严文龙惊奇的发现，自己虽然身处这家餐馆内，但在“附近的餐厅”列表里，却看不到“荷花餐馆”的名字。
严文龙不停的下拉翻页，连续查找，终于在翻页了7次之后，在第83家餐馆的位置，看见了“荷花餐馆”四个字。
他还看见，这家餐馆的整体星级，再次下降，已经变成了三星级，和路边的大排档无异了。
严文龙觉得无比气氛，这不该是一家认真做事、努力服务客户的餐馆应有的评价。
为了进一步测试，严文龙以“荷花餐馆”四个字再次进行了搜索。但在这个精确搜索的结果列表里，他却找不到荷花餐馆，反而有很多带着“餐馆”后缀的商家被展示在搜索结果里。
严文龙深深的叹了一口气，心中怒火开始燃烧。他重新返回初始页面，来到第8页，进入荷花餐馆的详细页面。
在这个详细页面内，出现了很多的评论，这些评论普遍评价不高，甚至有恶意造谣的成分，比如“当面洗碗”、“苍蝇横飞”、“菜品特咸”等中伤。
严文龙特意查看了一下，这些发出点评的人，注册时间均为一周内，很多没有取昵称，都是系统自带的“网友1234567”等昵称。
严文龙继续查看点评，发现有不少之前用户写的优质点评甚至好评都在后面，要翻几次才能看见。
很明显，一些恶意的水军将这家餐馆的星级拉了下去。虽然这些水军们的痕迹清晰可见，但却起到了将餐馆往后打压的明显效果。
在注意力有限的情况下，用户绝对不会花时间去翻页几次找一家餐馆，也不会对被打了三颗星的一家餐馆提出怀疑，或是去深究背后的原因。
虽然在推出新菜、加大外卖后，荷花餐馆的生意好了不少。但这些无良企业用的手法，还是影响了餐馆原本的生意，影响了商家的品牌形象。
严文龙被这种行为激怒了，口中骂道：“真是不要脸！”
杨成义苦笑着，说道：“我都已经麻木了，他们爱怎样就怎样吧，我绝对不给他们一分钱。”
严文龙匆匆吃完饭，之后便回到了自己的家。他按下按钮，进入到虚拟数字空间，和娜可交谈起来。
严文龙说道：“娜可，这段时间辛苦你了，让你耗费能量去做这么一件费力的事情。”
娜可有些憔悴，回应道：“没事的，只要能够尽快完成，看见它发挥作用，我就很开心。”
她指着严文龙的手机，说道：“我已经传过去了，你看一下。”
严文龙打开手机，发现多了一个图标为肋排的app，名字叫做“尝遍”。他点击打开“尝遍”，就看见了一个简洁的页面。
娜可对着严文龙的手机界面，开始介绍起来。
“尝遍”是娜可应严文龙的要求开发的一款新app，它已经实现了从点评app和其他同类软件中导入数据，目前点评中的所有餐馆信息、菜式名称、图片、客户评价都已经被导入其中。
与点评不同的是，“尝遍”里使用了新的判断机制，运用新的算法，排除了水军的点评记录和分数。通过关联分析，纠察出大量的无效点评，并将其删除。
这样做的结果，是每家餐馆的点评数量少了60，数量更为精简，平均在二十条左右，但这二十条更为真实、客观，能够感受到食客点评时的情绪。
之所以能做到这一点，主要是娜可运用了“机器学习”的方法，这是人工智能的一个分支，这项对于地球人而言算是前沿而不成熟的技术，对于娜可而言，运用起来极为简易。
她运用机器学习中的自然语言处理分支，挖掘海量用户信息中潜藏的网络水军特征与行为模式，从而设定拦截规则。