推荐算法的威力：丁磊自认提高国人音乐品味
吴晓波频道在今年开设了一个专题节目“十年二十人”，节目中邀请到的嘉宾并非大名鼎鼎的流量明星，而是像柳传志、刘强东、胡玮炜这样手握流量的互联网大佬们。而在昨日的“十年二十人”节目中更是请到了网易创始人丁磊。
在节目中丁磊表示，过去十几年比较大的一个贡献就是网易云音乐，再过两三年你会看到，我们给千千万万的中国人提高了他的品味，扩大了收听的广度和泛度。网易云音乐是个巨大的创新。
网易云音乐的精准推荐
早在2013年，QQ音乐、酷狗等互联网音乐播放软件就已经在市场扎稳脚跟，然而让人没有料到的是，正是从这一年开始网易云音乐这批黑马以意想不到的速度冲进了行业的第一梯队。其中一个重要的原因就是，当其他的音乐App还在采用“同一歌手”“同一专辑”对用户进行曲目推荐的时候，网易云音乐已经开始通过建立评分细则、建立用户模型、寻找相似用户等方法，开始按照用户“个人喜好”推送相关音乐了。
丁磊对网易云音乐的定义为“不是一个简单的音乐播放器”，网易云音乐依靠海量用户行为数据——比如点击红心、收藏、下载代表【喜欢】，点击垃圾桶、没听完就切换代表【不喜欢】，歌曲自然播放到下一首代表【中立】——来进行用户群的划分，当A用户被后台算法判断属于某类群体时，接下来网易云音乐就会向A推送相关群体里其他成员喜欢的音乐，而这样的歌单往往更富有个性化和针对性。
这也是为什么我们在网易云音乐的歌单中找到让人惊喜的歌曲的原因。靠着“个性化推荐”“私人FM”等创新性的精准推荐服务，网易云音乐在2017年11月用户人数突破4亿，并凭借着独特的情怀标签、社区社交等优势，拥有了极高的用户粘性和活跃度。
Steam推荐机制
针对单独用户的推荐算法这个东西到底有没有效，在涉及到用户的娱乐、爱好方面表现尤其明显。广受全球玩家欢迎的Steam游戏平台在去年也更新了官方的推荐算法。在相关声明中Steam表示，由于给玩家展示游戏的空间有限，平台将会针对玩家可能感兴趣的品类进行推荐。而为了让玩家能更加了解商店的运用与原理，Steam还开放了“黑盒”算法，用于解释为何商店认为您会对某款游戏感兴趣（或不感兴趣）。
Steam的这个推荐算法，也是根据“大数据”先将用户群体分成多个部分，比如在社区与交流中高度活跃的玩家，完全不参与网上交流的玩家，有明确购买目标的玩家，浏览商店并在其中寻找游戏的玩家，喜欢3A级产品的玩家，更爱小众精品的玩家等等，然后再基于玩家过去购买游戏数据，开发者的描述以及游戏买家的评论，综合进行计算，再投放商店各个栏目展示给用户。
不过很快，玩家们发现，V社Steam的算法更倾向于推荐那些销量好或者关注度高的游戏，对于那些玩的人很少，但是评价很高的游戏则很少会得到曝光。对此专门有国外玩家开发算法机制设计了新的推荐网站，名叫 Steam 250，意指通过新算法选出的Top250款游戏。不过开发者也表示，这一推荐算法还是存在一定漏洞，未来还将不断更新算法的权重以帮助玩家进行游戏的筛选。
今日头条的算法推荐
虽然在娱乐领域，推荐算法的应用更加立竿见影，但是在国内要说最为人所熟知的推荐算法，恐怕还的是今日头条的新闻推荐算法。根据今日头条官方发布的后台算法原理显示，其算法主要变量有三项，即新闻的内容特征、用户特征，以及环境特征。今日头条正是基于这三点特征实现了内容推送的“千人千面”。
简单来说，今日头条将新闻内容按照各自特色（图文、视频、问答等）进行分类，将用户群体按照他们经常浏览、搜索的新闻关键词进行分类，在根据用户当下定位（城市、乡村、旅游区等）进行环境设置，将这些数据作为基础，分析用户当下处于什么环境，并结合用户画像推送相对应的新闻内容。因此在大多数情况下，用户在头条上接触到的新闻都是极符合他们胃口的。
然而今日头条辅助用户锁定了兴趣偏向，并且难以改变，这样导致了用户陷入了信息的闭环，而且难以自拔，也就是形成“信息茧房”。在推荐算法的环境中，读者几乎不会接触到自己不熟悉或者不认同的信息，满眼望去几乎都是同类型或者同性质文章的印象强化，这或将会促使读者产生一定的固有偏见，甚至造成沟通的阻碍。
正如游戏平台的推荐会忽视小众精品，正如新闻算法的推荐或将促使“信息茧房”的产生，在推荐算法逐渐渗透到我们工作生活娱乐方方面面的时候，人们更应该积极思考如何打破算法给我们划定的“兴趣圈”。这种打破框架的方法可以如游戏玩家所做的那样，用其他的算法模型进行补充和调整，也可以如后续今日头条进行的自我修改一样加入更多审查人的辅助。当然更为重要的，是作为用户的我们要时刻保持对信息的“求知欲”，如果我们愿意主动扩展“兴趣圈”，主动对信息进行搜索，那个所谓的“信息茧房”也将从内割破，再也无法困住我们了。
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