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2022年09月22日发布

推荐算法经过多年的发展已较为成熟，触合数学、计算机等多学科，进行分类与标签匹配，再通过海量运算后进行精准推荐

2012年至今，推荐算法进入了快速的技木革新阶段，也逐步依托技木带来的领先性有效的实现商业化落地，与互联网领域进行了深度的结合。2010年提出的FM技术在2012年成为主流的推荐算法，2014年的GBDT+LR更是带来了技木上的突破，2015年推荐算法由机器学习也正式转为深度学习。推荐算法也自此进入到各行各业，目前广泛应用于图书、音乐、视频、新闻、电影、地图、网购等等领域：

推荐算法与不同领域触合时，考虑到场景的运行逻辑不同也会采用不同的运行机制，以适应场景的特殊性

推荐算法是通过合理的逻辑运算，为用户推荐最适合的内容，在馍型角度上讲，是拟合用户对于内容满意程度的预测函数。新闻资讯领域的推荐算法着重考虑三方面因素，对应模型中的三大要素，第一要素为内容，第二要素为用户特征、第三要素为环境特征：以抖音为代表的短视频领域，多以内容发布为起点，通过智能算法匹配到合适的用户，再根据反绩决定是否扩大内容的传播范围：生活类更多围绕用户的兴趣标签，以及用户的历史搜索标签进行关联推荐与深入推荐：

平台与机构运用推荐算法，商业运行效率提高、用户快速获取所需、内容与产品供应商实现高效供应

推荐算法作为桥梁快速匹配用户与内容或产品，提高整个链条的运行效率：用户角度，效率明显提高，算法通过分析精准推荐用户感兴趣的内容或产品，省去了搜索与查找得时间，快速定位到用户需要：内容产出者与商家角度，对于内容或产品对于目标用户/客户群体的精准投放得以快速实现，加快了匹配效率，使得内容与产品可以快速传播。

推荐算法不仅要广泛应用，更需要广泛善用

推荐算法的应用已经涉及到国民生活的方方面面，确实为广大用户与内容或产品供应方提供了巨大的便利，但随着应用推荐算法的机构与平台影响力逐步扩大，对于算法的善用成为更值得探讨的话题；

推荐算法应用伴生的个人信息安全问赵、个人隐私泄露问题、泛媒乐化趋势、内容传播低屑化趋势等，结合各类平台与机构的海量流量，影响范围巨大。平台与机构在获得大量收益的同时，是否也需要采取措施，肩负起一定的社会责任，由重视企业利益，转变为用户利益为主，在社会或是国家层面起到更加积极的作用。