這類關係是很難出現在簡曆、檔案、法律記錄中的，而這部分關係占比還偏偏很高，這同樣需要找到合適的數據源。

    按照數據統計，一個人一生中大概能認識4000人左右，這個認識通常是指你能記住他的長相，知道他的名字，與他交談過，並且你們的關係是相互的，他也同樣認識你。

    這4000人出現在人生的各個時期，他們通常是你的各個階段的同學、鄰居、同事。

    這些人基本上隻出現在你人生中的某一階段，然後隨著你年齡的增長，他們都會被逐漸忘卻。

    如果你是個20多歲的人，那麽你現在應該已經記不得幾個小學同學的名字了，而他們的長相你也需要花很長時間進行回憶了。

    如果你是個30歲的人，那麽你的初中同學差不多也開始步入淡忘的階段。

    以此類推，人對於十年前的關係已經大部分忘卻了，就算是5年前的關係也忘卻了相當部分。

    我們日常能夠記住的人，基本上維持在00人是日常經常接觸的，現在能夠記起來他們長相的。

    隨著接觸頻率的降低，以及生活距離的拉大，這些人中必定也有相當一部分慢慢淡出你的記憶。

    莫回現在需要做的事情就是將這4000個人找出來，給數字人賦值，讓他們在數字世界裏建立相互之間的社交聯結。

    除此之外，莫回還需要給這些社交聯結賦值，比如哪個人具體是什麽性質的關係，相互影響度如何？關係的親密度如何？

    這些也是非常關鍵的信息，就是說莫回需要把每個人日常生活中常接觸的那300個人找出來，建立準確的關係定義。

    這部分數據就是不是一份薄薄的簡曆能夠搞定的了，這些隻能從個人的大數據中找了，好在通用利用軌跡2.0已經將這些數據渠道打通，莫回隻需要調用就好了。

    除了各種公共信息之外，莫回還能拿到用戶在各大網站上的數據，將所有這些數據匯集起來，利用深度學習軟件進行大範圍篩選和比較。

    比如a和b認識，就可以用深度學習技術，分析a和b的所有網絡信息記錄，從多個角度定義他們之間的關係，甚至還可以輔助視頻監控記錄，通過分析兩人見麵時的表情和肢體語言，進行對應的心理分析，以便更加準確的定義兩人之間的關係。

    因為很多資料都是現成的，所以分析速度很快，超極本的超級性能在這種大範圍高密度數據麵前充分發揮著作用。

    所有這些數據唯一的障礙就是傳輸速度和調取速度，很多數據都沉澱在各個運營商機房的磁盤陣列深處，這都需要一點點調取出來。

    好在超極本比較給力，讓莫回在神不知鬼不覺中，悄悄完成了這項浩繁的工作。

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