方案定下来了。
接下来一个月，团队投入个性化排序的开发。
技术上比分布式索引更复杂，需要建立用户行为模型，需要实时计算偏好，还要保证不影响搜索速度。
但团队热情很高。
这是前沿技术，国内外都还没成熟产品。
如果能做成，百度将在技术上领先一大步。
开发过程中，贾瀞雯每周和陈浩通话汇报进展。
“匿名化处理做得怎么样？”陈浩在电话里问。
“技术团队设计了双重加密方案。”贾瀞雯，“用户行为数据先脱敏，再加密。
存储服务器和业务服务器物理隔离，访问需要多重授权。”
“用户教育呢？”
“我们做了详细的帮助页面，解释个性化功能是什么，需要什么数据，用户有什么权利。
还做了示意图，很直观。”
“好。”陈浩，“记住，透明是关键。
用户不怕你收集数据，怕的是你偷偷收集。”
一个月后，个性化排序功能进入内测。
选了五千名用户参与，都是自愿报名的。
陈浩也加入了内测名单。
贾瀞雯给他开了个测试账号。
内测开始一周后，陈浩打来电话。
“功能我试了。”他，“确实更相关了。
我搜了几次电影，再搜‘导演’，结果里电影导演的内容就排前面。”
“有什么问题吗？”贾瀞雯问。
“樱”陈浩顿了顿，“推荐太狭窄了。
比如我搜了几次武侠片，结果后来搜‘电影’，出来的全是武侠片。
可我可能也想看看其他类型，只是还没搜过。”
贾瀞雯记下来：“你是，个性化过度了？”
“对。”陈浩，“算法太依赖历史行为了，会把用户限制在已有的兴趣里。
但人是有探索欲的，有时候想看看新东西。
所以我们需要一个平衡——既要基于已知兴趣推荐，也要偶尔推荐未知但可能感兴趣的内容。”
“技术上怎么做？”
“可以加一个‘探索性推荐’模块。”陈浩，“比如用户搜‘电影’，大部分结果按他的历史偏好排序，但可以插一两条其他类型的优质内容。
或者定期给用户推送‘猜你可能还喜欢’的推荐，这些推荐不完全基于历史，而是基于相似用户的行为。”
贾瀞雯飞快地记着。
陈浩的想法总是很超前。
“这个模块要控制比例。”陈浩继续，“探索性推荐不能太多，否则就失去了个性化的意义。
但也不能没有，否则用户会困在信息茧房里。”
电话打了四十分钟。
贾瀞雯记了满满两页纸。
挂电话前，陈浩问：“你那边几点了？”
贾瀞雯看了眼表：“十一点半。”
“又加班？”
“嗯，在看内测报告。”
“早点休息。”陈浩，“功能可以慢慢优化，身体不能熬。”
“知道了。”
挂羚话，贾瀞雯翻开笔记本，看着刚才记的内容。
陈浩的字里行间，透着对产品的深刻理解，也透着对她的关心。
她忽然想起刚才通话时，自己记笔记时嘴角不自觉上扬的样子。
那种感觉……像学生时代，听喜欢的老师讲课，既学到东西，又心里甜甜的。
她摇摇头，赶走这些杂念。
继续看内测报告。
但看着看着，她又笑了。
分布式索引让搜索更快，个性化排序让搜索更聪明。
百度正在进入一个新的技术阶段。
而带领他们进入这个阶段的，是远在横店的陈浩，和坐在这里的她。
一个看方向，一个带路。
这个组合，真的像王工走时的——最可怕，也最珍贵。
她合上笔记本，关掉电脑。
今晚不加班了，听陈浩的，早点休息。
走出办公室时，她看了眼窗外的北京。
灯火璀璨，车流不息。
这座城市的某个角落，也许正有人用百度搜索着什么。
他们不知道背后的技术有多复杂，不知道有一群人在为他们能更快更准地找到信息而熬夜。
但他们能感觉到——好用。
这就够了。
贾瀞雯锁上门，走进电梯。
电梯下行时，她想：明要和技术团队讨论“探索性推荐”的实现了。
又要开始新的攻关了。
但她不觉得累。
反而觉得，很有意思。
因为这不仅仅是一份工作。
这是在创造未来。
电梯门打开，她走出去，脚步轻快。
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