推荐系统是一种向目标用户建议可能感兴趣物品（广义的物品，包括商品、音乐、好友、信息等）的软件工具和技术，它源于生活中一个相当简单的现象：人们在做日常工作和决策时总是依赖于他人提供的建议。推荐系统很好地为信息过载、信息不足等问题提供了解决方案，并且能够增加商品销量以及提高用户满意度，因此目前推荐系统在互联网领域得到了广泛的应用。本文从用户和服务提供者的角度介绍推荐系统的作用。
（1）用户角度：
① 解决信息过载的问题。在信息爆炸时代，信息过载是用户面临的重要问题，搜索引擎甚至早期的RSS订阅的兴起都是为了解决信息过载的问题。推荐系统是帮助用户在信息的海洋中寻找到最需要的信息的重要工具。
以大众点评为例，大众点评是基于用户地理位置的兴趣点推荐的应用。当用户对周边环境一脸茫然却想要找到符合需要的餐厅、商店时，就可以根据大众点评上基于评分、地理位置、产品类型、浏览记录等推荐的兴趣点进行筛选。
大众点评网页版② 解决信息不足的问题。在用户搜索过程中，当相关信息很少时，推荐系统为用户的搜索提供一些启发，比如说在社交网站中，系统往往会根据社交网络为用户推荐更多好友。同时，推荐系统还可以拓宽用户的视野，让用户有机会探寻自己视野之外的事物。
以淘宝为例，在搜索商品时如果匹配的商品过少，淘宝会推荐一些搜索词和相关商品。淘宝的“有好货”也会根据用户的浏览记录、购买记录以及消费潮流推荐一些商品，其中有些商品可能是符合用户的偏好但并没有关注过的。
淘宝搜索推荐词和“有好货”③更加量身定制。推荐系统可以通过用户的特征信息以及交互信息为用户推荐更加精准的匹配，做到千人千面。以Soul为例，Soul是一个主打“灵魂交友”的社交软件，在完成灵魂自测游戏后，你会进入属于你人格特征的星球，软件会为你推荐一些相似特征的用户，可以与之交流。
Soul的灵魂测试和“星球”④ 度过漫长的休闲时光。人类似乎难以逃脱贪婪的猎人的天性，总是在不断的搜寻着更多、更好的猎物，在搜寻的过程中人们的耐心是有限的、注意力是不断转移的。推荐系统正好满足了用户的这一需求。
以最近火热的抖音为例，抖音为用户推荐限定在15秒左右的短视频流，只要手指不停下滑就有源源不断的快乐。通过强大的推荐系统、简单的交互、沉浸的体验，抖音逐渐占据了用户越来越多的闲暇时间，而花在朋友圈、公众号的时间不断缩减。最近微信终于也按捺不住，将基于社交网络的推荐系统嵌入其中。在新版微信中将公众号内容中的“点赞”改成“好看”，用户点击“好看”之后，内容将在看一看中推荐给好友。
微信的“好看”（2）服务提供者角度：
① 增加物品销量及种类。在一些电子商务网站中，通过给用户推荐其他相关的商品以及互补配套商品，可以增加销量并带动其他物品的销售。以亚马逊为例，在搜索某商品后，在网站页面还会向你推荐“看过此商品后顾客买的其它商品”、“浏览此商品的顾客也同时浏览”、“猜你喜欢”以及“根据您的所购商品推荐商品”。
亚马逊的“您最近查看的商品和相关推荐”② 增长用户的停留时间。一个软件的变现能力在很大程度上取决于用户的停留时间，以淘宝为例，近年来内置的小游戏（旅行青蛙、野生小伙伴等）、淘宝头条、商品推荐都提高了用户的停留时间和访问频率，用户不再是仅在想要买东西时才打开淘宝。
③提高用户满意度和忠诚度。一个设计良好的推荐系统可以提高应用的用户体验，如果用户发现推荐结果既有趣又相关，会更加乐于使用这个系统。同时用户与应用交互的时间越长，用户建模会更精确，这样就能提高用户的忠诚度。
以网易云音乐为例，网易云音乐虽然在音乐版权上逊于QQ音乐，但是因为出色的推荐系统、简洁优美的交互设计、运营良好的评论空间，网易云音乐存留了大量的用户。歌单虽然容易导入导出，但是基于用户的使用习惯而形成的精准推荐却是难以一日建成。
网易云音乐的“私人FM”和“每日推荐”参考文献：
[1] 弗朗西斯科・里奇, 里奇·罗卡奇. 推荐系统：技术、评估及高效算法[M]. 机械工业出版社, 2018.
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