看來(lái)，追女生這件事，比解NP難問(wèn)題，還要復(fù)雜啊。林辰摸著下巴，陷入了深深的沉思。第二章 數(shù)據(jù)模型外的變量
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林辰把“杯子策略”歸為失敗案例后，并沒(méi)有氣餒。在他看來(lái)，任何算法調(diào)試都需要經(jīng)歷幾次迭代，追女生這種“高復(fù)雜度社會(huì)行為”，出現(xiàn)誤差再正常不過(guò)。
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他重新打開(kāi)“蘇晚相關(guān)數(shù)據(jù)”文件夾，在“興趣模型”里新增了一個(gè)子項(xiàng)：對(duì)機(jī)械參數(shù)的接受度——低。
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“看來(lái)得換個(gè)思路。”林辰對(duì)著屏幕喃喃自語(yǔ)，手指在鍵盤(pán)上敲得飛快，“既然硬件展示行不通，就從軟件層面突破?！?/p>
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所謂的“軟件層面”，指的是蘇晚的興趣愛(ài)好。林辰從行政部的入職登記表里（當(dāng)然是趁同事不注意時(shí)“借閱”的）看到，蘇晚的業(yè)余愛(ài)好一欄填著“看電影、逛畫(huà)展、烘焙”。
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三個(gè)關(guān)鍵詞，足夠建立初步模型了。
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林辰先從“看電影”入手。他花了整整一個(gè)周末，用爬蟲(chóng)軟件爬取了近半年所有上映電影的豆瓣評(píng)分、貓眼票房、微博熱評(píng)數(shù)據(jù)，建立了一個(gè)“電影推薦算法模型”。模型里包含情感傾向分析、受眾畫(huà)像匹配、話(huà)題熱度預(yù)測(cè)等多個(gè)維度，最終篩選出一部愛(ài)情片——《夏日告白》。
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數(shù)據(jù)顯示，這部電影的好評(píng)率89%，女性觀眾占比67%，其中25-30歲女性的推薦指數(shù)高達(dá)9.2分，完美匹配蘇晚的畫(huà)像。更重要的是，電影里有個(gè)場(chǎng)景是男主用數(shù)學(xué)公式寫(xiě)情書(shū)，林辰覺(jué)得這簡(jiǎn)直是為自己量身定做的“共鳴點(diǎn)”。
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他立刻買(mǎi)了兩張周六晚上七點(diǎn)的票，座位選在中間排居中位置——根據(jù)視覺(jué)舒適度計(jì)算公式，這個(gè)位置的觀影視角最佳，既不會(huì)因?yàn)樘?，也不?huì)因?yàn)樘h(yuǎn)而看不清細(xì)節(jié)。
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周五下班前，林辰攥著兩張電影票，深吸一口氣，走到了設(shè)計(jì)部門(mén)口。
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蘇晚正背著包準(zhǔn)備走，看到林辰，笑著打招呼：“林工程師，下班啦？”
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“嗯，”林辰把票遞過(guò)去，手心的汗差點(diǎn)把票浸濕，“這是周六晚上《夏日告白》的電影票，根據(jù)數(shù)據(jù)分析，這部電影的情感傾向得分8.7，適合情侶觀影場(chǎng)景，其中……”
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“林辰?！碧K晚打斷他，她看著林辰手里的票，又看了看他緊張得發(fā)紅的耳根，突然笑了，“你追女生是不是像做項(xiàng)目？得先做需求分析，再出解決方案，最后看KPI達(dá)成率？”
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林辰愣了愣，認(rèn)真地點(diǎn)頭：“理論上是的，精準(zhǔn)定位需求才能提高成功率。這是我用三個(gè)模型跑出來(lái)的最優(yōu)解?！?/p>
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“最優(yōu)解？”蘇晚挑了挑眉，故意逗他，“那你數(shù)據(jù)庫(kù)里有沒(méi)有一條信息？我不喜歡愛(ài)情片，喜歡恐怖片?！?/p>
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“什么？”林辰的大腦瞬間宕機(jī)，像運(yùn)行中的程序突然遭遇內(nèi)存溢出。他張了張嘴，半天沒(méi)說(shuō)出話(huà)來(lái)——他的模型里根本沒(méi)有“恐怖片偏好”這個(gè)參數(shù)，所有數(shù)據(jù)都指向“浪漫愛(ài)情片”是最優(yōu)選擇。
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蘇晚看著他一臉茫然、像是被抽走了核心代碼的樣子，終于忍不住笑出聲：“逗你的?！彼噶酥鸽娪捌?，“不過(guò)這部電影我上周跟閨蜜看過(guò)了，確實(shí)挺好看的?！?/p>
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林辰還沒(méi)從“數(shù)據(jù)錯(cuò)誤”的打擊中回過(guò)神，手里的票被捏出了深深的折痕。
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“林辰，”蘇晚收起笑，語(yǔ)氣認(rèn)真了些，“追人不是解方程，沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案的。”她頓了頓，補(bǔ)充道，“有時(shí)候，憑感覺(jué)比看數(shù)據(jù)更重要。”
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說(shuō)完，她沖林辰揮了揮手：“周末愉快，拜拜?！?/p>
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林辰站在原地，看著蘇晚的背影消失在走廊盡頭，手里的電影票像兩片失去水分的葉子。他低頭看了看票面上“夏日告白”四個(gè)字，第一次覺(jué)得，自己的算法好像漏了點(diǎn)什么。
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那個(gè)周末，林辰?jīng)]出門(mén)。他把自己關(guān)在房間里，重新優(yōu)化“蘇晚興趣模型”。他刪掉了“愛(ài)情片偏好”這一項(xiàng)，換成了“未知，需重新采集”，又在旁邊標(biāo)了個(gè)醒目的紅圈。
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“憑感覺(jué)……”林辰對(duì)著這三個(gè)字琢磨了半天，眉頭皺成了川字。感覺(jué)這種東西，既沒(méi)有數(shù)值范圍，又沒(méi)有衡量標(biāo)準(zhǔn)，怎么量化？怎么建模？
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最后，他決定采用最原始也最有效的方法——問(wèn)卷調(diào)查。
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周一早上，林辰拿著一份打印好的問(wèn)卷，堵在了設(shè)計(jì)部門(mén)口。
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問(wèn)卷是他花了三個(gè)小時(shí)設(shè)計(jì)的，分六個(gè)維度，共37道題。從“最喜歡的菜系”到“是否相信星座”，從“下雨天喜歡穿運(yùn)動(dòng)鞋還是靴子”到“看電影時(shí)喜歡坐前排還是后排”，涵蓋了生活的方方面面，堪稱(chēng)一份“蘇晚用戶(hù)畫(huà)像終極問(wèn)卷”。
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蘇晚剛到公司，就被林辰攔住了。
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“蘇晚，”林辰把問(wèn)卷遞過(guò)去，還附帶了一支筆，表情嚴(yán)肅得像在遞交項(xiàng)目計(jì)劃書(shū)，“這是用戶(hù)偏好調(diào)查問(wèn)卷，麻煩你填一下。數(shù)據(jù)會(huì)嚴(yán)格保密，僅用于……提升服務(wù)質(zhì)量?！?/p>
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蘇晚看著那張比項(xiàng)目需求表還厚的問(wèn)卷，愣住了。她低頭掃了一眼題目，看到“如果被困在電梯里，你會(huì)先做什么”“你覺(jué)得理想的睡眠時(shí)間是幾點(diǎn)到幾點(diǎn)”這類(lèi)問(wèn)題時(shí)，終于忍不住笑了起來(lái)，肩膀都在發(fā)抖。
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“林辰，”她抬起頭，眼里閃著笑意，“你這是要給我做人格分析啊？”
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“算是……用戶(hù)畫(huà)像優(yōu)化?！绷殖揭槐菊?jīng)地回答。
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蘇晚接過(guò)問(wèn)卷和筆，在工位上坐下來(lái)，認(rèn)真地填了起來(lái)。林辰站在旁邊，像等待評(píng)審結(jié)果的學(xué)生，緊張得手心冒汗。
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他看到蘇晚在“最喜歡的顏色”一欄寫(xiě)了“鵝黃色”，在“最喜歡的電影類(lèi)型”后面畫(huà)了個(gè)括號(hào)，里面寫(xiě)著“恐怖片（真的）”，在“是否愿意接受算法工程師的邀約”后面，畫(huà)了個(gè)大大的笑臉。
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填完最后一題，蘇晚把問(wèn)卷遞還給林辰，眨了眨眼：“數(shù)據(jù)采集完畢，林工程師請(qǐng)查收。”
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林辰接過(guò)問(wèn)卷，像得到了核心參數(shù)一樣激動(dòng)，連聲道謝，轉(zhuǎn)身就跑回了技術(shù)部。
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他把問(wèn)卷上的數(shù)據(jù)輸入電腦，用SPSS做了詳細(xì)的分析。結(jié)果顯示：蘇晚喜歡吃辣，能接受微麻；怕黑，晚上睡覺(jué)需要開(kāi)小夜燈；對(duì)貓毛過(guò)敏，所以養(yǎng)了盆多肉當(dāng)寵物；周末不喜歡宅在家里，更喜歡去逛藝術(shù)展或看話(huà)?。豢措娪皶r(shí)喜歡坐中間排靠右的位置，因?yàn)椤胺奖阒型救ハ词珠g”。
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看著這些新鮮出爐的數(shù)據(jù)，林辰的眼睛亮了。他立刻根據(jù)這些信息，制定了新的“接近策略”。
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周三中午，林辰去公司樓下的川菜館打包了一份麻辣香鍋。他特意備注了“少麻少辣，不要香菜”——數(shù)據(jù)分析顯示，初次嘗試應(yīng)降低刺激度，且問(wèn)卷里提到蘇晚不喜歡香菜。
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他把香鍋放在蘇晚的工位上，還附帶了一張打印好的紙條：“根據(jù)你的飲食偏好數(shù)據(jù)，該菜品匹配度78%。建議搭配冰飲食用，可有效緩解辣度刺激。”
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蘇晚從會(huì)議室回來(lái)時(shí)，看到桌上的麻辣香鍋，愣了一下。她拿起那張紙條，看著上面嚴(yán)謹(jǐn)?shù)拇朕o和百分比，突然覺(jué)得這個(gè)總把“數(shù)據(jù)”掛在嘴邊的理工男，有點(diǎn)可愛(ài)。
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她抬頭看向技術(shù)部的方向，正好撞見(jiàn)林辰偷偷張望的眼神。對(duì)方像被抓包的小偷一樣，猛地縮回了頭，耳根紅得快要滴血。
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蘇晚忍不住笑了，拿起香鍋，走到技術(shù)部門(mén)口。
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林辰正假裝敲代碼，手指卻在鍵盤(pán)上亂按。蘇晚走到他工位前，把空了的餐盒放在桌上：“林工程師，數(shù)據(jù)分析顯示，你的香鍋很好吃，謝啦?！?/p>
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林辰的耳朵瞬間紅透了，手指在鍵盤(pán)上敲錯(cuò)了三個(gè)字母。他抬起頭，想說(shuō)點(diǎn)什么，蘇晚卻已經(jīng)笑著轉(zhuǎn)身走了。
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看著她的背影，林辰的心跳又開(kāi)始加速。他打開(kāi)Excel，在“互動(dòng)效果”一欄里，鄭重地寫(xiě)下：
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麻辣香鍋，效果+20，可重復(fù)使用。
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窗外的陽(yáng)光正好，透過(guò)百葉窗灑在表格上，把那個(gè)“+20”映得格外清晰。林辰看著這行字，突然覺(jué)得，或許“感覺(jué)”這種東西，也不是完全不能量化的。
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至少，此刻他心里的“愉悅度數(shù)據(jù)”，正在飆升。第三章 算法之外的意外變量
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麻辣香鍋的成功，給了林辰極大的信心。他開(kāi)始按照新的“蘇晚用戶(hù)畫(huà)像”優(yōu)化策略，像調(diào)試代碼一樣，一點(diǎn)點(diǎn)修正自己的行為參數(shù)。
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他根據(jù)蘇晚的作息數(shù)據(jù)，把自己的午休時(shí)間從12點(diǎn)調(diào)到12點(diǎn)15分——這樣就能在食堂“偶遇”去打飯的蘇晚。第一次“偶遇”時(shí)，他端著餐盤(pán)，精準(zhǔn)地計(jì)算好角度，在蘇晚對(duì)面的空位坐下，開(kāi)口就是：“根據(jù)食堂本周菜單營(yíng)養(yǎng)成分分析，今天的紅燒排骨蛋白質(zhì)含量達(dá)標(biāo)，但脂肪含量偏高，建議搭配青菜食用，熱量攝入更均衡?！?/p>
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蘇晚正夾著排骨的手頓在半空，看了看他餐盤(pán)里綠油油的青菜，又看了看他認(rèn)真的臉，默默把排骨放回了碗里。
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后來(lái)林辰發(fā)現(xiàn)，蘇晚打飯時(shí)總愛(ài)最后去拿湯，于是他每天都提前打好兩碗冬瓜海帶湯，等在湯桶旁?！斑@個(gè)湯的嘌呤含量低，適合午餐后飲用，”他把湯遞給蘇晚，“溫度控制在65℃左右，不會(huì)燙嘴?！?/p>
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蘇晚接過(guò)湯碗，指尖碰到溫?zé)岬拇杀?，心里莫名有點(diǎn)暖。她開(kāi)始習(xí)慣食堂里林辰的“營(yíng)養(yǎng)分析”，甚至?xí)鲃?dòng)問(wèn)他：“今天的魚(yú)香肉絲，數(shù)據(jù)怎么樣？”
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林辰的“偶遇”版圖還擴(kuò)展到了電梯間。他分析了蘇晚的樓層刷卡記錄，算出她每天早上9點(diǎn)05分一定會(huì)出現(xiàn)在一樓電梯口。于是他每天提前十分鐘到公司，站在電梯廳假裝看公告，等蘇晚來(lái)了，就“恰好”和她同乘一部電梯。
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電梯里的三十秒，成了林辰的“數(shù)據(jù)展示時(shí)間”?！案鶕?jù)早高峰電梯運(yùn)行數(shù)據(jù)，這部電梯到達(dá)12樓的平均時(shí)間是47秒，比旁邊那部快8秒?！薄敖裉斓腜M2.5指數(shù)78，屬于良，適合開(kāi)窗通風(fēng)?！薄霸O(shè)計(jì)部的打印機(jī)昨天卡紙三次，我?guī)湍氵h(yuǎn)程調(diào)試過(guò)了，今天的故障概率下降60%?！?/p>
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蘇晚靠在電梯壁上，聽(tīng)著林辰報(bào)數(shù)據(jù)，嘴角總是忍不住微微上揚(yáng)。她發(fā)現(xiàn)這個(gè)理工男雖然說(shuō)話(huà)像念代碼，但觀察得意外仔細(xì)——連她部門(mén)打印機(jī)卡紙這種小事都注意到了。
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最讓林辰得意的，是他用Python寫(xiě)的“藝術(shù)展信息推送小程序”。這個(gè)程序能實(shí)時(shí)爬取全城美術(shù)館、展覽館的最新展訊，再根據(jù)蘇晚問(wèn)卷里填的“喜歡印象派、討厭抽象主義”“周末下午有空”等參數(shù)，自動(dòng)篩選出匹配度80%以上的展覽，每天晚上8點(diǎn)準(zhǔn)時(shí)推送給她。
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第一次收到推送時(shí)，蘇晚看著手機(jī)屏幕上那個(gè)帶著像素邊框的展覽海報(bào)，還有下面一行“匹配度92%，推薦指數(shù)五顆星”的字樣，忍不住笑出了聲。她回復(fù)了一個(gè)“謝謝”的表情包，林辰秒回：“程序還在測(cè)試階段，如有信息誤差，請(qǐng)及時(shí)反饋，我會(huì)優(yōu)化算法?！?/p>
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蘇晚看著屏幕，突然覺(jué)得，被一個(gè)人用代碼的方式惦記著，好像也不是什么壞事。
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一切都在按照林辰的算法穩(wěn)步推進(jìn)，直到一個(gè)暴雨天，所有的參數(shù)都被打亂了。
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那天下午，原本晴朗的天空突然被烏云籠罩，不到半小時(shí)，豆大的雨點(diǎn)就砸了下來(lái)，噼里啪啦地打在玻璃窗上，很快連成了雨簾。
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臨近下班，雨勢(shì)不僅沒(méi)減，反而越來(lái)越大。蘇晚站在公司門(mén)口的屋檐下，看著外面白茫茫的雨幕，有點(diǎn)發(fā)愁——她早上看天氣預(yù)報(bào)說(shuō)全天晴天，根本沒(méi)帶傘。
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她掏出手機(jī)，剛打開(kāi)打車(chē)軟件，一把黑色的傘突然出現(xiàn)在頭頂，遮住了斜飄進(jìn)來(lái)的雨絲。
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蘇晚驚訝地轉(zhuǎn)過(guò)頭，看到林辰舉著傘站在旁邊。他穿的還是早上那件灰色沖鋒衣，帽子沒(méi)戴，頭發(fā)被雨水打濕了幾縷，貼在額頭上，眼鏡片上甚至沾了個(gè)小雨點(diǎn)。
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“林辰？”蘇晚有點(diǎn)意外，“你也沒(méi)帶傘嗎？”
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“帶了?！绷殖脚e了舉手里的傘，傘骨上還掛著水珠，“根據(jù)實(shí)時(shí)天氣數(shù)據(jù)，未來(lái)兩小時(shí)降雨量將達(dá)50mm，屬于暴雨級(jí)別?！彼褌阃K晚這邊傾斜了大半，自己的肩膀露在雨里，很快就濕了一片，“我查了你的住址，和我順路，送你回去？”