呼吸着清新的空气，闻着那淡淡的花香，还有耳边不时传来叽叽喳喳的鸟鸣声，林睿开始了每天八公里的长跑。

一通锻炼后，回到家冲了个澡，苏红袖走过来依偎在林睿怀里，声音悠悠道：“林睿，人家一会就走了，这几天你可要老实点，不许拈花惹草，天天要想着人家。”

林睿刮了刮她挺翘精致的鼻子，一脸温柔道：“好了，我的小仙女，知道了，放心回家吧！”

苏红袖吧唧在林睿脸上亲了一口，一脸乖巧可爱道：“其实人家也想在这里陪你，可我妈说我有车了，回家方便，非得十一放假让我回家，人家其实也舍不得留下你一个人。”

林睿道：“知道了，你们家离这里也不远，开车也就几个小时，放假回家一趟也是应该的，放心回去吧！”

苏红袖脸色顿时好了不少，双手搂着林睿的脖子，热情地献上香吻。

两人亲热了一阵，毕竟是十一小长假，趁着时间还早，路上车流不算多，林睿把苏红袖送出小区。

看着车越走越远，渐渐消失在视野里，再没有人在耳边叽叽喳喳。忽然感觉有点空虚，只能轻轻叹了一口气，抖擞抖擞精神，悠哉悠哉的回到小区。

回到家，在屋子里四处转了转，虽然已经搬进了七八天了，屋里的一切仍然显得很新鲜，怎么看怎么喜欢。

最后干脆拿了两本书，泡了一壶茶，把笔记本电脑也拿上，来到了顶楼百米高空的观景平台。

等在沙发上坐下，先给自己倒了一杯茶，又打开笔记本，选了一首纯音乐，这才斜倚在沙发上，翻开一本书，静静的看了起来。

一直到了上午九点多，林睿才合上书，起身伸了个懒腰，一路欣赏着身边万紫千红的花草绿植，来到练武场，褪去脚上的拖鞋，赤着脚踩在橡胶地板上，开始打拳。

二十多分钟两套拳打下来，只觉得浑身舒爽，下楼冲了个澡，换了身清爽的衣服，这才下楼开车出门。

未央科技，虽然现在是十一假期，但对于互联网公司来说，二十四小时有人值守是免不了的。

由于实行了假期三倍工资，过后还可以给予补假，还是有不少人愿意留下来的。

当然公司管理层也需要留下来一人值班，这一次是市场营销总监刘伟主动留下来。

林睿到了公司，随意转了转，和员工聊了一会，见到处井井有条，又回到了办公室。

孙雨桐并没有回家，也留在了公司值班，见林睿来了，给他泡了一杯咖啡。

林睿轻轻抿了一口，打开文件夹，看了看技术部门统计的后台数据，到今天为止。

未央微博注册用户终于达到了一千四百万，在过去的一个星期，日活跃用户平均达到四百一十万。

其中粉丝数超过一百万的博主，总共有十七位，只有七位是网文大神，剩下的都是一些各领域的大V、名人、自媒体、网红…

从这也能看出未央微博多元化战略的成效，已经渐渐摆脱了作者和读者这种单一的模式，更多的优质内容接连出现。

其中真正通过未央微博邀请入驻的网络大V、自媒体、网红，只有四五百人，剩下的几千人都是在这股风潮下自发开通入驻的。

而且在上个月举办的那场科技专场招聘会中，除了网络了大批的技术人才外，还真招到了几位技术大牛。

其中有一位中科大的博士沈鹏，他的博士生导师是国家千人计划海外归国的牛人，目前主要从事世界最前沿的大数据、人工智能和算法的研究。

而沈鹏读博期间主要的研究方向就是算法，他本科读的就是数学专业，对这方面很有天赋。

读博期间，就连他导师很多这方面的猜想和研究都是由他协助或代为完成，可以说是算法方面的顶尖人才。

不过目前国内的互联网公司，对人工智能和算法并没有太过重视，总觉得那太过遥远，还处在跑马圈地，抢占市场的阶段。

像腾讯正陷入游戏开发和投资不可自拔，还想插手网购和搜索，百度和阿里一阵警惕。

最近又和360干起来了，还搞出了二选一，是要QQ，还是要三六零安全卫士，只能留一个。

百度现在也只关注自己的竞价排名，收广告费收到手软，忙得不亦乐乎。

只有阿里比较重视大数据和云计算，成立了阿里云，算是这方面的先行者。

当时林睿听到汇报，竟然有这样的人才往公司投简历，拍板高薪招下沈鹏时，只是觉得这样的人才不能错过，并没有觉得他对公司能起多大的用处。

很多人可能连算法是什么都不清楚，更没法和未央微博联系在一起。

没想到沈鹏来到公司后，先是沉默了一段时间，每天研究未央微博的各种机制，随后就一鸣惊人，给林睿写了一份关于优化未央微博的建议书。

其中最令人拍案叫绝的就是，通过建立算法模型，根据用户特征，包括各种兴趣标签，职业、年龄、性别，阅读时间分布，阅读文章图片类型，用户授权访问位置信息等等，这些用户个人的行为特征。

给每位未央微博的用户都做一个自画像，分析每位用户的性格特点，兴趣爱好，消费习惯，进行多维度的交叉解读和分析。

比如，根据根据用户的自画像，分析用户对那种文章和图片的点击率、点赞、评论、转发，留存时间最长。

以此推算用户的行为习惯。

这些都是可以量化的目标，能够用模型直接模拟做预估。

这是对用户而言。

对于未央微博而言，有了用户自画像，通过用户行为分析不同用户间的相似性，比如点击相似、兴趣分类相似、主题相似、兴趣词相似，甚至向量相似，从而扩展模型的探索能力。

根据他们的兴趣爱好，可以更精准的推送信息，包括不限于各种新闻、官方号、网红、大V、自媒体等等…

对用户的需求行为信息进行解读，可以快速捕捉并反馈至下一刷的推荐效果。

精准的把用户喜欢的信息推送到他们面前。

而且通过算法，还能自我优化平台的内容，对一些标题党、低质内容降低算法权重，进行打压。

对一些重要新闻、热点、优质内容加强算法权重，提高推荐和浏览次数。