概念作品 · 数据为模拟
你想找一个人。
我们不看你怎么描述自己，
只看你实际是什么样。
推荐流记录着你真实的偏好；算法把它算成一组坐标，在高维空间里找出离你最近的那个人。
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0 个问题 · 16 条轴 · 0 个标签
距离 — · 夹角 — · 一致 —
最远的一条轴：香菜（爱 ⟷ 恨）。
我们读什么
推荐流里没有形容词，
只有你停下来的地方。
停留、完播、回看、收藏换算出 16 条轴，也就是 16 个维度。维度够多，才看得出你是哪一个点。
为什么不用标签
「善良」「聊得来」——
这两句话几乎不含信息。
不是你不诚实，是这些词对每个人都成立。你想找的那个人，从来没法用形容词写出来。
登记表 · 自陈
兴趣
旅行、看展、健身
理想生活
周末 brunch、citywalk
希望对方
上进、幽默、情绪稳定
坐标 · 停留
二次元 ⟷ 现充
0.42
日剧 ⟷ 美剧
0.34
找人说话 ⟷ 一个人待着
0.86
然后
在高维空间里，你是一个点；
你和另一个人之间，只有一个量——距离。
最近的一条轴是「周末：出门 ⟷ 在家」，Δ 0.02；最远的是「香菜：爱 ⟷ 恨」，Δ 0.42。
距离0.181
夹角17.7°
一致轴11 / 16
香菜 爱 ⟷ 恨 Δ 0.42
剧集 日剧 ⟷ 美剧 Δ 0.36
音乐 华语 ⟷ 欧美 Δ 0.32
维度越多，越不容易被几句自我描述糊弄过去——这就是它比标签更有说服力的地方。
名字的来历
「两颗星各自转，
共用一个看不见的质心。」
星际里没有路标，星靠引力走；推荐流里也没有路标，你靠算法走。这两种轨迹的形状，是同一件事。伴星 读的正是它——所以它敢替你找那颗能同行的星。
反复回到的未完成0.82
同一主题回看 ≥5 次：你在 17 个主题上回来过异见时的姿态0.58
遇到反方观点时的停留：平均 4.2 秒尚未拥有的生活0.88
收藏里指向「还没有的生活」：29 条中 26 条