假设啊之类的，一切都不是问题。
    但田立心写这篇论文，而不是抄论文，多少还是会遇到一些难题的。
    一，分析《全唐诗》的工程实在太大了，这部书里边出现的诗有四万多首呢。
    二，唐代诗人的别称太多了，比如说光是杜甫的称呼，就有子美、杜二、杜工部等等。
    不过，既然这是一篇计算机论文，数量的多少倒是无关紧要。
    毕竟，可以直接交给计算机来运算嘛，只要能将《全唐诗》成功导入计算机就好了。
    有关诗人的别称，需要费一番力气。
    田立心使用的，是哈佛大学编纂的《中国历代人物传记资料库》（China Biographical Database Project，以下简称CBDB），CBDB记录了中国历代名人的传记资料，并保存在关系型数据库中。
    CBDB由很多张表格组成，每张表中都记录了人物的不同信息。
    田立心写这篇论文用到的主要列表有两张，——也就是人物的主要信息表（BIOG_MAIN）和人物的别名表（ALTNAME_DATA）
    首先从BIOG_MAIN中查询出人物编号cpersonid，接着用cpersonid从ALTNAME_DATA中查询出别名，比如输入杜甫之后，表中就会出现子美、杜二、杜工部等一系列信息。
    要是输入的是王维呢？
    你会郁闷地发现，列表中会出现十几个同名同姓的王维。
    这些王维中，只有一个才是他真正要找的人。
    为了筛选目标人物的唐代诗人王维，就必须要添加王维所在的生卒年时间了。
    经过这个操作，出现在列表中的人物果然是目标人物，他的别名也随之出现，正是让人印象深刻的王右丞、王摩诘。
    而这，就是查找诗人的繁琐之处。
    第0162章 第一篇论文要发表了
    由于CBDB收罗的历史人物太多，重名现象非常严重。
    经过一番探索，田立心最终设置了如下的排除重名策略：
    1、如果人物生卒年俱全，那么只要生卒区间和唐朝持续时间有交集即可。如果存在这样的诗人，那么直接把这个人作为全唐诗中的作者。
    2、如果人物只有生年或者卒年，那么生年或卒年必须在唐朝的持续时间内。将这样的人加入候选人列表。
    3、如果人物生卒年都不详，那么舍弃之。
    经过这三条判断之后，如果候选人列表为空，那么说明CBDB中没有目标人选，舍弃这位诗人；如果候选人多于一个，则说明排除重名失败，舍弃这位诗人。
    这种策略并不完美，依然存在部分注明诗人被舍弃的情况。
    为此，田立心又手动添加了某些重名现象特别严重，难易排除的人物比如李林甫、张旭、李贺、李绅等人，同样还要手动删除某些别称比较尴尬，在唐诗中属于常用词的别名，比如李世民的李二，李白的李太白，武媚娘的逍遥，黄巢的皇帝等等等等。
    这么一番筛选下来，全唐诗中收录的2609位诗人，便只剩下762位了。
    好消息是，大家经常能看到的那些诗人都已经包含其中。
    这就已经足够了。
    接下来，就是给这762位唐朝诗人构建人物关系网了。
    论证两个诗人之间关系的亲密度，自然是以互相唱酬为依据的。
    比如李白和杜甫，杜甫写过十二首有关李白的诗，李白写了与杜甫有关的诗是三首。
    由此可见，李白这位朋友，确实不咋样啊。
    互相唱酬排名最高的，则是陆龟蒙和皮日休，两人互动的诗歌多达上百首。
    其次，是白居易和刘禹锡、元稹和白居易、白居易和崔玄亮、白居易和李逢吉、皇甫冉和刘长卿、白居易和李勃、白居易和牛僧儒、白居易和李健、白居易和李绅、韩愈和张继、刘禹锡和裴度、白居易和裴度、白居易和张籍、宋之问和沈佺期……
    毫无疑问的是，白居易不仅仅和元稹是名副其实的元白，还是唐朝诗人中最核心的人物。
    初唐诗人中，以宋之问和沈佺期的关系最为密切，这两人也是宫廷诗人的代表人物，但并没有形成明显的朋友圈。
    盛唐诗人中，以白居易、刘禹锡和元稹为核心的朋友圈最为庞大，李白和杜甫的朋友圈则比较边缘化。
    到了晚唐，最著名的诗人就是有小李杜之称的李商隐和杜牧了，其次是皮日休和陆龟蒙，但晚唐诗人的交际圈并不算大，经常联系的也就五六个好友之间而已。
    得到了计算机的运算结果之后，田立心便开始建立了数学模型。
    随后，就是撰写论文和编程了。
    从准备论文到寻找参考文献，继而将这篇论文完稿，田立心用了差不多整整半个月的时间，而用同样的思路写