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智能推荐系统的发展趋势

随着科学技术的进步，移动互联网快速发展，手机越来越便宜，拥有智能

手机不再是一件遥不可及的事情，互联网用户规模已接近增长的顶点。摄像头

和信息处理软件(各种滤镜、剪辑等工具)技术的进步让每一个人都可以轻松地

生产高质量的内容，信息的产生以指数级增长，我们的生活中充斥着海量的信

息。

在上述背景下，怎么高效快速地获取对自己有价值的信息对每个互联网公

民来说是愈发重要的事情，推荐系统的出现可以轻松地应对这一棘手的难题。

推荐系统作为一种高效的信息过滤工具，可以很好地部分解决用户精准高效获

取信息的问题(搜索、导航等也是解决用户获取信息的手段)，并且也是非常重

要甚至是不可或缺的一种手段(在人们需求不明确时，借助推荐系统获取信息是

非常必要的，而每一个人都有不明确的需求)。

推荐系统作为一项技术在国内的发展时间不长，从2012年头条成立之初将

推荐系统作为核心产品功能到现在差不多有8年时间，在这8年中推荐系统的

商业价值在国内逐步得到认可和肯定，大家都认可推荐系统在内容分发、用户

体验、商业变现等方面的重大价值。推荐系统目前已经成为toC互联网产品的

标配技术，任何一个toC产品要想很好地为用户提供一种被动高效获取信息的

工具，推荐系统是绕不过去的。在特定情况下人类需求的不确定性、信息的爆

炸式增长这两个条件让推荐系统成为一项长久而实用的技术，推荐系统不会昙

花一现，它会伴随着人类的发展而不断发展进化。

在前面的一系列文章中，我们对推荐系统的算法、工程、评估、展示、交

互、业务等方方面面都进行了深入的介绍。虽然推荐系统在国内的出现只有短

短8年，但是在各个方面都取得了极大的进步，发展越来越快，各种新的方

法、应用场景、产品形态层出不穷。未来推荐技术会朝哪些方向发展？推荐行

业又有哪些变化？推荐系统的应用场景和价值体现又有什么新的特点呢？这些

问题都值得我们深入思考。

针对上述问题，作者结合自己对推荐系统的理解和行业判断，在这篇文章

中讲讲推荐系统的未来发展与变化。具体我会从政策及技术发展对推荐系统的

影响、推荐系统的就业变化、推荐系统的应用场景及交互方式、推荐算法与工

程架构、人与推荐系统的有效协同、推荐系统多维度价值体现等6个方面来讲

解推荐系统的未来发展和变化。本文为读者提供多角度来观察推荐系统的未来

发展与变化，期望读者读完可以更好地把握推荐系统未来发展的脉络，对推荐

系统的未来变化有更深入的了解。

一、政策及技术发展对推荐系统的影响

推荐系统的发展是与整个大环境和技术发展趋势密不可分的，一定会受到

国家政策层面和技术发展的影响。不过对推荐系统来说，我认为政策和技术的

影响是都正向的。下面我们就从政策和技术两个维度来分析。

1.政策层面

随着智能化、数据化等概念的兴起，大数据与人工智能在科技发展中起着

越来越重要的作用，大数据与人工智能得到了国家层面的重视。要想发展好大

数据与人工智能，首先必须有相关人才。国内从2016年开始逐渐有一些高校开

始开设大数据和人工智能专业甚至创办大数据、人工智能学院，这类高校呈上

涨趋势，目前全国开设了大数据相关专业的高校超过282个(见参考文献1)。

在2019年全国已经有35所高校获得人工智能建设资格(见参考文献2)。除了

国家政策层面的支持，这也间接说明这类专业受到市场的青睐，就业前景较

好，高校才愿意不遗余力地推进大数据与人工智能专业的建设。教育层面对大

数据与人工智能的支持，为依赖这些技术的业务和产品提供了源源不断的人才

储备。

推荐系统本身就是人工智能中非常重要并且有极大业务价值的子领域，同

时构建推荐算法模型也依赖于对大规模用户行为数据的处理，大数据技术也是

推荐系统必备的技术。因此，推荐系统直接受益于国家在教育层面对大数据与

人工智能的支持，未来有充足的人才来源。上面提到的只是国家在教育层面的

布局，其实国家将大数据与人工智能提到了战略的高度，希望通过大数据与人

工智能来革新各个产业。政策层面的大力支持，媒体的大势宣导，今日头条的

样板示范作用，让个性化推荐相关产品和业务得到更多投资人、公司管理层的

重视，这也有利于推荐系统在更多产品和业务中落地。

2.科技层面

云计算技术是最近几年非常火的技术，云计算行业已经发展得越来越成

熟，大公司早已布局，并已成为盈利源泉，是业务的第三增长极，国外的有亚

马逊的AWS、微软的Azure，国