林枫在脑海中进一步描绘着他的“每日头条”计划。

作为一个曾经精研算法的技术人员，林枫当然清楚，要让这个产品在丑国市场立足，核心竞争力就是算法。

而这个核心算法要如何设计呢？

林枫打算将每日头条的推荐算法分为三个主要层次——数据采集、用户画像构建和内容推荐。

首先，通过用户行为数据的采集，他能够获取用户在应用上的点击、停留时长、浏览路径等多维度的数据。

其次，他会运用这些数据构建每个用户的画像，从兴趣偏好到行为模式都详细记录，从而不断“学习”用户的个性化需求。

最后，通过内容推荐层的算法将合适的内容推送到用户眼前。

这套算法就像一个智能助手，能实时捕捉用户需求，并根据他们的偏好动态调整推荐。

当然，还要进行适合海外的适应性战略。

毕竟你不能说头条系本身的算法不成熟吧。

但即使是前世头条成熟的算法，在最开始移植到丑国市场后也会面临许多“水土不服”的问题。

丑国用户的习惯、关注内容的类别和节奏与国内截然不同。

为了实现本地化的算法优化，林枫必须深入理解丑国用户对内容的兴趣结构，并且让算法在推荐内容时更贴近丑国的文化背景。

比如，丑国用户是会更加关注关于政治？还是会更加关注地域新闻？亦或是会更加关注娱乐八卦等内容呢？还是说会沉溺于瑟瑟之类的特涩文化呢？

这些都是问题，林枫需要确保算法在这些内容上具有良好的推荐精准度，以避免用户流失。

而如果核心算法能在丑国市场申请专利，不仅能保证技术优势，还能在未来增强话语权的布局中稳占一席之地。

老教授曾提到过，算法领域的专利其实是一种竞争壁垒，可以有效阻止后续模仿者的进入。

林枫计划将每日头条算法中的“个性化推荐系统”申请成专利，这套系统既包含了数据采集与处理的方法，也包含了基于用户行为进行内容推荐的算法框架。

而这个专利也将成为每日头条的最核心专利。

虽然先前林枫已经同老教授就申请专利这事聊过不少，但林枫还是决定在专利申请上多做几手准备。

除了主算法，他还计划为几个关键技术模块单独申请专利，比如用户画像的构建方法、内容标签与兴趣匹配的算法结构。