智能推荐系统的终极目标：“让你成为更好的自己”

让用户满意是智能推荐的目标，但“是否满意”这一评价指标具有复杂性。人类的一个智慧是为了长期目标，有时候我们愿意牺牲短期目标。因此，短期满意度和长期满意度是需要平衡的。例如，你喜欢吃某一种腌制食品，常规的推荐系统自然会推荐类似的腌制食品，但长期吃腌制食品可能对健康带来损害。因此，智能推荐系统从健康角度出发减少对腌制食品的推荐，即使从短期来看会影响你对系统的评价。这一层次的智能推荐系统的目标可以称为“让你成为更好的自己”。

为了实现智能推荐，目前业界已经提出了多种不同的推荐模式。

（1）跨领域推荐：在现实世界中，每个用户通常在某些领域（如购买书籍）有足够多的历史数据，而在其他一些领域（如购车）缺乏数据。近年来，跨领域推荐成为推荐系统中的一个热点，以利用用户在经验丰富的领域中的反馈数据，来帮助推测用户在经验缺乏的领域上的偏好。

（2）上下文感知推荐：人们有些选择和时间、地点、天气等上下文密切有关。所谓上下文，指的是一切影响人们选择的因素。通过对上下文信息的采集和建模，可以实现更为准确的推荐，也可以实现实时推荐。

（3）社会化推荐：普通的推荐系统依据的是相似用户的信息。在现实生活中，受社会因素的影响，我们与朋友、所在的群体往往有共同的偏好。因此，社会化推荐中引入朋友和群体的信息来提高推荐的效果。同时，在朋友和群体中，往往某些人比一般人更具代表性（称为专家），他们的意见在算法中会给以更大的权重。

（4）终身推荐：人是不断成长的，在人生的不同阶段有着不同的需求。因此，终身推荐的目标是伴随你的成长，预测你下一步的需求，并提供推荐信息。

智能推荐系统无疑已经进入并影响了我们的生活，而更好的智能推荐系统需要我们共同进行探索。

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