但从来没有人真正解释过这个算法是如何工作的，大家只是凭感觉和经验猜测，像盲人摸象般各执一词。
一个念头突然在林默心中萌生：如果没有人揭开这层神秘面纱，那就由我来做吧。
这个想法一旦出现，就像种子落在肥沃的土壤里，迅速生根发芽。
林默感到一阵久违的兴奋，仿佛又回到了大学时期在实验室里攻克技术难题的日子。
他打开一个新的Excel文档，命名为“番茄算法研究”，在第一个单元格里郑重地敲下：“研究目标：解析番茄小说网推荐机制”。
第二章：收集数据
林默大学读的是计算机专业，虽然毕业后没有成为程序员，但对数据分析和算法逻辑有着基本了解。
他决定运用自己的专业知识，解开番茄小说网推荐机制的秘密。
第一步是数据收集。
他创建了一个Excel表格，开始记录首页上所有推荐作品的数据：书名、作者、字数、更新时间、标签类型、点击率、收藏数、推荐票数、评论数...每一列都精心设置了公式，能够自动计算各种比率和变化趋势。
一周后，表格里已经填满了数百部作品的信息。
每天凌晨两点，当番茄小说网数据更新时，他就爬起来记录最新数据，白天则对这些数据进行分类整理和分析。
他的房间里贴满了打印出来的图表和数据趋势图，看起来像是警匪片中侦探的调查墙。
初步规律很快浮现：那些获得推荐的作品大多在特定时间段更新，通常是上午7-9点和晚上8-10点；拥有特定标签组合的作品更容易获得曝光；“豪门总裁”、“都市超能”、“玄幻修仙”这类标签的出现频率远高于其他。
但这些只是表面现象。
林默知道，真正的算法远比这复杂。
他需要更多维度、更深入的数据。
他决定进行更深入的调查。
通过多个作家群的交流，他小心翼翼地收集着其他作者的经验和数据，承诺会与大家分享研究成果。
很多作者积极响应，提供了自己的后台数据截图——当然，隐去了作品和笔名信息。
在一个名为“番茄种植基地”的群里，林默结识了几位志同道合的作者。
他们组成了一个小型研究小组，每天晚上在语音频道里讨论各自的发现。
“我发现每章结尾提问真的很有效，”一个笔名叫“星河漫游者”的作者说，“我昨天在章末问读者觉得主角该选哪个女孩，今天就多了十几条评论。”
“更新稳定性也很重要，”另一个作者补充道，“我有一天因为有事晚更了两小时，第二天的推荐明显少了。”
林默仔细记录下每一个发现，交叉验证不同作者提供的信息。
他开始注意到一些微妙的模式：那些能够获得连续推荐的作品，不仅更新稳定，还有着相似的读者互动模式。
一天晚上，当林默正对比着不同作品的数据时，突然发现一个奇怪的现象：有两部题材和质量相似的作品，更新字数也差不多，但一部获得了大量推荐，另一部却默默无闻。
