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对接完成后，李萌开始训练推荐算法的模型——用了一批从网上爬来的短视频数据。
她把这些数据分成训练集和测试集，然后用协同过滤算法和內容推荐算法，分別训练了两个模型。
最后，她把两个模型的结果融合起来，得到了一个混合推荐模型。
“这个模型的准確率，大概在百分之三十左右。
“李萌说，“在冷启动阶段，这个准確率已经可以了。
等用户行为数据积累多了，准確率还会提升。
“
秦风点了点头。
推荐算法的准確率，在业界一般也就是百分之三十到百分之四十。
因为用户的兴趣是变化的，而且很多时候，用户自己也不知道自己对什么感兴趣。
推荐算法能做的，是儘量把用户可能感兴趣的內容推给他们，但不能保证每次都推对。
五月初，“颤动视频“的內测版本完成了。
秦风找了100个內测用户——主要是清华和北大的学生，让他们试用並反馈问题。
这些內测用户，一部分是秦风在学校里贴海报招来的，一部分是凌玥在学校的技术论坛上发帖招来的，还有一部分是张浩他们从自己的朋友圈里拉来的。
內测的方式很简单——秦风建了一个微信群，把100个內测用户都拉了进去。
然后他在群里发了一个下载连结，让大家下载安装，试用一周，然后把问题和建议反馈到群里。
反馈的结果比预想的好——用户留存率达到60%，日均使用时长达到25分钟。
留存率60%，意味著100个內测用户里，有60个在第二天还会打开应用。
这个数据，在2012年的移动网际网路应用领域，已经可以算作优秀了。
因为那时候的用户，对移动应用还很新鲜，但也很容易审美疲劳。
能让他们留下来，说明產品本身是有吸引力的。
日均使用时长25分钟，意味著每个用户每天会在应用上花25分钟。
这个数据，在2012年也算很不错了。
因为那时候的手机应用，大多数都是工具类的，用时长短。
能让用户花25分钟在上面，说明內容本身是有粘性的。
秦风看著这些数据，心里很满意。
但他没表现出来，只是对团队说了一句：“不错，继续优化。
“
他心里清楚，60%的留存率和25分钟的日均使用时长，在2012年的短视频应用领域，已经可以算作爆款潜质了。
他知道，这个產品，只要推广跟得上，一定能火。
张浩、李萌、王健都露出了笑容。
这是他们第一次做出一个完整的產品，而且数据还不错。
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