他是你理想的“知音”吗

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“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《特工》。”

很多年前，我看过一部电影叫《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，却也有些人正热衷于此道。仿佛一夜之间，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”，不单直指你心底里那些小秘密，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

影片租赁网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。

不少网友迷恋上了使用“推荐算法”后的。“自从我使用Last.fm和豆瓣电台的音乐服务之后，就不再在街头的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，“它推荐的音乐非常符合我的口味，收藏的音乐越多，它的推荐越精准，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。以推荐音乐的Last.fm网站为例，假如你喜欢王菲，而和你一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。用户越多，播放音乐的次数越多，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。”

还有个性化的“算法推荐”，比如“豆瓣猜你会喜欢”，豆瓣网最先实践的3个生活领域是图书、电影、音乐。原因也很简单，这3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《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”作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4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？

越来越多的人发现，推测人们的口味，实在是一桩有利可图的生意。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，是帮你找到它。而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，1/3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。

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”，直到一些手机应用都已经率先试水。按照杨勃的说法，“我们希望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

或许有些网站上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、书、电影、餐馆等推荐狂轰滥炸过一番后，已经有不少人感到各大网站上泛滥成灾的推荐，更像是一个“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！真不知道京东网是怎么算的。”

身边也有些朋友开始抱怨，听网站系统推荐的音乐尽管偶尔也能有惊喜，但总是一个调调的循环播放还真容易产生审美疲劳。“大部分时间，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。网友每点开一本书，“也喜欢……”列表总会牵扯出另外10本五花八门的书，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。是的，这就是裸的“推荐算法”。（摘自《文汇报》）