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第33章 网吧里的未来ct0（第1页）

七月底的深圳，热得像一个巨大的蒸笼。下午四点，太阳还毒辣地掛在天上，晒得柏油路面浮起一层透明的、摇曳的热浪。城中村的巷子又窄又深，两侧是密密麻麻的“握手楼”，阳光只能从楼缝里漏下几道惨白的光柱，照在积著污水的坑洼路面上。

林浩从建材市场出来，t恤后背已经湿透，紧贴在皮肤上。他手里拿著一捲图纸，是创新大厦五楼的装修设计图——刚和设计师吵了一架，对方坚持要做吊顶、大理石前台、玻璃隔断，说“这才像正规公司”。林浩坚持要做开放空间、水泥地、裸露管线，说“这才像创业公司”。最后各让一步：前台用水泥砌，但打磨光滑；不吊顶，但刷黑漆；办公桌用实木板，但自己钉。

省钱，但要酷。这是林浩的要求。

他拐进巷子口一家网吧。招牌是褪色的“极速网咖”，玻璃门上贴著《传奇》《奇蹟》《cs》的海报，但边角捲起，被太阳晒得发白。推门进去，冷气和烟味、泡麵味、汗味混杂的气浪扑面而来。

下午的网吧人不多，大半机子空著。几个少年在打游戏，大呼小叫。角落里，一个瘦得像竹竿的年轻人，背对著门，坐在最里面的位置。他没打游戏，屏幕上是黑色的终端窗口，绿色的字符快速滚动。桌上摊著一本厚厚的书，砖头一样，是《算法导论》英文原版，书页泛黄，边角捲起，密密麻麻写满了笔记。

林浩在他斜后方找了个位置坐下。开机，打开邮箱，处理装修报价单。但眼角余光一直瞟著那个年轻人。

年轻人很专注。手指在键盘上快速敲击，但动作轻盈，几乎没有声音。屏幕上的代码在滚动，是c++，但风格很独特——变量名用下划线分隔，函数短小，注释精確。林浩能看到几个关键词：collaborative_filtering、user_vector、item_similarity……协同过滤，用户向量，物品相似度。

这是推荐算法的核心概念。在2003年，这太超前了。当时国內网际网路还处在门户时代，新闻是编辑手动推荐，电商还没起步，推荐算法只是学术论文里的概念。

林浩起身，去吧檯买了两瓶冰镇矿泉水。走回来，把一瓶放在年轻人桌上。

“喝点水。”

年轻人抬起头。很年轻，可能二十出头，戴一副黑框眼镜，镜片很厚，眼睛很大，但眼窝深陷，有黑眼圈。脸很瘦，颧骨凸出，嘴唇乾裂。他看了一眼水，又看了一眼林浩，眼神里有警惕，也有困惑。

“谢谢，不用。”

“天热，脱水。”林浩在他旁边的空位坐下，拧开自己那瓶，喝了一口，“看你写代码，是推荐系统？”

年轻人愣了一下，警惕更深：“你懂？”

“懂一点。协同过滤，基於用户的，还是基於物品的？”

“都在试。”年轻人说，声音很轻，但清晰，“但稀疏矩阵问题解决不了。用户-物品矩阵太大，太稀疏，相似度计算不准。”

“用svd（奇异值分解）降维。或者，加隱语义模型。”林浩说。

年轻人眼睛睁大了。他看著林浩，像看著一个突然从地里冒出来的怪物。2003年，svd在推荐系统中的应用，还只是少数实验室在研究的课题。

“你……你是哪个实验室的？”年轻人问。

“不是实验室，是公司。”林浩说，“浩宇科技，做游戏的。但我们对推荐算法有兴趣。你在做什么项目？”

年轻人犹豫了几秒，然后说：“个性化新闻推荐。我想做一个系统，根据用户的瀏览歷史，自动推荐他可能感兴趣的新闻。但现在还在理论阶段，数据都没有。”

“爬虫抓新闻，用户行为模擬，先跑起来。”林浩说，“算法不验证，永远是纸上谈兵。”

“我知道。”年轻人苦笑，“但没伺服器，没数据，没资源。我在深大读书，实验室的机器要排队，一次只能跑一小时。”

“深大？计算机系？”

“嗯，大三。张一鸣。”

林浩的心臟重重跳了一下。张一鸣。这个名字，他上辈子在无数科技新闻里见过：今日头条创始人，字节跳动ceo，中国网际网路新生代巨头。但现在，他只是个在网吧啃《算法导论》的穷学生。

“我叫林浩。”林浩伸出手。

张一鸣握手。手很瘦，但有力。

“你刚才说，浩宇科技？做游戏的？《血战天下》是你们做的？”