2017年07月31日今晚报《日知录》网站如何“猜透”你

杨书惠

田申刻

　　近年来，你是否发现你所浏览的网站越来越了解你的喜好了？

　　以前，人们寻找资料时，都是在一个专门的网站上根据目录查找，或是使用百度之类的搜索引擎。当你没有很明确的目的、不知道要找什么时，上述办法就不灵了。你或许想：要是此刻有人推荐一些能引起自己兴趣的东西该多好。在这样的需求之下，推荐算法诞生了。

　　推荐算法的核心目的就是推荐用户感兴趣的事物。不过，网站不能直接问用户想要什么，这可能会给用户带来麻烦，或许用户正处于茫然之中，心中没有答案。怎么办呢？网站记录下了大量用户曾经的使用痕迹，那么如何利用这些数据呢？世界上没有两片完全相同的叶子，但是有很多相似的叶子。人与人之间可以是相似的，物与物之间也可以是相似的。如此一来，两个基本思路就出来了：一、找与你相似的人，将他喜欢的推荐给你。二、归纳你喜欢的东西，找出相似的推荐给你。

　　怎样使用现有条件找出相似的人或事物呢？各种推荐算法也是八仙过海，各显神通。这里举个简单的例子：假设一家网店有A、B、C三位顾客光顾，A买了巧克力、果汁、牛奶、面包，B买了洗衣粉、梳子、糖，C买了巧克力、果汁、牛奶、糖。显然，A和C购买的商品，相较于B购买的更相近一些。所以，网店会把面包推荐给C，把糖推荐给A。这样的方法叫做基于用户的推荐算法。再举一个例子：假设你在某个视频网站上观看《疯狂动物城》，那么该网站会认为你可能喜欢3D动画电影，所以当你观看完之后，它可能会推荐你继续观看《超能陆战队》。这背后便是基于内容的推荐算法。

　　思路看起来是不是很完美？然而，你却发现，网站的推荐有时并不如你所愿。为什么科技如此发达的今天，网站还是做不到完全精确的推荐呢？就拿网购来说，一个大型电商网站上的活跃用户数量有几千万甚至上亿，如果采用基于用户的推荐算法的话，网站要在短时间内计算如此多的用户数据找到与你相似的人，才能从大量的商品或服务中选出你可能感兴趣的推荐，这并不容易。况且，人的兴趣和关注点经常发生变化，推荐算法不是先知，它无法清楚地预测每一个人的变化。基于这种原因，其精确度并不能达到百分之百。不过，假如真有一种算法能百分之百猜透你的想法，是不是“细思恐极”呢？

　　（本栏长期征集“日知录”三字篆刻，投稿邮箱：[e-mail]）