注释：本文部分参考《哥德尔、艾舍尔、巴赫》，强烈推荐阅读，神作。阅读本文编程方面最好有点python基础语法。数学要求有基本的线性代数最好，至少需要理解高中的向量。没有也无所谓，就当一个有趣的科普吧。
春天是个充满芬芳的季节，爱情降临的概率比其它时候来得要高一些。
今天没有课，看着天气不错。我想，大概率不会下雨吧。为了证实这个说法，打开手机，今天多云，降雨概率0.1。既然这样，我就出去逛逛书店，看看新书。
先穿过一条樱花大道，绕着湖边步行十分钟，再过一个桥，就到了这个有百年历史的小书店了。
这个书店的融合着历史积淀和现代科技。仅仅从外观而言，它的装修风格比较有民国时的气息，但是进入以后，你会发现这个书店包含着科技的结晶。
进入以后，我首先看了看推荐区。有一个展台根据主流购物网站的购买数据，罗列了最近热门的书籍。还有一个展台，根据豆瓣评分的高低结合书籍的上市时间而布置。这个功能利用的集体的智慧，我觉得挺有意义的，我也能理解。接下来的功能我觉得就有些不可思议了，我用它店里的一台服务电脑，登录我的会员账号，它给我推荐了几本我可能喜欢的小说。我根据它的提示，找到了那几本书，我一一阅读了序言和第一章，发现都是我喜欢的书，它的推荐准确率真是很高。
这是什么原理，为什么它能知道我的喜好。我不过是注册会员时按照提示，选择了十本我喜欢的书，后面就是长期在它这儿买书。他仅仅是拥有我的这些数据，如何得到我的喜好了？ 这个功能细思极恐，好像它只要有数据，能预测未来各种情况的概率。像极了一个弱化版的拉普拉斯决定论，也就是宇宙像时钟那样运行，某一时刻宇宙的完整信息能够决定它在未来和过去任意时刻的状态。
推荐的好书，本本让我心动，忍不住都剁手买了。看来如果一个商店能紧紧抓住用户的喜好，收益是很高的。
出门后，天空竟然下起了大雨，这和我的推测完全不一样。心里开始有点烦躁，一是天气预报不准，二是我没有带伞，三是我得回去玩海岛大亨5。没办法，带着几本书的我总不能在雨中奔跑，虽然我挺喜欢这么疯狂的。我还是老老实实地坐在书店休息区的座位吧，凭积分我还能换一杯咖啡了。到了休息区，居然没有一个桌子没有人的。我只能找人挤一挤了。再次扫视一遍，我的目光似乎无法脱离一个人。一个女生正坐在那儿静静地看着书，五官很精致，有一双大大的且水灵灵的眼睛，鼻子也是高高的耸立，有点像混血儿。她穿着一件日式风格的风衣，显得特别有气质，长得有点像新垣结衣和石原里美的结合体。不时，她还望着窗外的天空，看来她也是躲雨来着。
我走过去，对着她说：“请问我能坐你对面的座位吗？。”她对我点了点头，继续看着她的书。
我坐下后，也打开刚买的一本小说看着。我时不时的看着她，发现她也时不时的打量着我。我心里在想，我怎么也得想办法加她的微信。
正在我找借口可以和她说话时，她主动开口了：“你看过《美丽新世界》吗？”
她的声音很细腻，听着很有吸引力。不过他怎么知道我看过《美丽新世界》，我有点惊讶的回答到，我看过。
她微笑着说，你一定很惊讶我怎么知道的。我告诉你吧，因为我看你正在阅读《1984》，桌子上还有本《动物庄园》，然后我想，既然这三本书是乌托邦三部曲，你此刻买了两本，我觉得你有挺高概率看过另一本。
我恍然大悟，她的逻辑能力真是不错，再加上她看的书是名字叫《人工智能的未来》，不会是数学专业或计算机专业的吧。不过我是数学专业的，我们专业不管是学姐还是学妹我都没见过她，那她是计算机专业的概率挺高的。再加上周围也就一个大学，她应该是和我一个学校的。
我也问她是不是我们学校计算机专业的，答案果然是。后面我们开始谈乌托邦，聊聊文学一类的。
不过天气真是不给力，很快就晴朗了。我和她一起回学校，接着聊我们刚才的内容。跨过桥，走完湖边小路，我们又来到樱花大道，这是我们学校门口出来的大道。雨后的樱花大道，弥漫这樱花的香气，路人也不多，仿佛进入了粉色的天堂。微风吹着樱花，在天空中舞蹈，似乎在寻找归宿。彩虹也不甘寂寞，在给樱花做伴奏。
我和她停下来，看着飞舞的樱花和彩虹。我心中充满这感慨，我对她说着，有时候小概率事件格外的美妙。她说我们的相遇也就依赖着这一系列小概率事件，就像书店里的推荐系统，虽然不能百分之百推荐你喜欢的书，不过有时候不喜欢的书也有转换成喜欢的书的可能。一本小说可能就是让你体验着作者所创造的人生，没有足够的积淀，可能产生不了体验这本书的人生的兴趣，也就失去了喜欢。不过推荐系统里的机器学习在尽力给你推荐你喜欢的书籍。
听着她段话，让我充满着好奇。她了解推荐系统的原理，这正是我所想要知道的事。
我向他询问着其中的原理，她说这个她没办法几句话解释清楚，先给我一个总的概述，从数据中归纳规律，再应用规律。等几天我们都有空，我们在出来详细谈谈。
我很开心，这样我就还能和她再见面。我向她留下微信号，然后我们又向着漫步在樱花大道。
回到宿舍后，我一直在想她给我的那句话的含义。
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