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第40章（第2页）

孟远柠切了一声，“谁说我没地方开。”

孟远岑跟见着太阳打西边出来似的，奇道：“咱们一直说要独自美丽的孟小姐，现在终于有看上的人了？方便透露点对方的信息吗？”

孟远柠想了想道：“他是前端开发工程师。”

孟远岑颔首，“嗯，程序员，和你的职业还挺搭。”

孟远柠大学本科读的是金融数学，工作上也需要做数据分析，她自学过一点编程，但是并不精通。

这么多年来，她的择偶标准始终如一，“想当年我也是被数学和计算机摧残过的，所以我对能学好这两样的男生永远有滤镜。”

孟远岑便问：“就因为他是前端开发工程师？我猜应该还有别的原因吧？”

孟远柠忽然笑起来，脸颊上浮现出两个酒窝，“和他接触之后，我了解到，他和我一样都很喜欢看电影，尤其是科幻电影，然后”

“然后？”

“其实我只是随口一说，现在的电影网站水军太多，会出现评价虚高或者偏低的情况，把经典影片刷完之后，找部好电影就跟浪里淘金一样，如果能有影片生成器，当我输入我近期感兴趣的题材，会根据评分高低依次推荐相应的电影，他用技术帮我实现了。”

孟远岑有些疑惑，“可是许多电影网站本来就有这样的功能。”

“不，这不一样。”孟远柠说，“这个排名不是在某个电影网站上的排名，而是参考所有电影网站评分的综合排名，我们爬取了各大成熟的商业化电影网站上的评分数据，然后对这些评分进行加权求和，这个权重是我们一起商讨决定的，既有理性的公式计算，也有感性的情感判断，两者综合考量。”

“当然不只是权重这么简单，我们还设置了一些关键词，比如说‘轮回’‘穿越’，因为我们都很喜欢《蝴蝶效应》这部电影，当我们爬取评论区的数据时，根据打分人数和评论数量，设置高频关键词的判断标准，当某部电影被判断为有我们喜欢的高频关键词，会增加最后的评分。”

“我负责理论模型，他写出相应的代码，最后我们利用很多部电影进行检验，都成功了，比如在某电影网站上，电影A比电影B的评分高出将近一分，但是我和他一致认为电影B比A好看，用我们的模型生出的评分，B就比A高。”

孟远岑静默几秒，“懂了，等于说这个排名包含了你们的偏好。”

法学属于人文社科类，术业有专攻，孟远岑在数据分析这块只懂点皮毛，于是不禁赞叹道：“他真的很厉害。”

“是的，而且你知道的，我这个人是智性恋，所以”孟远柠笑了笑，“总之这事你先别和我妈说。”

“好，”孟远岑答应了，“我还有最后一个问题，当然你可以不回答他叫什么名字？”