百度秘密研發推薦引擎技術 建立百人團隊

　　百度推薦引擎是一項底層技術，目前已經在音樂隨身聽、百度知道、百度新首頁等項目中應用。

　　什么是推薦引擎？

　　推薦引擎是主動發現用戶當前或潛在需求，主動推送信息、應用和服務給用戶的互聯網技術。跨領域推薦是在推薦引擎基礎上，強調利用通用的推薦技術，進行信息、應用和服務的跨平臺推薦。

　　百度為什么涉足推薦引擎技術？廖若雪介紹，人們在互聯網上獲取信息的方式大致經歷了三代，第一代以分類目錄為代表，那時的全網信息量僅數萬個網頁；第二代即今天使用的搜索引擎，網頁數高達數百億，同時集成了圖片、視頻、應用等更多媒體內容；下一階段網頁數將超過數百萬億，搜索結果中符合要求的內容可能成百上千，用戶需要花費大量時間去尋找最適合自己的搜索結果，解決之道就是推薦引擎。

　　目前，百度、Google、有道、bing、搜索、Yahoo都是以搜索滿足用戶的主動表達需求。在國外，以推薦挖掘并滿足用戶潛在需求的如亞馬遜、Pandora、NETFLIX等。

　　“推薦依賴用戶個性化需求。那些用戶無法表達，或表達出來非常復雜的需求，我們定義為潛在需求。”廖若雪說。

　　百度推薦引擎應用于百度知道、百度新首頁

　　廖若雪介紹，百度推薦引擎有三個特點：一是跨領域，多語言、多媒體、全產品形態。亞馬遜進行商品推薦，Pandora進行音樂推薦，百度進行跨領域推薦；二是平臺化、通用算法、歸一化數據；三是智能化，智能需求感知，滿足用戶需求。

　　百度推薦引擎于2011年開始研發，早期實踐于音樂隨身聽，自適應用戶喜好變化、采用音樂專家系統技術。近期，推薦引擎實踐于百度新首頁、百度知道。

　　以百度知道為例，百度方面透露數據，從一個用戶在百度知道上提出問題，到這個問題被合適的回答者看到，平均需要12個小時；而推薦技術應用到百度知道后，時間縮短到最多不超過5分鐘，回答率提升了50%。

　　“當用戶使用搜索引擎搜索時，瀏覽網頁時，在移動終端上提交他的位置時，都有大量的行為動作。 根據用戶的行為提交，再規避掉他們的隱私數據，用一定的算法匹配，就能夠智能地感知用戶需求，并在短時間內給予他們需要的內容。”廖若雪說。

　　百度跨領域推薦引擎依托于百度原有的用戶數據庫。百度搜索引擎儲存了上千億的網頁，每天處理100PB級數據。目前，百度推薦引擎是一項基礎服務，融入到搜索中，尚未開發獨立的產品。“當傳統形態不適合時某項服務時，可能打造以推薦為核心的產品。”

　　廖若雪透露，如果百度推薦引擎發展成熟，不排除以開放平臺模式與國內垂直網站合作，如京東商城等電子商務網站。

　　推薦引擎技術處于早期階段

　　廖若雪說，推薦引擎還處于發展早期。“百度走的早些，但大家都處于0起跑線沒跑幾步的狀態。豆瓣電臺、電子商務網站做了很多工作，但還沒有人做到及格，推薦引擎還是非常新的領域。”

　　廖若雪描述了未來推薦引擎的一幅畫面：如果你是韓劇愛好者，不用再繁瑣的查詢，就能即使獲得最新韓劇推薦；查詢“好看的電影”，就能獲得符合該用戶喜好的電影；搜索“怎么向女友求婚”，就能獲得一套針對你和女友量身定制的方案

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