第6章

复：感谢，感谢。

晚上，我一个人去吃火锅。

点了一大桌子菜：
毛肚、黄喉、鸭肠、虾滑。
要了麻辣锅底，辣得满头大汗。

服务员过来添茶：
"美女，一个人啊？"

"嗯。"我说，继续涮肉。

"庆祝一下？庆祝什么？"

"庆祝重生，庆祝自由，
庆祝新的开始。"

服务员愣了一下，笑了：
"那祝你生意兴隆，万事如意！"

"谢谢。"

我举起啤酒杯，一饮而尽。

辣味、酒味，混杂在一起，
像极了这些日子的滋味。

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第 4 章 技术突破

第七个月，我做了一个决定。

我要重新开发那套核心算法。

不是抄袭，不是复制，不是照搬，
是从零开始，用我自己的思路、
我自己的逻辑，
做出比原公司更好的东西、
更强大的东西。

那套算法的本质是什么？

是通过用户的历史行为，预测未来消费。

但原公司的版本，
准确率只有百分之七十五，
我想做到百分之九十以上，甚至更高。

我开始研究新的模型。

白天接项目赚钱，晚上研究算法。
周末不休息，不出去玩，不约会，
所有时间都用在研究上。

引入深度学习，加入神经网络。
用卷积网络处理图像数据，识别商品图片；
用循环网络处理时间序列，分析购买习惯；
用注意力机制捕捉关键特征，找出规律。

第八个月，模型初见成效。

准确率达到了百分之八十二。

比原公司高了七个百分点。

我给自己买了一瓶红酒庆祝，
八十块，超市打折买的。
一个人坐在办公室里，对着电脑喝。

第九个月，我找到了一个关键问题。

原公司的算法，忽略了用户的情绪因素。

人在不同情绪下，消费行为完全不同。

生气的时候会冲动购物，
买一堆没用的东西；
难过的时候会报复性消费，
花钱买快乐；
开心的时候会买一些平时不会买的东西，
犒劳自己。

但情绪怎么量化？怎么识别？

我查了很多资料、论文、专利、开源项目，
最后决定做一个情绪识别模块。

通过用户的浏览速度、点击频率