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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。”
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