这个测试结果，证明京城算法团队搭建的协同过滤基础机制完全生效了。
因为他的飞鸽账号，聊的基本都是工作。
基于他平时聊天的内容，算法给他打上了非常明确且单一的“高端商业用户”标签，从而将整个内容池里最符合这些标签的文章，源源不断地搬运到了他的手机上。
对于一个画像单一的用户来说，这套算法表现得相当完美。
但林辰深知，自己只是几亿飞鸽用户中一个非常极端的特例。
普通老百姓的真实社交生活，远比这复杂千百倍。
他从沙发上站起身，直接来到了数据指挥中心。
张栋正站在主控台前，双手撑着桌面，额头上全是细密的汗珠。
他面前的大屏幕被分成了两半，一半是不断滚动跳跃的实时数据流，另一半则是连线京城算法实验室的高清视频通话。
视频画面里，周博士同样是一脸的凝重，正拿着一份数据报表在快速地说着什么。
看到林辰走过来，张栋赶紧直起身子，喊了一声：“老板。”
视频那头的周博士也停下了话头，隔着屏幕向林辰打了个招呼。
“情况怎么样？”林辰拉过一把办公椅，在主控台前坐下。
张栋苦笑了一下，如实汇报道：“老板，系统是准时上线了，各项底层接口的承载能力也完全没有问题，实际数据不太理想。”
“详细说说。”林辰双臂交叠放在胸前，做好了听取坏消息的准备。
张栋调出后台的一组数据折线图，指着上面一条明显偏低的红线解释道，“用户平均停留时长只有不到五分钟，很多人滑了没几下就直接退出了。”
视频那头的周博士接过话茬，语气中带着几分技术人员面对复杂现实的无奈感。
“我们原本以为，只要抓取了用户的聊天关键词，就能刻画出他们的兴趣，但这套逻辑在面对普通老百姓真实、庞杂的社交生活时，显得太单薄了。”
“一个普通的网民，他一天在飞鸽上的聊天内容跨度非常大，他可能上午在跟同事聊怎么处理Excel表格，中午在跟老婆聊下班去菜市场买什么菜，下午又在群里跟朋友激烈讨论昨晚的一场足球赛，晚上还要发几张自己养的宠物的照片。”
周博士摊开双手，表情十分苦恼：“这就导致，我们的系统在一天之内，从这个用户身上提取出了上百个完全不同的兴趣标签：办公软件、生鲜蔬菜、体育竞技、宠物护理……”
“标签太多了