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    随着接触频率的降低，以及生活距离的拉大，这些人中必定也有相当一部分慢慢淡出你的记忆。

    莫回现在需要做的事情就是将这4000个人找出来，给数字人赋值，让他们在数字世界里建立相互之间的社交联结。

    除此之外，莫回还需要给这些社交联结赋值，比如哪个人具体是什么性质的关系，相互影响度如何？关系的亲密度如何？

    这些也是非常关键的信息，就是说莫回需要把每个人日常生活中常接触的那300个人找出来，建立准确的关系定义。

    这部分数据就是不是一份薄薄的简历能够搞定的了，这些只能从个人的大数据中找了，好在通用利用轨迹2.0已经将这些数据渠道打通，莫回只需要调用就好了。

    除了各种公共信息之外，莫回还能拿到用户在各大网站上的隐私数据，将所有这些数据汇集起来，利用深度学习软件进行大范围筛选和比较。

    比如A和B认识，就可以用深度学习技术，分析A和B的所有网络信息记录，从多个角度定义他们之间的关系，甚至还可以辅助视频监控记录，通过分析两人见面时的表情和肢体语言，进行对应的心理分析，以便更加准确的定义两人之间的关系。

    因为很多资料都是现成的，所以分析速度很快，超极本的超级性能在这种大范围高密度数据面前充分发挥着作用。

    所有这些数据唯一的障碍就是传输速度和调取速度，很多数据都沉淀在各个运营商机房的磁盘阵列深处，这都需要一点点调取出来。

    好在超极本比较给力，让莫回在神不知鬼不觉中，悄悄完成了这项浩繁的工作。(未完待续。)手机用户请浏览m.aiquxs.com阅读，更优质的阅读体验。


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