在本貓的解釋下，Muse和老陳逐漸明白了這兩個參數的意義。
在新用戶得到“平台”後，其必須不斷地將身邊的各種信息借由掃描功能，掃描存儲進“平台”當中，才能夠加以利用。因此，用戶在“平台”上存儲信息的動作越頻繁，其一定是掃描功能使用得越密集，放大來說，即是對“平台”的使用越密集。
“平台”有了足夠的用戶信息的存儲後，就能夠為用戶帶來各種各樣的服務，這很自然。但若用戶隻是單純的掃描，卻不把這些信息拿出來使用，那這些信息就沒有價值體現。這時候就需要一個使用率來約束用戶，在他們沒能夠經常使用原有存儲的數據之前，不要著急去掃描新的數據。
兩個參數條件都達到了，用戶就能解鎖新的功能。
在用戶的權限較低的時候，咱要求的使用率限製很高，達到90%，這可以讓他們慎重選擇適合自己經常使用的信息進行掃描；隨著權限的逐漸提高、功能的解鎖，用戶需要掃描更多新的信息以擴充“平台”的信息存儲，這個使用率限製會逐步下調——畢竟每一天隻用24小時，用戶不可能超過這個時間界限來使用“平台”，功能變多了以後，使用每個功能的平均時間就變少了，能夠利用上的信息總數也隨之降低了，這就必須下調使用率的限製，才能夠讓用戶達到接著解鎖更強悍的新功能的預期使用率。
達到使用率要求的同時，掃描信息的總數也必須跟上。這方麵本貓設置了一個隱藏分體係：單純信息的分數要比混雜信息要高，每增加一個混雜度，信息總分複合減少1%，即打個99折。
怎麽樣算是單純信息呢。。？就拿之前的烤翅來說吧，掃描了烤翅以後，咱可看到該烤翅的尺寸、質量、溫度、顏色等信息，但對“平台”來說，是要把雞皮、雞骨、雞肉、雞筋、骨髓、油脂、水分全部分開來對待的。每個類別的物質，其質量、體積、熱量、溫度、濕度、熱穩定性、溶解度、揮發性都不一樣，那麽每一個類別的每一個屬性，就是一個單純信息——放在一塊兒就是混雜信息了。
而所謂混雜度，即將多個不同物質的類別性質放在一起，每增加一個性質，計算公式上就增加一個混雜度。比如說一張紅色的紙，它的顏色、材質、厚度、質量、觸感，每一個都是一個單純信息。假設“平台”從這張紙上掃描得到的單純信息有10個，那麽複合計算來看，就有9個0.99連乘，得到的0.9135即是這張紙的信息總分。
當然，在實際掃描中，顏色、度量衡等都是“平台”自帶的信息，不在用戶掃描得到的新信息之列，也就不參與到信息總分的計算當中。
解釋完後，Muse若有所思，提出一個好玩的問題：“照這樣來看，用戶應該是可以選擇掃描信息的節奏的吧，比如說一個籃球，咱可以先掃描一半，然後再掃描另一半。”看到本貓點頭讚同，他繼續道：“那如果要掃描手機，手機裏的信息是非常多的，按照你說的信息總分這個隱藏分計算方式，咱一條一條的掃描，得到的隱藏分比全部一起掃描是會高很多的對吧。。？” 本章尚未完結,請點擊下一頁繼續閱讀---->>>