜明对比；
飞快地切换屏幕，调出关键数据面板，语速飞快：
“夏总，你来得正好！数据跑了一周，基本验证了你内核思路的正确性。的双塔模型确实管用，用户粘性比我们预想的还要好。”
他指着一条持续上扬的曲线：
“看，内核指标人均视频播放次数和用户平均停留时长，都在稳定增长。
尤其是我们强推的《跳楼机》话题，标签扩散效率很高，证明基于内容特征的筛选是成功的。”
夏伟凑近屏幕，仔细观察数据，提出问题：
“我刷的时候，感觉推荐的内容过于倾向实时兴趣，我一旦给某个作品点赞，后面会连推好几条同类作品。”
丁明捏着下巴，点开另一张可视化图表，思考着回答：
“我们设计的兴趣召回模型是这样的。”
“能不能改改？这样的话，用户会迅速审美疲劳。”
丁明沉默不语，认真分析数据。
数据不会说谎，且可以说话。
在数据分析高手的眼里，用户的所有动作都有迹可循。
数据显示，部分用户的完播率和交互点赞率，在连续刷到同类内容后，迅速下降。
怎么破？
丁明沉思片刻，脑海中灵光一闪，精神一震，音量不由自主提高半分：
“这样，我们在排序策略中，硬性添加‘多样性打散’规则。”
“譬如：同一个创作者的内容，在连续10条推荐中不能出现超过3次；”
“同一种标签的内容，在连续3条推荐中，不能出现超过1次。强制让用户的内容消费更多元。”
夏伟点头，表示赞许，“这个解决方法不错，就这样搞，下一版改进。”
“行，”丁明调出记录本，把刚刚诞生的“头脑风暴”记下来，免得忘记。
夏伟报出此行的主要目的：
“下个版本里，咱们要添加更多用户行为标签，增加收藏和搜索的权重。”
第一版的算法，为抢上线很粗糙，日益优化和细化是必须的；
丁明理解添加用户行为标签的动作，却不理解后半句，皱眉问：“为什么？”
夏伟解释：
“收藏这个动作，往往代表用户认为内容有长期价值，而不仅仅是实时爽感，比点赞更有意义。”
“用户主动搜索的行为，是表达明确兴趣的强烈信号。如果用户搜索了某个词条，在接下来的推荐流里，就应把搜索表达的兴趣，快速融入到推荐模型中。”
这就是夏伟的作用。
他能用简单通俗的语言，指导丁明完善、修改、丰满推荐模型，让个性化兴趣推荐越来越精准。
“真斗音”的算法，也是这样慢慢修改调教出来的。
它刚出来时，比夏伟做的第一版算法还要粗糙，简直不堪入目。
因为它是字符的工程师，臆想预判的短视频用户模型，有很多错误和疏漏。
而夏伟，脑子里有记忆，直接告诉丁明准确的用户模型，让他从易到难一步步实施。
通俗描述的话，就是：
第一版，只给他5个用户关键行为动作标签，如：完播率、三秒跳出率、播赞比等。
第二版，让他再加2个关键动作：收藏和搜索。
这样一版版进化迭代下去。
但，中间没有一步是错的，全是前世验证过的关键内核数据。
夏伟，天生就是站在巨人的肩膀上，照抄标准答案，少了试错和纠正的环节。。。
它家本来要在年底上线第一个版本；
上线之初，和“火山”、“西瓜”、“内函段子”相比，属于姥姥不疼舅舅不爱的货。。
导致它在前面半年，发展极其缓慢，用户量稀少，根本没有用户数据做学习。
等用户累积到一定程度后，算法迭代优化，才慢慢显示出威力。
夏伟提前拿出的这套东西，比前世提前足足一年多，提前好几个版本。
堪称降维打击中的降维打击。
别把斗音这套东西想得很神奇，说穿了一文不值。
它的厉害之处在于用海量的用户行为深度学习，持续进化。。
用户量越多，推荐越精准，领先程度越多。
这世，夏伟要复刻这种优势。
一步领先，步步领先。
让后来者无从追赶。
这三重优势环环相扣，形成了后来者难以逾越的护城河。
时间差上：让一年后的算法版本，提前诞生。
认知差上：是认知层面的降维。
他跳过了所有试错环节，直接把前世经过亿级用户验证的算法逻辑、用户行为模型，拆解成丁明可落地执行的步骤。
相当于拿着标准答案教丁明答题。
落地差上：是算法率先落地