“你们现在纳入算法中对袁寅进行预测的事件点大概多少？”

“目前围绕袁寅周围的，大概值选定了三万多个事件点，这远远不够，但是我们已经没有足够的力量扩展更多的事件点了。”

“哦！”莫回终于明白了，“怪不得你那么跟玛丽说话，原来是想借助他们的资源推进研究啊。”

“是啊，现在我们队事件点的监测密度不够，如果要将一个人周围的所有事件点全部涵盖，我们估计至少应该达到百万级别。”

“这么多？”莫回吓了一跳，这个数据可是够大的，“可是我感觉一个人的生活中不太可能有这

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“确实非常低，不过好在我们已经能够预测了，这才是关键。”

“准确率这么低，是不是算法有问题？”

“未必是算法问题，我们经过分析发现，主要问题可能在于计算样本数量过低。”

“你们这个计算样本是指什么？”

“事件点！能够与周围环境相互影响的事物单元，比如一个人走路会看手机，手机来了一条信息机会改变他的想法，这个手机就是一个事件点；同样的，某一辆车，它在道路上行驶，它的行驶状态时刻影响着周围的车辆，那么它也是个事件点；一个人在街头散发传单，他必然会对路过的行人造成影响，那么他就是一个事件点；一个教师上课拖堂，肯定会改变学生们的时间安排，那么他就是一个事件点。”

第143章 推衍1.0 (第2/3页)

释微观上的众多扰动和偶发现象。我们正是依据这个假设，构建了一个初步的数学模型，用来模拟这种概率海洋的运作规律。”

“你们这个算法的有效性如何？”

“还很低，我们现在利用这个算法预测袁寅下一步行动会遇到的负面事件，预测准确率最高只有3%左右。”

“这么低！”莫回被吓了一跳，这么低的准确率，已经不能说是预测了，随便找个人瞎猜估计都比这个高。

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