當代人是如何和「猜你喜歡」鬥智斗勇的

最新 04-18

自己動手，力挽狂瀾。

GIF

但如果演算法成謎總是猜出一些奇怪的東西，那就會適得其反，令人產生「這特么是啥？」「這特么又是啥」或者「跟了我這麼久怎麼還是不懂我」的複雜情緒。

在好奇心研究所有關「猜你喜歡」的調查中，我們就接到了這麼多瞎猜慘案事主的控訴：

優酷上一次錯誤的王廣成點擊，至今滿屏廣場舞曲推薦。（受害人@醬油君~）

今日頭條能在你看過一次美女照後，把整個首頁都變成快播。（@Brand）

微博「你可能感興趣的人」里隨機出現前任以及前任的現任。（@Yolanda）

新聞推薦真的是最可怕的，我明明百度的是 dota 卻每天跟我說 lol 發生了什麼（@Brynhildr_Black）

不明白都已經下單了的東西為啥還一直推送，曾經在淘寶給我爹買過漁網和電鑽，從此我的推送從小清新少女變成了中年大叔風。（@pikaaaa）

我記得在京東買了一個熱水器，連續一周京東給我的推薦超過 50% 是其他品牌熱水器。（@nys）

某位網友在淘寶上因為好奇搜了一下水晶棺，結果之後上淘寶就跟上墳一樣，殯葬一條龍推送了解下。（@Creanut）

市面上的「猜你喜歡」演算法邏輯主要分為三種，一種是計算用戶之間的相似度，看看誰和你品味相近；一種是計算物與物之間關聯，計算兩本書/歌曲/電影之間的相似度，呈現方式通常是「喜歡郭德綱的人同時也喜歡……」，亞馬遜和 Net flix 都曾經公開表示過他們使用的是這種演算法的變種；還有一種是把事物的特徵一般化，通過抽象出來的不同維度的特徵綜合計算你可能的喜好。

從 1992 年就開始參與推薦演算法開發的研究者 Joseph A. Konstan 和 John Riedl 介紹說，為了建立信任，比較複雜的推薦演算法通常會儘力保持一定的透明度，讓你對系統為什麼會向自己推薦這件商品有一個大致的概念，並且在不喜歡收到的推薦結果時，可以更改自己的個人資料。

比如亞馬遜的「猜你喜歡」會按照推薦邏輯分類為幾個單獨的列表：用戶經常搭配一起購買的推薦，根據你已購商品進行的推薦、還有根據你最近查看的商品進行的推薦，你還可以刪改自己的瀏覽歷史，以調教推薦的準確性。

猜你喜歡的演算法最早就被稱作「個性化協同推薦」（Personalized Collaborative Recommender），但如果用戶對自己可能會看到啥心裡沒數，還不能決定不想看到啥的時候，這種「個性化」就顯得有點滑稽了，看看京東的熱水瓶七天樂，淘寶硬塞給你的情趣內衣大碼女裝殯葬一條龍，就好像重溫父母春風拂面的關懷——「你的事兒你當然可以自己做主，但我們的安排也都是為你好」。

為了奪回一點自主權，當代電商的兒女們嘗試了各種科學技巧和不那麼科學但親測有效的野路子，根據好奇心研究所的相關調查，我們為你整理了以下十五條鬥爭經驗。