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留美回来的刘诗语,对互联网的依赖程度是很高的。
她经常用邮箱与伯克利的导师交流演奏上的心得与问题,导师们也会通过邮箱给她发来一些新的教学资料。
除此之外,她所有的大学同学几乎都是ICQ的用户,大家基于ICQ维持着频繁的联络,就像国内网友习惯用QQ交流一样。
ICQ虽然在十年后就彻底停止服务了,但当下还是国际上最流行的聊天软件,用户量也比MSN大一些。
腾讯QQ最早就叫OICQ,可以算是基于ICQ推出的仿制品,甚至连名字都山寨对方,后来也是迫于侵权压力才改了QQ,结果反倒是因祸得福,无论是ICQ还是OICQ,对中国用户来说,都是一堆搞不明白意义的字母。
OICQ的名字可能需要好几次才能记住,但QQ一下就能记得非常清楚。
事实上OICQ也是改名QQ之后,才一飞冲天的。
刘诗语习惯性的登陆了自己的ICQ,检查了自己的邮箱和未读信件之后,便打开了陈程告诉她的校内网地址。
在注册账号的时候,她把自己初中、高中以及大学的学校都填了上去,而且也按照系统建议,填写了自己每一段入学经历的具体时间。
这也是校内精准推送同学的算法逻辑。
如果用户A是江城一中的学生,也是江城大学的学生,那么系统给他推的十名可能认识的用户里,排在最前面的,一定是和这位用户一样,具备江城一中、江城大学双份求学经历的用户。
其次,才是江城大学用户、江城一中用户。
不过,有一种情况,推荐的权重会超越双学校匹配,那就是入学年限一致。
如果用户B和用户A,都就读于同一所中学、大学,但他们入学年限差的比较远,那系统会优先匹配某一段求学经历与用户A时间上重叠的用户。
比如,用户C和用户A一样,都在1999年考入江城大学,那一定优先推荐用户C,因为他们现实中认识的可能性更高。
如果,用户D和用户A一样,都在1996年考入江城一中,那用户D的推荐权重,要比用户C还高,原因是陈程觉得,高中的学生数量远远比不上大学,所以用户A和用户D认识的可能性,要比和C认识的可能性更高。