推荐引擎：互联网背后看不见的手

一场关于“你想要什么”的计算
　　建立一个模型，使得我们能够从上网者的各种行为中找到他心里想要什么。这样的一个模型，就是被互联网界称为未来发展趋势的推荐引擎。
　　文/邝新华
　　这是一场规模庞大的计算，用谷歌大中华区前总裁李开复的话说，“如果他的团队里面没有几十个数据分析专家，那他是在忽悠你”，用百度前科学家张栋的话说，用几百台服务器，这场计算才算“比较靠谱”。他们在算什么？算的是“你想要什么”。
　　你想要什么？
　　每一个你上的网站都想知道这个问题的答案，于是它们在猜。
　　去哪儿网首席执行官庄辰超说：“你买一张机票，后续要买的东西很多：酒店、租车、餐饮，甚至包括太阳眼镜、背包等等。”智联招聘首席执行官郭盛说： “找工作不是难事，难的是找到合适的工作。很多人连什么是合适的工作都不知道，这个时候推荐引擎就很重要。”百合网首席执行官田范江说：“推荐一个老婆难 度更大。我们的推荐引擎甚至考虑了外貌，比如有人喜欢十个人，计算后我们发现，他喜欢的人原来长得类似章子怡，我们就按照片的样子给他推荐。”
　　如果你在当当网上买一本《现代汉语词典》，网站会告诉你：看过这本书人的有76.2%买了，有11.8%人还会买《古汉语常用字字典》，4.4%的人 会买《新华成语词典》。你在豆瓣上看电影《炮友》的介绍时，网站会告诉你：喜欢这部电影的人经常去“人际关系懒于发展症候群”。
　　建立一个模型，使得我们能够从上网者的各种行为中找到他心里想要什么，这是上述这些网站多年来不遗余力的工作。这样的一个模型，就是被互联网界称为未来发展趋势的推荐引擎。
　　你上的每一个网站，都兢兢业业地记录着你的每一个行为，并转录成关系数据库里的一个变量。“你是男是女，你住在什么地方，你点击了什么，社交网络里你 的朋友是谁，你关注谁的微博，你可以赚多少钱，你过去购买了什么，你是否用过电子支付，用的是支付宝还是银联……”李开复一口气说出很多变量。
　　知道了这些，就知道此刻在浏览网页的你，需要的是去澳门的机票，而不仅仅是酒店预订。也许你自己也不知道，但一场计算可以给你一个概率。李开复解释 说：“亚马逊有6600万用户，每人一年上来50次，每次几十个点击，还有购买、个人背景和刚才所说的一切信息，加起来就是几十亿、几百亿的数据量。基于 这个基数去统计，可以非常精确统计出你喜欢什么，错的概率很小。”
　　按需分配的上帝
　　这场几百亿数据的计算，很多时候需要借助云(计算)端的力量——也许，只有云那端的上帝才知道你想要什么。小学课本告诉我们，共产主义的目标是按 需分配，创办网站的民族资本家以及跨国而来的广告主们也是这样想的。而且，他们正在通过自己的努力去实现互联网业的按需分配。
　　浪淘金广告公司创始人周杰用推荐引擎发现：新闻门户网站背后的人群，对房地产、数码和旅游需求较高，对网页游戏的需求很低；文学小说网站背后的人群， 对游戏需求高，对网购服装需求低。周杰还发现，购买女装和购买男装有“非常强烈的正向相关”，“这个数据说明，网站背后购买男装的人和购买女装的人，在很 多时候其实是同一个人”。
　　这样的解释，当然是一种猜测。周杰并不知道为什么看新闻的人对游戏不感兴趣，这只是推荐引擎计算出来的结果。这个模型只是在以大的概率来猜测“你想 要什么”。在另一方面，当推荐引擎锁定了你就是你时，无论你在互联网的任何页面，广告都会以为你本。此时，坐在电脑前的我们也不知道，为什么不管上哪个网 站，云那端的“上帝”给我们推送的广告都是一样的。这两个不知道都是黑匣子，黑匣子都是一场说不清楚的算计。

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