信息流充斥在我們生活中的每一個角落，如同河流一樣哺育著每一個人。我們閱讀的每一條新聞、看的每一段視頻，一切通過信息流出現(xiàn)在我們眼前的東西，多多少少都受到了智能推薦的驅動。
自2016年開始，信息流幾乎進入了所有的頭部App。同時各個平臺間也開始暗自發(fā)力，希望掌握更強大的智能推薦算法。更好的智能推薦體驗，意味著更多流量和優(yōu)質的轉化率。那么智能推薦的技術支點究竟在哪？
主動與被動間的認知鴻溝，智能推薦如何才能了解用戶？
其實智能推薦的行為邏輯很簡單，那就是把適合的內容推薦給適合的用戶。但在簡單的行為邏輯中的，卻是智能推薦的本質：內容和用戶兩方面的雙向深度理解。
首先在對用戶的理解上，很多平臺都會陷入一個誤區(qū)，那就是把用戶的被動反應當成了主動索求。
比如很多資訊類推薦平臺冷啟動時，都會讓用戶選擇自己感興趣的話題，這一行為就已經(jīng)把用戶畫像圈定在了平臺自己設置的范圍之內。實際這種理解用戶的方式略有片面，即使不斷挖掘也只能察覺到用戶在閱讀這一個場景中的狀態(tài)，無法察覺用戶在閱讀中的喜好、無法察覺用戶當下的需求。
這也就形成了信息流最嚴重的污名——信息繭房，智能推薦只會根據(jù)用戶的興趣愛好推薦內容，久而久之用戶就會被自己關心的事物圍繞，從而失去對外界的整體認知。尤其當?shù)退?、獵奇、軟色情這些刺激眼球的信息出現(xiàn)時，人們難免會因為下意識的好奇進行瀏覽，這一典型的被動反應將相關的標簽加入了用戶畫像中，導致相關內容大量污染用戶的信息流。
其實有時候信息繭房的形成并非內容出產(chǎn)者和平臺故意灌輸帶有刺激性的內容給用戶，而是一些信息流產(chǎn)品缺少獲取用戶主動索取行為的途徑，猶如將用戶放置入一個狹小的環(huán)境中，用戶對環(huán)境產(chǎn)生的一點點反應都會在環(huán)境中形成反復的回聲?？晌覀儫o法確定環(huán)境之外用戶的主動行為，從而形成了巨大的認知鴻溝。
了解內容才是在大數(shù)據(jù)外的硬實力
目前很多智能推薦算法了解用戶的方式，是利用數(shù)據(jù)挖掘捕捉用戶的每一次點擊、瀏覽行為，對大數(shù)據(jù)進行匯總、歸納和關聯(lián)。通過協(xié)同過濾算法，尋找用戶與用戶、內容與內容間的相似點，以此為依據(jù)為用戶推薦其他內容。這就涉及到了雙向深度理解的另一端，也就是對技術硬實力要求最高的內容理解。
和電商、音樂等平臺不同，資訊類平臺上的內容數(shù)量巨大，種類多而龐雜，加之內容本身作為消費品，為了換取流量貨幣，內容產(chǎn)出者很容易會使用標題黨甚至違規(guī)內容來吸引點擊。
舉個例子，當有熱門八卦發(fā)生時，會有很多作者在標題上提及熱門事件蹭熱度，內容卻與標題毫無關聯(lián)?；蛘哂凶髡咦约簽樽髌反钌蠚v史、科普等標簽，作品中的圖片、文字卻是軟色情內容。這時如果單純依靠用戶間共同喜好做協(xié)同過濾推薦，很容易造成推薦不準的情況。
可作為信息流產(chǎn)品，每天由大量作者出產(chǎn)大量內容，只利用人工審核分類是不實際的，利用人工智能技術對內容進行批量理解才是最好的選擇。對于圖片內容可以建立深度學習模型，用圖像識別分辨圖片是否涉及違規(guī)。對于文字，可以用自然語言處理技術和知識圖譜技術實現(xiàn)對內容的理解，分辨是否有文不對題的情況。像Facebook就應用深度學習技術分析了大量標題黨標題，建立了專門識別夸張標題的模型來減少標題黨狀況的存在。
很多資訊類平臺都為自己巨大的用戶量感到自豪，認為擁有大量用戶數(shù)據(jù)就可以無所不能，實際就是因為用戶量巨大，所以很難從用戶身上尋找到天然的共同點，需要更強大的技術能力，從用戶和內容兩方面進行挖掘，進而滿足個體用戶的深層需求。
資訊推薦謎題，大企業(yè)真的有天然優(yōu)勢嗎？
如果無法駕馭河流，結果往往是被河水淹沒。由于只依賴大數(shù)據(jù)，缺乏足夠的自然語言處理、知識圖譜等雙向深度理解的技術底牌，在某些推薦算法主導的資訊類平臺上體現(xiàn)的最為顯著，出現(xiàn)了難以治理低俗內容、推薦不準確等等多種問題。
一個不得不承認的事實是，相比一些業(yè)務單一的平臺，BAT這類大廠有自身產(chǎn)品群豐富，又有足夠的人力和基本投身于人工智能技術建設，更容易做到智能推薦技術的雙向深度理解。
以在內容行業(yè)扎根很深的百度為例，相比很多內容平臺，百度信息流很少受到內容質量方面的詬病。
首先，百度豐富的產(chǎn)品群使得用戶畫像更加全面，尤其是搜索+信息流雙引擎的存在，使得用戶的行為更加一致和順暢。搜索可以有效矯正推薦算法在用戶需求分析上的偏差。讓用戶自己突破信息繭房。
第二點，則是百度自身的AI能力方面的優(yōu)勢，成為了百度信息流最重要的技術底牌。
百度長期做搜索產(chǎn)品，對知識圖譜、分詞技術有著大量累積，讓百度信息流可以更深入的理解文字內容，不僅能理解每一句話在說什么，還能精準的理解內容的感情傾向并為之加上標簽。利用知識圖譜的深度挖掘和關聯(lián)能力，構建起科普、娛樂、歷史等等細分類別的內容體系，從而實現(xiàn)更精準的內容推薦。
尤其對于圖片、短視頻這類富媒體內容，圖像識別技術就起到了重要作用。當需要對圖片內容進行審核和分類時，應用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別技術可以快速建立各種模型，實現(xiàn)對豐富的圖片內容進行認識和判斷，及時找到違規(guī)內容并進行處理。
借助于人工智能技術，通過對視頻內容的深刻理解和精準分析，百度可以為每一個小視頻提煉一個6~10秒的精彩摘要，便于用戶快速了解視頻內容。基于同樣的技術能力，還可以找出短視頻所對應的愛奇藝中的長視頻。而通過機器學習對視頻內容的特征向量進行提取，則為資訊平臺中每一段短視頻建立了獨一無二的視頻指紋，不僅僅能實現(xiàn)精準的匹配推薦，還可以保證視頻不被盜用，維護了內容創(chuàng)作者的權利。
還有一點，百度有熊掌號、百家號、百度新聞等等多種內容入口，加之百度正在通過“創(chuàng)作大腦”將人工智能技術開放給內容創(chuàng)作者，其中的視頻自動轉化圖文功能、自動識別圖片內容并提供相關信息等功能，都在吸引著更多優(yōu)質內容出產(chǎn)方加入百度內容生態(tài)之中，不光媒介結構更加豐滿，也給了用戶更充實的內容。同時人工編輯的存在也為百度信息流把握著內容價值觀的導向，為創(chuàng)作者驅逐劣幣，讓更多優(yōu)質內容留存下來。
和其他資訊類平臺不同，重金挖角KOL、高額補貼用戶和自媒體作者這些事情很少發(fā)生在百度信息流產(chǎn)品中。不難看出，當百度整體發(fā)展方向扭轉向人工智能時，技術優(yōu)勢讓百度信息流有能力實現(xiàn)用戶和內容雙向的深度理解，這是智能推薦背后真正的支點，也是一張全能的王牌。
當智能推薦的信息流已經(jīng)將我們的生活“包圍”，我們或許需要一些時間去習慣。但我們無需抗拒這一事實，當前的些許不適只是科技發(fā)展帶來的生長痛。
信息流本身就是一種受智能推薦技術驅動的產(chǎn)品，相信各個平臺對雙向深度理解的追逐不會停止，找對了支點就能將水流引向正確的方向。終有一天信息流不再是信息繭房的代言詞，而是如流水一般，哺育著我們對信息的渴求。
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