第44章 火力全开的傲厂长（第三更）

不过推荐算法真正应用于网络那还是2003年，应用这个算法的是电商平台，他们使用协同过滤算法推荐同类商品。

随后就是到了2006年，美帝国的豆瓣，网飞推出了改变世界的矩阵分解，用户和商品都得到了与其对应的隐向量，泛化能力很强。

从此开始电商所推荐的商品更加具有针对性，推荐成功的商品购买概率大为提高。

最后就是到了2010年岛国大板大学提出的fm模型（因子分解机），即机器学习模型，推荐算法正式进入机器学习时代。

它特别适合于处理稀疏数据集中的特征交互问题，从此开始商品、广告的推送更加精准高效了，在去年2012年以后，经过两年的发展，正式统治了推荐系统领域。

在这其中值得一说的是，随着去年alex卷积神经网络的推出，许多人也盯上了神经网络。

他们想要依靠神经网络来开发出新的推荐算法模型，开拓出新的技术开发线路。

不过先不提基于神经网络的推荐算法模型了，这东西是个全新的技术线路，现在还没有任何一个成品推出。

光是现在已经相当熟练的fm模型来说，它其实已经可以达成林峰所言的那样，将用户可能感兴趣的视频精准送到消费者手中的功效。

所以推荐算法这东西并不是什么神奇的东西，它存在的历史已经有二十多年了，发展到现在已经相当成熟。

在这其中，我猜测林峰应该是基于fm模型开发出b站的推荐系统，最终达成推荐视频的目的吧。