办公室里，程旭元一个劲摇头晃脑。
他对一旁的陈东卓说道，“用户爽了，你就让他一直爽就对。怎么让用户爽？按照微头条之前的做法，那就一直给他堆‘喜欢’的内容就对了。”
陈东卓眉头紧皱着，“道理我是清楚，所以这个所谓‘同身人’的方法，现在挖掘的情况着实不理想。效果不行，确定就一股脑地接着推？”
程旭元笑了笑，这“同身人”倒是微头条在后续的产品发展中找到的一个新思路。
所做倒也简单。
“世界上没有一片叶子是相同的。”
虽有哲学家话是这么说，但对微头条而言，这显然就不是个事。
在“同身人”的数据挖掘中，某个微头条用户的阅读偏好和习惯会丢进海量的数据中进行比对。在千万人中，找到一个和你数据近似度大于80%的用户，困难么？若是困难，那50%又如何？
既然你和他有着一定的数据相似度，那微头条要做也就简单：相似得越高，那大可把你看过的推给另一人，另一人看过的再反过来推给你。
除了基于自身历史数据之外，也基于一些和你类似的“同身人”数据，这推荐就显得有那么些道理。
“哇，你在看xxx剧！我也超喜欢，推荐你看yyy剧，和这个类似，也特别好看。。。。。。”
大概，生活中这样的场景也是有。而微头条，是模拟着两个数据体之间进行相互推荐。
程旭元抿着嘴道，“那可能是数据量挖掘得还不到位。先调整下新策略的权重，减少这部分的推送量吧。”
至于别的，程旭元也不好多怪罪。微头条还有些业务是在七星实验室里头“寄宿”，这还能怎么着啊！
微头条想要加速，内容是有，数据是有，但挖掘的计算能力是不够，这就成了掣肘。
陈东卓幽幽地叹了句，“唉，行。”
到底微头条还是“小弟”，梦谷云确保供给的优先级，最高莫过于微讯，接着是梦广。什么橙子蜜桃天天都嚷嚷着，这微头条就是叫唤，梦谷云也着实挤不出供应。
程旭元见状，正准备再吩咐两句，温旭伟倒是风风火火地赶了过来。
他对程旭元说道，“广南数据中心一期马上就位。你安排一下，给出一份迁移列表和计划，我们梦谷云明天开始就陆续进行布置。”
程旭元一想，“那先安排边缘业务吧，这急急忙忙地突然又能上了，我反倒担心出岔子。”
温旭伟大咧咧道，“能tm有什么岔子。什么供电、网络、散热的，该测的早测完了。”
程旭元斜眼看着温旭伟，这死胖子可是妖得很，自己可是给他“骗”了几次。有次周末他还被忽悠着拉了几个微讯工程师过去，没成想楞是在机房住了两天。
程旭元抬头道，“陈工啊。之前微讯的数据模组你是熟悉的，要不你和老温走一趟，既可以安排微讯一些非关键部分迁移，也可以先让老温给你把微头条的计算资源打满。”
陈东卓听后倒是一阵欣喜，这简直是解了微头条的燃眉之急！