?當前，個性化推薦成為互聯(lián)網(wǎng)的熱門詞匯，無論是社交網(wǎng)絡、購物網(wǎng)站，還是新聞客戶端，都會通過某種復雜的算法，基于用戶的操作習慣針對性地推薦“用戶喜歡”的內(nèi)容，以期達到最大限度取悅用戶的目的。

然而，這些個性化推薦背后的算法，很多時候并不奏效。譬如，當理性的分析遭遇極端的測試時，就會發(fā)生意想不到的效果。這不，國外“無聊”人士近日就通過對Facebook的“點贊”行為進行野蠻測試，“攻破”了這一功能，得到了意想不到的結(jié)果。

據(jù)TechWeb報道，美國《連線》雜志作家馬特?霍楠（Mat Honan）最近做了一個試驗，他在自己的Facebook上對所有出現(xiàn)的內(nèi)容都點贊，并持續(xù)點贊近48小時。結(jié)果戲劇性的事情發(fā)生了，馬特Facebook頁面的信息流不再是其好友的信息更新，取而代之的是狂轟爛炸的品牌推廣和廣告消息。同時，基于馬特最近點贊頗為頻繁的那些內(nèi)容（譬如一些像“加沙沖突、支持以色列”等政治言論），F(xiàn)acebook為他的頁面推薦了大量相關(guān)的極左或極右消息。更為糟糕的是，這些毫無預兆的信息流使馬特在其好友頁面上也頻頻出現(xiàn)，嚴重干擾了其好友的信息流。

另一位來自Medium的作家埃朗?摩根（Elan Morgan）做了一個完全相反的實驗，她在自己的Facebook上一個“贊”都不點。當她遇到一些喜歡的內(nèi)容時，埃朗只通過簡短的文字抒發(fā)自己的欣賞之情，例如“這是多么華麗濃密的頭發(fā)呀！”，或“還記得當年我們背著外婆在屋頂塔樓偷偷吸煙么？”結(jié)果埃朗的Facebook頁面跟馬特的被極端信息狂轟濫炸完全相反，再也沒有出現(xiàn)一些廣告信息。

出現(xiàn)兩種截然不同的情況，可以看出點贊在Facebook推薦算法中權(quán)重極高，不過也正因為如此，我們也看到了這種高權(quán)重極易被利用，或者說被攻破。特別是前一種情況，如果是黑客故意為之，那么對其關(guān)系網(wǎng)中的其他人將會帶來連鎖反應的災難。

其實，這種不靠譜的推薦也經(jīng)常發(fā)生在我們身邊，至少我就遇到過不少，以下僅做簡單敘述。

之前我在TI做新媒體運營時，由于要監(jiān)測競爭對手的行為，經(jīng)常要對一些品牌名、技術(shù)關(guān)鍵詞和產(chǎn)品型號做搜索，而且是重復、大量的搜索。然后我就發(fā)現(xiàn)，無論是百度網(wǎng)盟還是谷歌AdSense，都會給我推薦大量的廣告，自家公司和對手的都有，有一種“滿城盡帶黃金甲”的感覺。由于我是在一定時期內(nèi)做大量重復搜索，也可理解為采取極端手段搞暈了百度和谷歌的分析系統(tǒng)，最終給自己的上網(wǎng)環(huán)境帶來混亂。

后來在用今日頭條時，我也發(fā)現(xiàn)了類似的不爽之處。有一段時間研究P2P，短期內(nèi)搜索閱讀了不少相關(guān)的文章，結(jié)果我的推薦分類里就擺滿了P2P相關(guān)文章，質(zhì)量參差不齊，水文軟文居多。這種現(xiàn)象直到我很久不去點擊那類文章后才有所好轉(zhuǎn)。這個案例也可理解為我在短時間內(nèi)采取了野蠻行為，遺憾的是今日頭條也沒能逃脫被攻破，未能做出讓我驚喜的反應。

如此看來，個性化推薦發(fā)展之路還任重道遠，一個好的推薦系統(tǒng)要不斷打磨和錘煉。從Facebook點贊功能被攻破可以看出，一個靠譜的個性化推薦除了要不斷完善算法，也要對現(xiàn)有的用戶行為做評估和規(guī)范，不能給予某些行為過高的權(quán)重，成為擾亂用戶體驗的BUG。當然，正常人不太可能去挑戰(zhàn)這些BUG，黑客就另當別論了。

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