推荐序四

从搜索引擎到社交网络，从电商平台到视频应用，推荐系统无处不在，是互联网行业的核心驱动力之一。它通过精准地匹配用户和内容，为用户提供个性化的服务，同时为平台创造巨大的商业价值。推荐系统从最初的基于规则和协同过滤的简单算法，发展到现在的基于深度学习和强化学习的复杂模型，不断地提升着其自身的智能和效率，也见证了互联网技术的进步和变革。

在过去的十年里，推荐系统与移动互联网的发展相互促进，共同塑造了用户的消费和娱乐方式。随着网络技术从2G、3G到4G、5G的升级，用户获取和传输数据的速度越来越快，推荐系统更快速响应和升级用户需求；随着智能手机和移动应用的普及，用户越来越方便地接触和使用各种服务，推荐系统能更方便地收集和分析用户的行为和反馈；随着内容形式从文本、图片到音视频、直播、短视频等的转变，用户越来越丰富地表达和享受自己的兴趣，推荐系统相应地更能理解和满足用户的偏好。

然而，在当下这样一个快速发展和变化的时代，推荐系统面临着越来越多的挑战：

● 推荐系统不仅要考虑用户的短期行为和反馈，还要考虑用户的长期兴趣和价值。比如，推荐系统要避免过度迎合用户的低俗或者有害内容偏好，要避免陷入信息茧房或者过度同质化，要引导用户探索新领域或者高质量内容。

● 推荐系统不仅要优化单个用户的体验，还要优化整个平台的生态和社会效益。比如，推荐系统要平衡不同类型的用户、内容生产者、广告主等多方利益相关者之间的关系，要维护平台内容的多样性、公平性、透明性等。

● 推荐系统不仅要利用现有数据和知识，还要探索未知领域和潜力。推荐系统不仅要利用现有的数据和知识来匹配用户和内容，还要探索未知或者稀缺数据和知识领域，并且利用其潜力来提升推荐效果。比如，推荐系统要解决冷启动问题、数据稀疏问题、长尾问题等。

为了应对这些挑战，推荐系统也需要不断地自我迭代，不断地引入新的技术和方法。其中，最具有潜力和前景的技术之一就是通用人工智能（AGI）技术。通用人工智能指能够像人类一样在任何领域和任务上表现出智能和创造力的技术。通用人工智能可以为推荐系统带来以下几个方面的助益：

①通过更强大的常识来提升推荐效果，特别是探索类的结果；

②通过生成式AI生成更丰富、更高质量、更有创意的推荐内容；

③新的推荐产品交互形式，如在对话互动中完成信息推荐。

这些都给推荐系统的未来带来无穷的遐想。

本书由水哥（赵致辰）撰写，他是我在字节跳动的同事和朋友。他不仅有丰富的计算机视觉和推荐系统的研发经验，还是一个有敏锐洞察力和创造力的人。他能够将最新的研究成果转化为实际应用，并且能够清晰地阐述自己的思路和方法。这本书就是他对推荐系统领域的总结和分享。本书涵盖了从基础理论到前沿技术，从工程实践到业界案例，从数学公式到代码实现等方面的内容，既适合初学者作为入门教材，也适合进阶者作为参考资料。

我非常荣幸能够为这本书作序，并且非常期待这本书能够给大家带来启发和帮助。我由衷地希望，能有更多年轻的同学通过这本书加入智能推荐算法的队伍。当然在技术的学习和实践中一定会遇到不少坎坷，但是，当你发现推荐系统能够在情人节这天给一位丈夫推荐一束他从来没有购买过的鲜花时，你就会相信：推荐算法真的可以让世界变得更美好。

——阿里妈妈展示及内容广告算法总监|姜宇宁（孟诸）

写于杭州，2023年5月7日夜