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第337章 海量影视库[4 / 6]

觉地看了一眼身旁的拉里,似乎在确认什么,然后才转向李沐阳,他推了推眼镜,语气带着技术人特有的直接和一丝刚刚被激发的灵感:

“原本……是没有什么特别急需的。

技术框架和网站原型已经搭好,评分算法和社区交互的基本逻辑也测试过了。”

他话锋一转,眼中闪着光:

“不过,刚刚听了拉里关于夏国人才和成本优势的那番话,我倒是突然有了点新的想法。

也许……烂番茄面临的最大瓶颈,可以用类似思路找到突破口。”

“哦?说说看。”

李沐阳身体微微前倾,露出感兴趣的神色。

拉里和老黄也看了过来。

杨生组织了一下语言,清晰地说道:

“烂番茄的业务模式,和谷狗的搜索引擎有本质不同。

我们面临的核心挑战不是算法或技术瓶颈,而是内容——

海量的、需要持续更新和维护的影视内容数据。”

他进一步解释:

“电影、电视剧、演员、导演、上映日期、媒体评价、用户短评……

每一条信息都需要准确无误地录入、分类、关联,并建立强大的标签和检索系统。

当前市场上的影片库存已经是天文数字,每年还有无数新作上映。

要构建一个能够覆盖主流市场、具备权威性和实用性的影视数据库,这本身就是一项极其庞大、繁琐且需要持续投入人力的工程。”

他这番话道出了所有内容型网站(尤其是依赖结构化数据的网站)起步时的共同痛点。

拉里和老黄听完,也下意识地开始思考这个“非技术性”难题。

对于他们这些擅长用代码和算法解决问题的技术天才来说,这种需要靠“人海战术”和细致运营才能完成的基础建设工作,反而更令人头疼。

在目前的互联网环境下,除了雇佣大量编辑人工录入、校对,似乎没有更高效的捷径。

“那么,你们目前有想到什么解决方案吗?”

李沐阳追问,他想听听这位程龙铁粉的思路。

杨生的回答出乎意料的“务实”甚至有些“取巧”:

“在听到拉里分享那个‘远程协作’案例之前,我和团队确实很头疼。

我们估算过,如果完全在硅谷组建编辑团队,按照我们设想的数据覆盖范围和更新速度,人力成本会高到让项目在早期就难以为继。”

他顿了顿,

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