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    沈茜很快就下载好了软件，点进去一看，新闻的类型很多，这是对于一名新用户的随机推荐，各种类型的都有，而每名用户，今日头条也会直接发送注册请求，只需要用户点击同意，那么软件就会自己读取手机号码，待电信公司发送验证码后，输入后便成功。

    沈茜没有选择注册，而是往下刷了刷，看到了一篇讨论房价的新闻，立刻点了进去。而在她还不知道的瞬间，今日头条的服务器，已经对她进行的信息处理，虽然沈茜没注册，但每个手机的IP是固定的，今日头条的服务器锁定后，就将【爱好：关心房价】的标签贴在这个IP上。

    接下来，当沈茜读完这篇新闻后，服务器会推荐其他很多人关注的有关房价方面的新闻，不过并不会只推荐这一种，其他娱乐、热点新闻、政治、汽车、财经等新闻，这是为了彻底了解用户的爱好。

    辨别用户的爱好，还有其他方法，如推荐了一些类型的新闻，但被用户迅速划掉，那么也会被记录下来，如果这种次数重复出现，那么这类新闻推荐的次数就会降低。

    而得知用户的大概喜好后，服务器上的命令还有最后一条，那就是要保留20%的位置给其他新闻，哪怕用户不喜欢，这样做，一是为了防止用户的喜好在偶尔的时候，会发生变化，第二就是防止过多的推荐用户喜欢的类型，造成了视觉疲劳，反而会让用户不喜。

    这些都是大数据推荐的基本逻辑，不过现实中想要实现精准推荐就要复杂的多，同一类的新闻有好有差、人的性格会时刻变化、用户每天发生的事情也会影响用户的心态、用户某一天收到外来因素影响、用户的时间因素等等问题，这就需要在规模上形成足够的效应，再根据数据不断的优化。

    看着沈茜在不断的刷着住房信息，周宇杰问道：“你想换房子？”

    “对，有这个想法，这间房子太贵了，一个月要3000多，我有点受不了了。”沈茜说道。

    “3000？你一个月工资多少？”周宇杰惊讶的问道，今年上沪的平均工资也才2000出头，虽说律师这个行业比较高大上，属于白领中的金领，但沈茜毕竟也才刚毕业一年，收入不可能那么高，而且据他所知，律师行业，最开始入门的时候，收入都很低，只有接到了案子，才会苦尽甘来。

    “差不多一万吧。”沈茜笑道：“我们事务所与一般的事务所不一样，福利待遇都比一般的要强得多，而且对新人也非常的好，只不过不管是想进去还是想留下来，都非常的困难，我要不是毕业的学校好一点，恐怕也进不了容升。”

    “倒是还真不错。”周宇杰点头道：“其实想获得优秀的员工，本来就要大方一点，条件越好，自然选择性越多，你能留下来，已经算是不错的了，你哪个学校毕业的？”
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