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数据显示，三分之一的用户会根据电子商务网站的推荐买东西，这是任何广告都不可能做到的成绩。
媒体上播放的大众化广告对消费者的影响已经越来越低，于是有人做出预见——个性化推荐技术将成为广
告的终极形式。
很多年前，看过一部电影叫作《谁知女人心》，好莱坞大牌梅尔·吉布森饰演的男主角是一个典型的
大男子主义者。一次浴室触电的意外突然让这个大男人获得了神奇的本领——“读心术”，可以轻而易举
地洞悉身边女人们的心事，听到她们内心的独白。尽管一开始被这个本领吓得半死，可他却渐渐沉迷，以
此俘获芳心。
“读心术”听起来匪夷所思，却也有些人正乐衷于此道。仿佛一夜间，身边突然出现了一位洞悉你所
有喜好的“知音”，可以24小时提供全方位的贴心指引，不厌其烦地向你推荐那些“你可能感兴趣的……
”东西，从房子，到袜子。
你猜对了，这就是在不知不觉中侵占整个互联网的“推荐算法”，不单直指你心底里哪些小秘密，更
成为了每个网站拉拢用户的核心机密。
当“推荐”让人欲罢不能
Netflix使用软件算法来推荐电影，豆瓣电台擅长推荐 “不经意的好音乐”，Goodreads热衷于推荐
书籍……个性化的“推荐算法”已全面运用到一长串互联网网站中，从视频推荐、音乐推荐、购物推荐直
到好友推荐等。
不少网友迷恋上了使用“推荐算法”后的快感。“自从我使用Last.fm和豆瓣电台的音乐服务之后，
就开始依赖他们所提供的‘音乐推荐’，不再在街头的 CD摊驻足，甚至连MP3都很少下载了。”在公关公
司工作的张小姐两年前就成了豆瓣电台的忠实拥趸。“没用以前还不明白为啥有那么多人听豆瓣，用了之
后就不得不佩服它推荐的音乐非常符合我的口味，收藏的音乐越多，它推荐越精准，就像鞋子一样越穿越
合脚。不过，要是收藏太多音乐的话，准确性就会有所下降，可能这时候，连你自己都不知道自己究竟喜
欢哪类音乐了，更何况是个软件。”
事实上，“推荐算法”的“工作原理”算不上太复杂。以同样推荐音乐的Last.fm网站为例，假如你
喜欢王菲，而与你同样喜欢王菲的朋友在听林忆莲，Last.fm就会把林忆莲放到你的播放列表上。
Last.fm网站的负责人对于“推荐算法”推崇备至，“我们围绕音乐建立了一个庞大的社区，是这个
社区帮助我们提炼‘推荐’。推荐的音乐是从2000多万人真实的收听习惯中提取出来的。所以，你播放音
乐的次数越多，Last.fm上的用户越多，推荐结果就越准确。你能发现音乐与音乐之间往往有意想不到的
关联，甚至无意间泄露你最近的心情。听说有人失恋了，心有不甘，就在Last.fm上看前恋人在听什么样
的歌，猜测他们此时的心情。”
以个性化“算法推荐”，也就是“豆瓣猜你会喜欢”，豆瓣网最先实践的三个生活领域是图书、电影
、音乐。原因也很简单，这三个领域最容易推荐准确。豆瓣网创始人杨勃曾表示，“对多数人做选择最有
效的帮助其实来自亲友和同事。随意的一两句推荐，不但传递了他们自己真实的感受，也包含了对你口味
的判断和随之而行的筛选。他们不会向单身汉推荐育儿大全，也不会给老妈带回《赤裸特工》。无论高矮
胖瘦，白雪巴人，豆瓣帮助你通过你喜爱的东西找到志同道合者，然后通过他们找到更多的好东西。”
有意思的是，“推荐算法”还衍生出不少附加的好处。在Last.fm上最好玩的是，观察人们正在听什
么音乐。这个数据非常有趣，甚至可以准确预见什么乐队会走红。现在，通过“推荐算法”做出预测已经
让不少公司动了心。Google创造出一种新的产品用来尝试通过搜索引擎预测奥斯卡金像奖的得主。据了解
，过去几年的奥斯卡最佳影片《拆弹部队》、《贫民窟的百万富翁》、《老无所依》等，都曾于获奖前在
搜索引擎中表现出了至少四个星期的上升趋势。不过，显然这种预测还需要加强“准头”，搜索大热的《
社交网络》最终还是在现实中败给了《国王的演讲》。
可以预见的是，随着技术的进步，更具人性化、更准确的“推荐算法”，甚至能通过体感、虹膜、血
压等数据的变化，挖掘到用户真实的内心需求。
当“推荐”遭遇“商业智慧”
不过，对于“推荐算法”而言，摆在眼前的一个疑问始终挥之不去——这真是一位理想的“知音”吗
？
不知你是否注意到，每次在淘宝的时候，从你搜索你想要买的那样东西开始，到完成交易给对方评价
，网站都会在一个小角落滚动推荐一些“你可能感兴趣的东西”。这就是悄悄隐藏的“推荐算法”。比如
，你曾经购买了几本村上春树的作品，算法会自动向你推荐这位作家乃至几位日本作家的其他作品等。
越来越多的人发现，推测人们的口味，实在一桩有利可图的生意。影片租赁网Netflix投入100万美元
给开发小组开发一个比旧版更好用的电影推荐系统这一事实就是最佳证明。现在，更是有众多专家把“推
荐算法”推上了继社交网络之后web2.0时代“最大黑马”的宝座。
《连线》杂志主编克里斯·安德森提出“长尾理论”的三个法则，第一是让所有东西都可以被获得；
第二是让这些东西卖得很便宜；第三是帮我找到它。而这第三点恰恰是个性化“推荐算法”的专长，帮助
用户在大量的商品中做出选择。
目前，全球电子商务零售类增长最快的三大巨头——亚马逊、Staples和Netflix都已经全面应用了个
性化的推荐系统。据市场分析公司 Forrester统计数据显示，三分之一的用户会根据电子商务网站的推荐
买东西，这是任何广告都不可能做到的成绩。媒体上播放的大众化广告对消费者的影响已经越来越低，于
是有人做出预见——个性化推荐技术将成为广告的终极形式。
国内的豆瓣网也在“推荐算法”的商业应用上蠢蠢欲动，今年从生活类的小站、社区里的二手交易、
“豆瓣猜你会喜欢的团购”，直到一些手机应用上都已经率先试水。按照杨勃的说法，“我们希望当别人
帮你娱乐游戏八卦的时候，还能帮到你的真实生活。”
“以前都是人工推荐，但系统开发的自动化智能方式更方便、有效。”百分点CEO柏林森认为，个性
化推荐技术将成为等同搜索引擎的互联网基础服务，个性化推荐服务的精准营销平台则将成为电子商务行
业的标准配备功能。
难怪在社交网络产品上屡败屡战的Google，仍然执拗地推出了“+1”。如同Facebook上的“Like”一
样，如果在Google搜索结果中看到一条喜欢的链接按下“+1”，你的朋友再次进行类似搜索时，便会看到
你的推荐。现在，“+1”按钮只会出现在Google搜索页面上，但是Google正计划让它出现在各大主要网站
上。
当“推荐”左右你我生活
或许此种电脑的自动推荐还能勉强算得上新奇，可当被海量般诸如“你可能感兴趣的新闻”、“你可
能感兴趣的书”、“你可能感兴趣的电影”、“你可能感兴趣的餐馆”、“你可能感兴趣的……”等推荐
狂轰乱炸过一番后，已经有不少人感到迷恋于各大网站上泛滥成灾的推荐，俨然更像是打开了一个“潘多
拉的盒子”。
网友MarsC最近就被推荐算法“雷”了一记。原来，他在京东商城上兴致勃勃地订了双缓冲跑鞋，结
果网页上立马列出一个“最佳购买组合”，竟然搭上一只无油烟健康炒锅。“我晕，买鞋配个锅！真不知
道京东怎么算的。”
身边也有些朋友开始向记者抱怨，听网站系统推荐的音乐尽管偶尔也能惊喜一番，但总是一个调调的
循环播放还真很难不让人产生审美疲劳。“大部分时间中，网站推荐的音乐都非常‘妥帖’，但这就好比
我雇了一个只懂得顺从和谄媚的DJ。”
豆瓣的图书推荐也遇到了类似的尴尬。网友每点开1本书后，“也喜欢……”列表总会牵扯出另外10
本五花八门的书，10本又10本循环无穷无尽，最终只能让人直接忽略掉豆瓣的系统推荐，否则光是看看这
些就要消耗不少时间。
当大笔大笔的金钱堆起了“推荐算法”的准确性后，这些装作能洞悉你心思的系统，却无法保证推荐
的多样性和新颖性。“推荐算法会局限我们感兴趣的领域，阻止我们发现新的精彩”，有网友在论坛上直
言不讳。当推荐没有节制时，它就让人无法从中筛选出“你可能更感兴趣”的东西了。
实事求是地说，提高效率、增长见识始终不是“推荐算法”的最终目的，开发出它的网站要的是用户
停留更多的时间，或者花去更多的金钱，为此甚至可能不惜不断挖掘出更多的个人隐私。
有个小故事似乎是最好的印证，说是数学天才JeffHammerbacher，2006年从哈佛毕业，一年后加入
Facebook，奠定Facebook 业务的基石——以“推荐算法”确保精准广告。可仅仅待了两年之后，
Hammerbacher开始怀疑人生，于是2008年他从Facebook辞职了。 “我的脑袋竟然都在这里思考着怎样让
人们去大量地点击广告，真衰。”这位天才辞职后发出了无限感慨。
是的，这就是赤裸裸的“推荐算法”。
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