“既然这样
话，
给你推荐
个人，你找到他，可以给他高薪，但能不能弄过来，得看你本事。”
陈北陡然有
兴致，眼睛瞪大问：“谁？”
“张名。九九房CEO，你去碰碰运气吧。”
陈北呲溜下就跑。
“要确是人才，真会给很高薪水，反正到时候你发！”
陈北坦言，“设想很美妙，但做起来有难度，单纯新闻类app太过简单，而要说到你说个性化推荐……又太难，你也是高级知识分子，应该知道模型这俩字，说起来容易，做起来真不容易。”
“具体，难在哪儿？”温晓光问道。
陈北仰着脑袋想想，他那个头发是越来越少。
“按照你要求和设想，们要根据用户社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等挖掘出他兴趣，如果要真正实现大致上要分成两步，第步就是通过用户阅读行为，计算出用户兴趣。第二步，要在用户每次动作之后捕捉其动态，然后更新用户模型。”
“你不必和讲这
专业东西，并非计算机出身，听不懂你说用户模型内涵，你只告诉，难在哪儿？”
陈北点头，“算是吧，而且现在就急于盈利其实为之过早，移动互联网正是待开发蛮荒之地，包括你直负责观察那些企业，们这些人在未来几年之内都不会真正做到盈利。呢，算是次探索，失败也没关系，时间还是有。”
关于内部这些声音。
陈北也都传达到温晓光耳朵里。
拒绝马总，就会带来这些副作用。
说白，公司内有些人是为实现自己某个梦想，但多数人都是为钱在工作，甚至于发展到但凡公司老板光谈远景、梦想不谈钱都是耍流氓。
温晓光微笑不语，他是无所谓，这种人才不是钱问题。
“哪儿都难啊。”陈北都要眼含泪水，“要从每条信息中提取几十个到几百个高维特征，然后进行降维、相似计算、聚类等方法去除重复信息，之后要进行机器分类、LDA主题分析、信息质量识别……”
“更关键是，你说是做到实时推荐，那需要计算机在多久时间内计算出结果？”
温晓光确实不大懂，“既然是实时，总归是得很短很短才行，1秒？”
“真1秒就好。”陈北扯着嘴巴苦笑，“考虑到巨大用户规模，每个实时推荐计算要在0.1秒内得到结果，用3秒钟完成文章提取、挖掘、消重、分类，5秒计算新用户新区分配，10秒内更新用户模型。”
好吧，听起来是不大容易，温晓光原谅他抱怨。
因此拒绝这明显利润，要说点波澜都没有，那应该就是CEO自己蒙着眼睛骗自己。
不过温晓光也不会被下面意见裹挟。
温晓光对陈北说：“之前便预感到会有些声音，但不会有问题，微拓还是发展势头最猛企业。”
“那那些声音……”
“CEO工作不是听下面人话，而是叫下面人听话。”温晓光讲很直接话，然后问：“你甭操心这些。你负责项目那边呢，进展如何？”
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