产品经理和算法是一个非常密切的联系。不需要去说太多的客套话。用一个简单的例子说明一下。

大家对大众点评已经非常熟悉了。对餐馆的点评是大众点评的核心；如何有效的展示用户点评的信息，也是大众点评非常急迫的问题。

作为点评信息，最基本的列表展示就是时间的倒序。

如果单单以时间的倒序来排列，将会埋没一些非常有价值的信息。这些有价值的信息大众点评已经用了非常有效的手段来进行维护——回应。

如果让回应参与到列表的排序中情况会怎么样呢？回应数多的信息展示到列表的前列。这将让有效的信息被更好的展示给用户。

但是，用户的新发贴如何被展示呢？于是，新发贴被在一定时间内展示在列表的第一页；如果新发贴非常多，较短的时间新发贴被推到第二页，又如何有效的将新信息进一步展示给用户呢？增加新发贴回应的“灵敏性”。新发贴如果一旦被回应，将被提到第一页，而且被保护一段时间。

这个思维的基础是用户能够浏览足够多的页面，并且对看到的“帖子”均给予有效的回应。

问题出现了：其实用户的访问深度是不足的。用户访问较浅的情况下，第一页的展示信息将被更多的回应。出现了回应愈多愈多的情况。

这个时候，可以引入一个新的行为：增量增长——即：在某一段时间内回应的增量增长来判断帖子回应的有效性。

这时候，我们看到了增量增长对帖子时效性的判断。

如：一个餐馆的某个评论是2007年10月20日评论的，说餐馆的饭菜好吃；可是，2008年初餐馆换了一个厨子，饭菜不好吃了；2008年8月12日，有一个用户发表了一个帖子说饭菜不好吃，引起了共鸣；但是在2008年8月底，这个帖子的回应数有可能不高，但是增长量是较快的；这时候显然说饭菜好吃的帖子已经过时了。

这样的一个思维过程就是算法的产生过程。

这个思维过程也是产品经理在分析用户需求后，对用户需要的一个很好的回应。

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