本文目录一览：
- 1、你知道哪些“一直被模仿从未被超越”的经典作品？
- 2、豆瓣读书推荐模块分析
- 3、如何评价《天才在左疯子在右》
- 4、《黑客简史：棱镜中的帝国》txt下载在线阅读全文,求百度网盘云资源
- 5、元宇宙的发展前景？
你知道哪些“一直被模仿从未被超越”的经典作品？
不是吧不是吧！不会有人真的以为经典的皮毛随便模仿一下就能大火特火吧？！答案当然是不可能！经典作品就像我们茶余饭后念念不忘的主菜，基本上空闲的时候就想要回味一下，可以说是“一直被模仿，从未被超越”，那接下来就来盘点一下，那些影视作品中的战斗鸡！【多图预警！】
NO.1 胡军版的《天龙八部》
这部电视剧真是我心目中武侠题材的NO.1没有之一！尤其是在看完了最近热播的《雪中悍刀行》之后，更是燃起了我想要N刷这部的强烈念头。一边看一边内牛满面，不禁感叹，这才是江湖啊！这才是武侠啊！这才是打戏啊！武侠剧能不能都像这样卷起来啊喂！
尤其是2021年又新播出了一版翻拍的天龙八部，随便看两段那简直就是天雷滚滚外焦里嫩。林志颖版本的段誉可以说是我心目中的白月光了，好家伙，这直接毁我童年啊！毫不夸张地说，光是初见王语嫣那段剧情我就做了三天噩梦。
NO.2 《还珠格格》
暴风哭泣，听说还珠又要被翻拍了！根据之前翻拍的前车之鉴来看，似乎并不太美妙，唯一的好处就是为聊天事业贡献了很多很好用的表情包，直到现在还广为流传。虽然旧版的剧情也有很多槽点，但是不得不承认确实掀起了一阵浪潮，那几年出生的孩子，名字多少都带点琼瑶味~甚至直接叫紫薇的也不在少数。
NO.3 《神雕侠侣》
我喜欢的就是李若彤和古天乐的那一个版本！小龙女是真的惊为天人，杨过也是真的帅到没朋友。后来的翻拍，刘亦菲和黄晓明版本的也挺不错的，但是个人认为没有超过，因为怎么看这一版的杨过都没有那种机灵的感觉。再然后，它它它又被翻拍了！这回无论是在台词还是在选角上都让人大跌眼镜，女主的造型真的实在太像包子上面插鸡腿了，台词也露骨肉麻的可怕，看了几集直接目瞪狗呆。
NO.4 《西游记》
我小时候可以说是一个不折不扣的猴粉了， 82年版的西游记可以说每年寒暑假必看的。后来又出了一部《西游记后传》，讲真，这部作品拍得真的很有深度，但是感觉这剧本顶天算是个同人文......尤其是特效，真的会吓坏小朋友......
NO.5 《鹿鼎记》
这部作品也是被翻拍了很多版本啊，最经典的应该就是陈小春版的了，张卫健版的也非常不错，都演出了韦小宝风流滑头的感觉。最新的翻拍就是张一山版本的，不论是造型还是表演方式实在接受无能，引来了无数网友的暴风吐槽，直呼想要一双没有看过这部剧的新眼睛。
豆瓣读书推荐模块分析
现在已经很习惯，看到什么感兴趣书籍后，去豆瓣上查看书籍的评分和评价，来帮助自己了解这本书，看看是不是适合我。
使用过程也发现，豆瓣读书的推荐其实还不是很理想，刚好此次策略产品课的作业是它。
以下通过策略产品经理方法论、描述统计学的方法，通过数据分析初探关于豆瓣图书推荐模块的规则。
*说明：此次分析的模块为豆瓣图书详情页中的：喜欢这本书的人也喜欢...
，如图：
理想情况下，该模块推荐给用户的书籍，是与当前书籍强相关、能让用户感兴趣并且感到惊喜的书。
理想情况下，用户在书籍页面的推荐模块，是想找到与这本书有强相关的书籍，即类似的好书，相类似的好书可能是内容相似、可能是类型相似、可能是系列书籍、可能是同个作者的书籍。 同时该书自己未曾读过，能让自己感觉到惊喜的书籍。
本次分析的目的是，找到豆瓣读书中【喜欢这本书的人也喜欢】这个模块的推荐策略，并发现该策略可能存在的问题。
此次数据采集为10本书籍下的被推荐书籍，选取书籍的标签，通过分析，探索豆瓣书籍的推荐策略。（由于时间有限，数据又由人工采集，标签标注量大，因此数据样本为10本。可能与真实的豆瓣推荐策略有所出入，但此次的分析也能窥见其一部分策略问题。）
假设总体数据呈正态分布，样本为随机抽取，由于时间有限，本次样本为10本，10本书籍被推荐的书籍总数为86本。
选取的标签为：书名、图书类型、出版社、出版时间、作者、是否有系列、评分、标签、豆列。
统计每本书下【喜欢该书的用户也喜欢】这个模块下被推荐的书籍与该书在标签上的相关性。
部分数据截图：
在统计了10本书的推荐书籍的标签数据后，得出以下的数据，部分截图如下：
在分析样本之前，对豆瓣【喜欢这本书的用户也喜欢】这个模块的推荐策略，做出以下假设：
因为图书相比影视类型的特殊性，读书频道的用户更愿意从领域专家那获得图书的建议，用户需要的是与自己相似的专家的推荐，因此，
按照这个思路，假设当前豆瓣【喜欢这本书的用户也喜欢】模块的推荐策略为：
下面对假设做出分析
探索数据集并做描述性分析
说明：以下截图皆为整体数据的部分截图，不代表整体数据，整体数据附件在最末尾
共计86本被推荐书籍，平均得分8.5分
根据数据结果，书籍的平均得分为8.5分，豆瓣书籍的总分为10分，8.5分相对来说已经是非常高的分数了。但由于此次样本较少，无法准确定义8.5分是否为高分，只能主观上判定为高分。
10本书籍的被推荐书籍总数为86本，其中，有27本被推荐书籍为同一个作者，占比31.40%。部分截图如下：
由以上数据分析可知，被推荐书籍与作者可能存在一定相关性。
86本被推荐书籍中，只有13本被推荐书籍与样本书籍为同系列，占比15.12%部分截图如下：
由数据可知，同系列与被推荐的书籍相关性较低。
样本中，《人类简史》这本书属于【历史】类型，但被推荐的5本书中，没有一本与它的类型一致。同样，《认识商业》这本书，属于商业类书籍，但被推荐的10本书籍中，有8本与它的类型不一致。
《创业维艰》这本书属于经管类型，但被推荐的6本书中，有5本书与它的类型不一致。
由以上可知，被推荐书籍与书籍的类型关系不大
86本被推荐书籍中，只有3本书不属于同一个标签，也即被推荐书籍与当前书籍同标签的占比为96.51%。
由此可知，被推荐的书籍与书籍标签有强相关性。
进一步观察，发现每一本书下都有至少几十种的标签，书籍详情页只展示7-8个热门标签，越多人标记的展示越靠前，因此可知，标签被标签的次数为被推荐的权重之一。
但标签的命名，是否存在人为管理暂时不得而知，本文不做探索。
86本被推荐的书籍中，有56本书籍与当前书籍同一个豆列，占比65.12%。
由此可知，豆列与被推荐书籍有强相关性。
另外，根据观察，被推荐的豆列的在收藏和推荐的数据上相比其他含有该书籍的收藏数和推荐数在数量上差距很大，因此可知热度越高的豆列被推荐的可能性越大。
经过测试，当我登录或不登录，或者用其他人的账号登录，看到的《为何家会伤人》被推荐的书籍都一致，由此可知，推荐结果与用户个性化行为无关，推荐模块非个性化推荐。
根据以上的描述性分析，得出以下结论：
说明：由于本次样本数量小，以上结论皆为单变量探索，与实际可能存在一些出入，善待更多数据进一步验证。
根据以上的分析结论，得出以下几个问题：
根据数据及查阅到的资料发现，豆瓣读书的推荐算法使用的是CF中，基于物品的特征相似性给予推荐。即通过一些特征联系用户和物品，给用户推荐那些具有用户喜欢的特征的物品，这个特征方式即标签、豆列，推荐的结果是基于相同的热门标签和豆列的集合。
这样的结果就是造成热门集群效应，让推荐位容易长期被几本热门的著作占据。长此以往，就会造成两个问题：
有的书籍与这本热门书其实关系不大。举例来说，在《增长黑客》这本书中，看到被推荐的书籍中就有《启示录》，严格来说，《增长黑客》这本书其实算偏运营的，而《启示录》算是产品类或经管类的书籍，与《增长黑客》的类型差异很大。
再比如，我在《认识商业》这本书下，看到的被推荐书籍如下：
这些被推荐的书籍与《认识商业》的类型相较，类型都不相同，而作为一个想学习商业知识的用户而言，其实对他们更有价值的，是类似《认识商业》内容的高分好书，因此这个推荐结果其实不理想。
武志红的书籍和吴军的书籍，被推荐的书籍几乎全部都是他们俩自己的书
图中被标记的都是与当前书籍同作者的书籍，出现频率太高了，其他作者的书反而少。
根据观察，推荐结果中包含了实际为同一本书的不同版本，但豆瓣实际目前已经将书籍的书评的长评和短评数据汇总了，即同一本书的不同版本下的短评和长评是一样的。因此其实没必要推荐不同版本。
如何评价《天才在左疯子在右》
《天才在左，疯子在右》是一部符合市场需求的文学作品，它用纪实的口吻来向大众描绘出了一个我们很少有机会触及到的的“少数”神经病患者世界，并将其用文字进行修饰和美化，使其成为一本深受观众喜爱的作品。
首先，我们必须承认“因为有超乎常人的，不被理解的思维，所以才被送进精神病院”这样的人是的确存在的，但必定是极少数，而这本书里将精神病患者的“偶然性天赋”提炼出来，具体铺陈讲述，并辅以一定的文字技巧，这是这本书畅销的原因。
《天才在左，疯子在右》里的很多观点，其实都是很基本的科学理论，但作者用语言来对其进行类比和改造，用一个精神病患者的视角来阐述，并给其冠上“奇异思想”的头衔，一切就似乎变得不一样了。并且文中的很多所谓“超前思想”，虽说不经推敲，比如其中有描写一个声称来自未来的精神病患者，他能说出一系列论据来证明自己，但这些论据都是他在自圆其说，但作者在对其进行描写时，将自己的位置放在了患者阵营，他的每一个措辞都是在为其证明，而没有客观地用实际例子来证明这个人确实来自未来，而是用主观的方式来感染观众。
这是一部优秀的文学作品，我们无法否认。作者想要传递的大概某种意义上来说也是对弱势群体的关爱。“可能我们才是精神残缺者，他们是思想者”这样的推论的出现也表现了更多人对精神病患者这一群体的关注——他们或许的确有奇思妙想存在，我们可以相信这一点，但不可以盲从这一点，这才是对待《天才在左疯子在右》所应当持有的正确态度。
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书名：黑客简史：棱镜中的帝国
作者：刘创
豆瓣评分：7.3
出版社：电子工业出版社
出版年份：2015-1
页数：266
内容简介：
“客”，伴随着计算机和互联网而诞生，他们掌握着前沿的计算机和网络技术，能够发现并利用计算络的点，他们的行为动机多样，因此我们必须对这一群体进行分，认识他们及其技术的两——“客”中那些不断拓技术边、富于创力的，和那些握技术、却利心的，就像硬币的两面，谁都无法清晰地别是非。相对主流文化，客的行方式和念形成了一种“亚化”，与主流文化相互作用。
作者简介：
刘创，男，七零后专栏撰稿人。曾在《黑龙江日报》《扬城晚报》、《民族》等杂志和新加坡与马来西亚的华文刊物开设专栏，内容涉及民俗、科普、影评、历史人物及事件新解、随笔等，在省级以上刊物发表二百万字，有作品结集出版，多次获国家级文学比赛奖，2013新加坡最具人文气息随笔类最佳作家奖。
元宇宙的发展前景？
元宇宙产业主要上市公司：目前国内元宇宙行业相关的上市公司有腾讯、百度、中青宝、丝路视觉等。
本文核心数据：中国元宇宙产业相关政策汇总、中国元宇宙商标申请数量、中国元宇宙发展历程、中国元宇宙产业代表企业布局
Facebook、微软均表示专注元宇宙领域
从2021年元宇宙第一股于纽交所上市以来，各大企业在元宇宙领域的布局出现在了科技圈和大众视野中。2021年7月，Facebook宣布进军元宇宙。2021年10月28日，Facebook创始人扎克伯格表示将Facebook的公司名称更改为Meta，并将Facebook的同名服务降级为该公司的子公司之一，与Instagram和WhatsApp并列，而不是总体品牌。随后2021年11月，微软在Ignite会议上宣布将推出新的Mesh for Microsoft Teams软件，待该平台上线后，不同地理位置的人可获得协作和共享全息体验，实现加入虚拟会议、发送聊天、协作处理共享文档等更多功能。2021年全球元宇宙产业代表性事件如下：
元宇宙：随着区块链技术发展而逐步建构
元宇宙是随着区块链技术成熟而逐渐构建起来的。在区块链1.0时代，主要体现为分布式账本和去中心网络形式，目标是实现货币的去中心化与支付手段。随着以太坊的出现，区块链2.0时代随之到来，区块链2.0是区块链在金融,智能合约方向的技术落地。之后出现了去中心化应用和去中心化金融，推动了更大的产业改革。NFT行业的出现为DeFi领域带来了创新。与此同时，NFT作为元宇宙的底层架构，将会是元宇宙未来发展的关键所在。
据《元宇宙通证》中介绍，元宇宙六大支撑技术分别是区块链技术、交互技术、电子游戏技术、人工智能技术、网络及运算技术和物联网技术。其中NFT、DeFi、公链速率、智能合约、DAO社交体系、去中心化交易所、分布式存储等区块链技术是支撑元宇宙经济体系中最重要的技术。
国内元宇宙布局历程
国内较早布局元宇宙业务的公司包括腾讯、网易、字节跳动等。早在2020年初，腾讯便已参投Roblox1.5亿美元G轮融资，并独家代理Roblox中国区产品发行。字节跳动分别于2021年4月和6月投资了元宇宙概念公司“代码乾坤”和买下Pico。2021年11月，百度更是宣布将于年底在元宇宙中举办Create AI开发者大会。
国内代表企业元宇宙布局现状
腾讯属于国内入局较早的企业，参与元宇宙的策略主要是通过投资的方式实现。截至2021年，腾讯已通过投资等方式配备了大量的平台公司，硬件方面如VR/AR技术与平台(Epic的虚幻引擎、Snap)，软件方面则更是覆盖了人们玩游戏、购物、学习和社交等多种需求。米哈游作为一家游戏公司，主要元宇宙应用包括成立逆熵工作室、与瑞金医院合作研究脑接口技术的开发和临床应用等，近日米哈游表示将投资首个元宇宙社交软件soul。字节跳动、网易也纷纷布局元宇宙领域，字节跳动主要是通过并购pico、光舟半导体等方式布局，网易则是通过开发沙盒游戏、投资虚拟社交平台IMVU等方式。具体布局如下：
元宇宙相关技术逐渐成熟
从我国相关技术发展现状来看，我国在VR、AR、MR、数字孪生等方面技术发展较晚，有望在未来迎来进一步的提升：
2021年我国不断出台政策引导和扶持区块链等元宇宙相关技术的发展。2021年3月，“十四五”规划中首次将“区块链”纳入国家五年规划，明确被列为数字经济重点产业，这对依赖区块链技术的元宇宙产业是一个利好消息。推动技术发展的利好政策可为未来元宇宙产业的发展奠定技术层面的基础。
国内企业加速入局元宇宙市场
自2021年3月起，国内企业开始注册元宇宙相关商标。2021年7月之前我国元宇宙相关商标注册量保持在25项以下，2021年8月申请量首次突破50项。2021年9月，随着阿里巴巴、中青宝等公司入局，元宇宙商标申请量达到峰值，为344项。2021年10月申请量有所放缓但仍保持在较高水平。而在2021年11月，仅8天就有22项元宇宙相关商标提出申请。
注：2021年11月数据截至2021年11月8日。
2021年我国元宇宙相关领域投资事件频发。相关领域包括VR、区块链、云服务、虚拟人、NFT等。除专业投资机构外，投资企业所处行业大多集中在电子信息和游戏领域，代表企业有腾讯、莉莉丝等。从投资轮次来看，大多集中在天使轮，说明大部分项目仍处于起步阶段，但投资金额保持在较高水平。具体投资事件如下：
起步期的元宇宙产业仍存在一定风险
由于我国元宇宙产业如今还处于起步阶段，具有不成熟、不稳定的特征，未来的发展还需在技术发展、制度创新等多方面的共同促进作用下健康发展。目前存在的部分风险包括技术层面的算力风险、隐私风险，还包括沉迷风险、知识产权风险及舆论泡沫风险。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国互联网行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。