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什么撑起下一代互联网？智能推荐 智能推荐引擎的基本逻辑是什么？热门、兴趣、地域、探索四大策略逻辑，预测群体的行为。 智能推荐爆红于资讯产业是因为啥？海量信息带动海量反馈数据推导出精准算法。 智能推荐会干掉媒体人么？永远不会，但鸿沟已定，玩法必改。 智能推荐的未来是什么？除了以社交为衍生的信息入口外，以获取资讯为目的的第二个信息入口。 前几天，我和老蔡做了一番极度严肃与技术型的对话，被 360 度全面科普了一番。 老蔡是谁？蔡明军，技术极客一枚。 工程师出身，搞过航天 921 项目、开发过大型网站、参与过搜狗有哪些信誉好的足球投注网站引擎的设计研发、做过在线 教育，十多年的互联网技术研发经验，目前是搜狐内容推荐引擎的负责人，该引擎已经在搜狐新闻 客户端上落地，取得了不错的效果。 作为半只脚踩在媒体里的技术达人，他对媒体的判断，少了点情怀和虚伪，多了点逻辑和算法 —— 也许，未来一个这样的技术人员抵得过二十个报业集团的影响力，或者说，现在已经有这样的苗头 。 和老蔡的对话，是我近日最有收获的一次。 我写的照样很长，我照样建议你，先保存下来，看不懂没事，再读上三遍，绝对有价值！定有当头 棒喝的效果！媒体从业者可以看到技术的颠覆浪潮，技术人员可以看到资讯产业的潜在作用。 —— 以下为正文，第一人称口述体 —— 一问老蔡：为什么智能推荐的市场突然爆发，上有过亿级用户的追捧，中有巨头的不断占位，下有 巨量资本投入？这件事真的那么重大，那么靠近大势么？ 智能推荐，很多人看的这个说法的第一反应是，这玩意靠谱么？ 要回答这个问题，回顾一下智能推荐的诞生和发展就知道为什么会这样了。 1，需求驱动产生了智能推荐 互联网早期的资讯门户是第一个成功的产品。它其实就是由编辑人工整理 PUSH 出来的一堆链接堆 叠在网页上。在资讯匮乏的时代，这已经可以满足绝大部分用户的心智需求。 时间往后推，十几年的时间里，互联网信息不断爆发，人们获取资讯的深度、广度和频度都获得极 大提升。简单堆砌的门户资讯已经不能满足需求。这时候出现了 RSS 订阅，号称资讯阅读的革命， 代表产品是 google reader 。由于每个人订阅的信息源不一样，最终看到资讯列表也全然不同，用户 在这里体会到了个性化的资讯服务。 但是 RSS 订阅最终还是死掉了，为什么？因为你要会使用订阅工具，还要能找到订阅源，两道门槛 把小白人群挡在了门外，只适合精英人群玩耍。用户量起不来，市场不认可，自然就废掉了。 RSS 死掉了，但却让用户体验到个性化资讯服务是多么的美妙。让用户自主订阅有门槛，那由机器 主动推荐就顺其自然诞生了。 亚马逊网站出现的购物推荐，开启了机器智能推荐的时代。由此衍生出了现在新闻、音乐、书籍、 社交等各种类型的智能推荐引擎。 2，技术积累给智能推荐效果提供了保障 有需求在，但如果技术上达不到可用性要求，那也是白搭。 早期计算机计算能力有限，可获取的用户数据也有限，推荐算法大都是在实验室环境下做学术研究 ，真正商用还有比较大的风险。随着互联网的高速发展，特别是有哪些信誉好的足球投注网站引擎相关技术的发展，计算能 力已经不是问题，而且大规模的用户数据收集也已经不是难事。这样基于大样本数据的实时分析处 理系统（大数据）可以快速分析出群体行为的概率分布，再将这些概率分析应用到个体用户上，就 产生了智能推荐的体验。例如搜狗的云输入法，基本原理很简单，就是通过概率计算你要输入的下 一个字可能是什么。但这在后台需要一个庞大而复杂的实时分析处理系统。 另外对人类语言及语义的计算机识别处理，有一门专门的学科叫自然语言处理，也有的叫计算语 言学。之前主要研究的领域是自然语言的机器翻译，它的基本逻辑就是通过机器学习和训练，通过 统计分析大量人类已有的文章、句子、词汇和词汇之间的概率分布情况是什么，根据语义来配对。 中科院、微软、谷歌等大机构都投入大量资源在做研究，发了大量的 paper ，取得了非常不错的 效果。 学术研究在前，商业应用在后，给智能推荐的效果提供了坚实的技术基础。 3，移动互联网成为智能推荐大爆发的导火索 自从亚马逊推出商品推荐之后，各种类型的网站都在跟进和不断完善各自的推荐引擎。典型的 如 Hulu 和淘宝都大量应用了智能推荐。但不管怎么用，他们的智能推荐仍然处于辅助路径上。 但进入移动互联网时代，智能推荐已经开始从辅助路径转变到主路径上。比如手机淘宝，其首