莫回索性将无线路由关闭🏏，结果现极本上网完全不受影响🎻，只要输入网址🍙，极本就能正常访问互联网🍕，一切都像是正常的一样🌂，只不过最不正常的是它根本不需要接入设备🎲，甚至在屏蔽实验室里都一切如常🍻。???????笔趣阁ｗ?ｗ?ｗ?．?ｂｉ?ｑ?ｕ?ｇｅ．ｃｎ

莫回输入天网服务器的Ip地址🈂，极本顺利链接到服务器上🍌，所有文件调用正常㊙，各种指令执行正常🍐。

莫回感觉极本还有很多未知的秘密等待他的挖掘➰。

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数字世界的框架很快搭建完成🌝，世界的基础就是数字纽约🏷，里面已经入驻将近两千万人⏸，这两千万人实际上都是数字人🎉。

这些数字人基本上与现实的人一一对应🎠，但是这些数字人入驻之后不过是一个个枯燥的数字人模型👫，它们与对应人的外形虽然高度相似⚫，但是目前显得非常的呆板✍。

数字人建模完成了🌡，只不过是给某个现实人配了一个数字人模型而已🍋，做到这一步其实还无法体现出数字世界的价值来🎧。

接下来莫回需要给数字人添加“人”的属性✔，让它从一个数字模型🐘，变成一个有血有肉⚫，可以模拟现实人行为的这个带“人性”的数字模型🍱。

想要做到这一点有很多工作需要做🍒，先要做的一点是理顺社会关系网络🍍，将每个数字人置于一个社交网格中✳，然后标定他们相互之间的人际关系🐝。

比如tom和jerry是大学同学🏀，那么在数字世界中🎲，就需要将他们所有的同班同学全部标定出来🎍，建立联系🍪。

同样的🏙，tom如果11年到13年在谷歌的市场部工作🎇，那么他那个时期的同时也需要标定出来🐇，tom的邻居👥，tom的父母👅，等等这些主要的社交链接都需要标定出来🍰。

为了搭建这个社交网络结构⏮，莫回专门引入深度学习技术🐬，这个技术拥有一定的自主学习能力🏀，在学习中能够具备一定的智能性🏍，这个技术正好可以帮助莫回来解决数据解析的问题⭐。

有了分析技术⛲，莫回还需要数据源🏃，用来标定每个人的主体社交联结🌡，这个主体社交联结是指那些比较容易能够观察到的🏎，显性的社会关系✖，比如亲戚关系🏎、邻居关系👃、同学关系🌪、同事关系🐦，这些关系基本上很难造假和模糊🏁，比较容易定义🌦。

为了获得这部分主体社交联结数据🎎，莫回通过上帝之手的力量🎌，调来了美国主要的几个招聘网站的简历库🎚，其中1inkedin的数据就具备这种社交网络的雏形🌩。

简历上的数据都是能互相印证和排错的🌰，你的简历可以造假♿，但是你的社交联结很难造假🐺。

有了美国主要招聘网站的简历库👜，数据人的社交网络的主体框架就搭建出来了Ⓜ，但是每个人除了那些主体社交关系之外🍓，还存在很多其他的社交关系🍙，比如网友🎿、比如脸书上加的好友🏜，比如客户关系⛑，比如工作中认识的朋友🐀，比如参加各类party认识的朋友🆒，比如参加各类社团认识的朋友🎯。

这类关系是很难出现在简历🏼、档案⛏、法律记录中的🎑，而这部分关系占比还偏偏很高👋，这同样需要找到合适的数据源♟。

按照数据统计🐦，一个人一生中大概能认识4ooo人左右🌍，这个认识通常是指你能记住他的长相👊，知道他的名字🍻，与他交谈过🆗，并且你们的关系是相互的🐓，他也同样认识你🏓。

这4ooo人出现在人生的各个时期⏹，他们通常是你的各个阶段的同学🃏、邻居👤、同事🍪。

这些人基本上只出现在你人生中的某一阶段🍍，然后随着你年龄的增长🐼，他们都会被逐渐忘却🎸。

如果你是个2o多岁的人🐼，那么你现在应该已经记不得几个小学同学的名字了➰，而他们的长相你也需要花很长时间进行回忆了🌨。

如果你是个3o岁的人🍙，那么你的初中同学差不多也开始步入淡忘的阶段🌰。

以此类推🎷，人对于十年前的关系已经大部分忘却了🃏，就算是5年前的关系也忘却了相当部分🍫。

我们日常能够记住的人⛑，基本上维持在3oo个左右🌓，这3oo人是日常经常接触的🍢，现在能够记起来他们长相的🐮。

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4ooo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3oo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.o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**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🏩，所以分析度很快🈂，极本的级性能在这种大范围高密度数据面前充分挥着作用⚾。

所有这些数据唯一的障碍就是传输度和调取度❇，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⚪。)

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