智能推荐系统的发展趋势
智能推荐系统
智能推荐系统智能推荐系统（Intelligent Recommendation System）是一种利用机器学习和算法分析用户的兴趣和行为，自动为用户提供个性化推荐的系统。
随着互联网的普及和信息爆炸式增长，用户在面对各种产品、服务和内容时往往感到困惑和疲惫。
智能推荐系统的出现正是为了解决这个问题，帮助用户过滤和筛选出符合其个人兴趣和需求的信息，提供更加精准和高效的用户体验。
一、智能推荐系统的原理智能推荐系统通过收集用户的个人信息、行为数据和偏好，利用各种算法和模型分析和预测用户可能的兴趣和需求。
整个推荐过程可以简化为以下几个步骤：1. 数据收集：智能推荐系统需要收集大量的用户数据，包括用户的基本信息、浏览历史、购买记录等。
这些数据可以通过用户注册、问卷调查、浏览器插件等方式获取。
2. 数据预处理：在收集到的大量数据中，需要进行数据清洗和处理，剔除异常或错误的数据，统一数据格式，降低数据的噪音。
3. 特征提取：在数据预处理之后，需要从收集到的数据中提取关键的特征信息，这些特征可能包括用户的性别、年龄、地理位置等，以及用户的浏览偏好、购买行为等。
4. 特征表示：将提取到的特征信息转化为机器学习模型可以处理的向量形式，通常采用独热编码、词袋模型等方式进行表示。
5. 模型训练：使用机器学习算法对用户的特征信息进行建模和训练，创建一个个性化的推荐模型。
常用的算法包括协同过滤、内容过滤、深度学习等。
6. 推荐生成：通过用户的特征向量和训练好的模型对用户的兴趣进行预测和推荐生成，为用户提供个性化的推荐结果。
二、智能推荐系统的应用领域智能推荐系统在各个领域都有广泛的应用，如电子商务、社交媒体、音乐电影、新闻阅读等。
下面分别介绍几个典型的应用场景：1. 电子商务：智能推荐系统可以根据用户的购买历史和浏览记录，为用户推荐符合其兴趣和需求的商品和服务。
这样不仅可以提升用户的购买体验，还可以增加销售额和用户忠诚度。
2. 社交媒体：社交媒体平台可以利用智能推荐系统为用户推荐感兴趣的好友、关注的人和相关的内容。
AI智能推荐系统
AI智能推荐系统随着互联网和科技的快速发展，人们面对的信息量越来越庞大，选择面也越来越广。
在这个信息爆炸的时代，我们往往会陷入“信息过载”的困境中，难以从海量的信息中找到我们真正关心和需要的内容。
为了解决这个问题，AI智能推荐系统应运而生。
本文将介绍AI智能推荐系统的基本原理、应用场景以及未来的发展趋势。
一、基本原理AI智能推荐系统是一种利用人工智能算法和大数据分析来进行内容推荐的系统。
它的基本原理是通过不断收集和分析用户的行为数据以及其他相关的数据，构建用户的兴趣模型，并根据这个模型为用户推荐符合其兴趣和需求的内容。
这种推荐系统可以基于用户的浏览历史、点赞记录、购买行为等多维度信息，不断优化推荐结果，提高用户的满意度和体验。
二、应用场景AI智能推荐系统在各个领域都有广泛的应用，下面以几个典型场景进行介绍。
1. 电子商务领域：在电子商务领域，AI智能推荐系统可以根据用户的购买历史、浏览记录、收藏等信息，为用户推荐符合其兴趣和需求的商品。
通过个性化的推荐，可以提高用户的购买转化率和忠诚度。
2. 音乐和视频领域：在音乐和视频领域，AI智能推荐系统可以根据用户的听歌、观看历史，推荐符合其音乐口味和观影习惯的内容。
通过精准的推荐，可以增加用户的使用时长和粘性。
3. 新闻和资讯领域：在新闻和资讯领域，AI智能推荐系统可以根据用户的阅读历史、关注话题等信息，为用户推荐感兴趣的新闻和资讯。
通过个性化的推荐，可以提供更加精准和多样化的内容选择。
三、未来发展趋势AI智能推荐系统正朝着更加智能化、个性化和全面化的方向发展。
未来的智能推荐系统将会结合更多的数据源，如社交网络、位置信息等，进一步提高推荐的精准度。
同时，随着深度学习和强化学习等技术的发展，推荐算法也将变得更加高效和智能化，进一步提升用户的体验。
此外，智能推荐系统还将逐渐应用于更多领域，如旅游、医疗等，为用户提供更加个性化和便捷的服务。
总结起来，AI智能推荐系统是利用人工智能算法和大数据分析来进行内容推荐的系统。
基于人工智能的智能推荐系统
基于人工智能的智能推荐系统随着互联网的快速发展，人们获取信息的方式也发生了巨大的变化。
与以往不同，现在我们可以通过各种平台轻松获取大量的信息，尤其是在购物、娱乐和社交等方面。
然而，由于信息的过载和个人偏好的差异，我们往往会遇到选择困难的问题。
针对这个问题，智能推荐系统应运而生。
智能推荐系统是通过收集、分析和挖掘用户的历史行为数据，预测用户的兴趣和需求，并向用户提供个性化的推荐服务。
其中，基于人工智能的智能推荐系统成为了目前最先进和最受欢迎的方法之一。
一、智能推荐系统的基本原理智能推荐系统主要基于人工智能的相关技术，包括机器学习、数据挖掘、自然语言处理等。
系统通过分析用户的历史数据以及用户与物品之间的关系，构建用户画像和物品画像，进而可以将用户分为不同的群体，并预测用户对某个物品的喜好程度。
此外，智能推荐系统还可以对用户进行个性化建模，包括确定用户的兴趣、需求以及偏好。
通过这些模型和算法，系统可以给用户提供精准、个性化的推荐结果。
二、智能推荐系统的应用领域智能推荐系统在各行各业都有广泛的应用。
例如，在电商领域，智能推荐系统可以根据用户的购买历史和浏览数据，为用户推荐符合他们兴趣和需求的商品。
在娱乐领域，智能推荐系统可以根据用户的观看历史和评分数据，为用户提供个性化推荐的电影和音乐。
此外，智能推荐系统还在社交网络、新闻资讯、旅游等领域有着广泛的应用。
通过智能推荐系统，用户可以更加高效地获取到个性化的信息，提高用户体验。
三、智能推荐系统的挑战与发展趋势尽管智能推荐系统在实践中取得了显著的成效，但仍然面临一些挑战。
首先，用户的隐私问题一直备受关注。
智能推荐系统需要收集大量的用户数据，而如何确保用户数据的安全和隐私成为了一个重要的问题。
其次，智能推荐系统需要不断改进算法和模型，以提高推荐的准确性和个性化程度。
传统的协同过滤算法在处理稀疏数据和冷启动问题上存在一定的限制，因此需要引入更加复杂和先进的技术。
未来，智能推荐系统的发展趋势将主要体现在以下几个方面。
在线学习平台的智能推荐系统
在线学习平台的智能推荐系统随着互联网的迅猛发展，在线学习平台成为人们获取知识的重要工具。
为了帮助学习者更好地选择适合自己的学习内容，提高学习效率，越来越多的在线学习平台开始使用智能推荐系统。
本文将就在线学习平台的智能推荐系统进行探讨。
一、智能推荐系统的定义与作用智能推荐系统是一种通过分析学习者的行为数据和学习习惯，利用算法和人工智能技术为学习者提供个性化推荐内容的系统。
通过对学习者的兴趣、知识水平和学习目标进行分析，智能推荐系统能够为学习者推荐最适合他们的学习资源，提高学习效果。
智能推荐系统的作用主要体现在以下几个方面：1. 个性化推荐：智能推荐系统能够根据学习者的兴趣和需求，向其推荐个性化的学习资源，帮助学习者更好地满足自己的学习需求。
2. 提高学习效率：智能推荐系统通过分析学习者的学习行为，能够根据学习者的学习进度和知识水平，为其推荐适合的学习资源，帮助学习者更高效地学习。
3. 探索新领域：智能推荐系统还可以向学习者推荐他们可能感兴趣但尚未接触过的学习内容，帮助学习者拓展知识领域。
二、智能推荐系统的工作原理智能推荐系统的工作原理主要包括数据收集、数据分析和推荐算法三个步骤。
首先，智能推荐系统通过收集学习者的行为数据，包括学习时间、浏览记录、学习成绩等，建立学习者的个人信息库。
其次，通过对学习者数据的分析，系统能够得出学习者的学习兴趣、知识水平和学习目标等特征，进而找到相似兴趣和需求的学习者。
最后，在学习者数据分析的基础上，智能推荐系统使用推荐算法为学习者推荐合适的学习资源，包括课程、文章、视频等，以满足他们的学习需求。
三、智能推荐系统的优势与挑战智能推荐系统在提高学习效果方面具有一定的优势，然而也面临一些挑战。
1. 个性化推荐：智能推荐系统能够根据学习者的个性化需求进行推荐，提高学习效果和满意度。
2. 知识拓展：通过推荐学习者可能感兴趣但尚未接触过的学习资源，智能推荐系统能够帮助学习者拓展知识领域，增加学习的广度和深度。
智能推荐系统的发展特征
智能推荐系统的发展特征智能推荐系统是一种利用计算机科学和人工智能技术来为用户提供个性化推荐的系统。
它可以根据用户的历史行为、偏好、兴趣等信息，自动筛选出用户可能喜欢的产品、内容或服务，从而提供更好的用户体验和满足用户需求。
随着人工智能技术的不断发展，智能推荐系统也在不断进化和改进，呈现出一些明显的发展特征。
首先，智能推荐系统的发展趋势是个性化推荐。
传统的推荐系统主要基于用户的群体特征进行推荐，忽略了用户个体的差异性。
而现在的智能推荐系统通过深度学习、强化学习等技术，可以精确地分析用户的行为和偏好，给用户提供更加个性化的推荐结果，增加用户的满意度和粘性。
其次，智能推荐系统的发展特征是多元化推荐。
过去的推荐系统主要依托于单一维度的数据，如用户历史行为或内容的标签，容易导致推荐结果的局限性。
而现在的智能推荐系统开始融合多种数据源，如用户的社交网络信息、地理位置信息、用户生成的内容等，使得推荐结果更加多样化和全面化。
再次，智能推荐系统的发展特征是实时推荐。
传统的推荐系统主要是基于离线计算和离线模型构建的，导致推荐结果更新的速度较慢，不能及时反映用户的最新需求。
而现在的智能推荐系统可以利用实时流数据和在线学习算法，实现实时的个性化推荐，能够根据用户行为的变化及时调整推荐策略，提高推荐的准确性和时效性。
最后，智能推荐系统的发展特征是跨平台推荐。
随着移动互联网的普及和发展，用户使用不同的设备和平台来访问互联网资源，如手机、平板电脑、电视等。
传统的推荐系统只能在特定平台上进行推荐，不能实现跨平台的个性化推荐。
而现在的智能推荐系统可以通过用户的身份信息和设备信息，对用户在多个平台上的行为进行关联分析，实现跨平台的个性化推荐，提高用户体验和推荐效果。
综上所述，智能推荐系统的发展特征主要包括个性化推荐、多元化推荐、实时推荐和跨平台推荐。
这些特征的实现离不开人工智能技术的支持，未来随着技术的不断创新和推进，智能推荐系统将会在个性化、多元化、实时化和跨平台化方面实现更加全面的发展。
电子商务行业智能推荐系统
电子商务行业智能推荐系统随着互联网的快速发展，电子商务行业正变得越来越普遍和繁荣。
尽管越来越多的消费者开始转向在线购物，但他们常常被大量的产品选择所困扰。
这就是为什么电子商务企业现在越来越关注智能推荐系统的原因。
本文将介绍电子商务行业中智能推荐系统的意义、原理以及未来发展趋势。
一、智能推荐系统的意义电子商务平台上拥有庞大的产品库存，给消费者提供了极大的选择权。
然而，消费者面对如此多的选择时常常感到困惑。
这时，一个智能推荐系统可以帮助消费者在众多选项中找到最适合他们的产品。
通过分析用户的行为、购买历史和个人喜好，智能推荐系统可以为每个用户提供个性化的推荐，从而提高用户的购物体验和购买满意度。
二、智能推荐系统的原理智能推荐系统的原理主要包括数据采集、用户画像、算法模型和推荐结果四个环节。
1. 数据采集：智能推荐系统需要对用户的行为数据和个人信息进行收集，这些数据包括用户的浏览记录、搜索关键词、购买历史等。
2. 用户画像：通过对用户数据的分析和处理，智能推荐系统可以建立用户画像，即了解用户的偏好、兴趣和购买习惯。
3. 算法模型：基于用户画像，智能推荐系统会运用不同的算法模型来进行个性化推荐。
常见的算法包括协同过滤、内容过滤和深度学习等。
4. 推荐结果：最后，智能推荐系统会将推荐结果展示给用户，帮助他们更好地选择和购买产品。
三、智能推荐系统的未来发展趋势随着技术的进步和用户需求的变化，智能推荐系统也在不断发展和改进。
以下是智能推荐系统未来的发展趋势：1. 多样化的推荐方式：未来的智能推荐系统将不再局限于产品推荐，还将包括用户偏好的音乐、电影、文章、旅行等各个领域的推荐。
2. 真正个性化的推荐：智能推荐系统将更加深入地了解用户的兴趣爱好和个人需求，从而实现更加精准和个性化的推荐。
3. 实时推荐：智能推荐系统将会实时监测用户的行为和偏好，并根据用户的实时需求进行推荐，以提高用户体验和购买转化率。
4. 跨设备的推荐：未来的智能推荐系统将不再局限于单一设备，而是可以跨多个设备提供用户持续和一致的推荐体验，例如手机、平板和智能电视等。
大数据的智能推荐系统
大数据的智能推荐系统随着信息时代的发展和大数据技术的兴起，大数据的智能推荐系统成为了各行各业的热门话题。
在互联网和电子商务领域尤为突出，它们为用户提供了个性化的服务和精准的推荐，极大地提高了用户体验和产品销售。
本文将就大数据的智能推荐系统进行深入探讨，分析其原理、应用以及未来的发展趋势。
一、大数据智能推荐系统的原理大数据智能推荐系统主要依靠大数据分析技术和机器学习算法。
其基本原理是通过收集和分析大量的用户行为数据，如搜索记录、点击、购买等，挖掘出潜在的用户兴趣和偏好，并根据这些信息为用户推荐个性化的内容或产品。
具体而言，大数据智能推荐系统包括以下几个核心环节：1. 数据收集：系统通过各种方式收集用户的行为数据，如网页访问记录、购物车内容等。
2. 数据清洗：对收集到的数据进行预处理，排除重复数据和异常值，确保数据质量。
3. 数据分析：应用数据挖掘和机器学习算法对用户行为数据进行分析，发现用户的兴趣和偏好。
4. 推荐算法：根据用户的兴趣和偏好，采用不同的推荐算法为用户生成个性化的推荐结果。
5. 推荐展示：将推荐结果以适当的方式展示给用户，如网页推荐列表、推送通知等。
二、大数据智能推荐系统的应用大数据智能推荐系统在各个领域有着广泛的应用，下面主要介绍在电子商务和在线媒体领域的应用。
1. 电子商务：电子商务平台通过大数据智能推荐系统可以根据用户的兴趣和购买记录，为用户提供个性化的商品推荐，提高商品的曝光和销售量。
同时，还可以通过对用户行为数据的分析，了解用户需求和购物习惯，进一步完善产品和服务。
2. 在线媒体：在新闻、音乐、视频等在线媒体领域，大数据智能推荐系统可以根据用户的浏览记录和兴趣，向用户推荐相关的内容，提高用户的阅读和收听体验。
同时，通过精准的推荐，也可以增加广告点击率和广告收益。
三、大数据智能推荐系统的未来发展趋势随着大数据技术和人工智能的不断进步，大数据智能推荐系统也在不断发展和完善。
以下是未来发展的几个趋势：1. 深度学习的应用：深度学习作为人工智能领域的重要技术，将在大数据智能推荐系统中得到更广泛的应用。
智能推荐的发展历程
智能推荐的发展历程智能推荐是指根据用户的个人兴趣和偏好为其提供个性化的推荐服务的一种技术。
随着互联网的迅猛发展和大数据技术的逐步成熟，智能推荐逐渐成为在线服务的重要部分，其发展历程可概括为以下几个阶段。
首先，早期的推荐系统基于简单的规则和过滤算法。
当互联网刚刚兴起时，推荐系统主要采用基于内容的过滤算法来推荐相关的信息，例如根据用户浏览历史和关键词匹配来推荐相关新闻文章或商品。
这种方法简单有效，但对于个性化推荐的精确度有限。
随着互联网规模的扩大和用户数量的增加，第二阶段的推荐系统开始引入协同过滤算法。
协同过滤算法通过分析用户的行为和兴趣来寻找相似的用户群体，然后根据这些相似用户的喜好为当前用户进行推荐。
这种方法考虑了用户之间的相互关系，能够更好地实现个性化推荐。
然而，协同过滤算法在面对数据稀疏和冷启动等问题时存在一定的局限性。
为了克服协同过滤算法的局限性，第三阶段的推荐系统引入了机器学习和深度学习技术。
通过对海量的用户行为数据进行分析和建模，机器学习算法能够发现用户的隐藏兴趣和偏好，并根据这些信息进行个性化推荐。
同时，深度学习技术的发展使得推荐系统能够更好地处理复杂的数据和模式，提高推荐的精确度和准确度。
最近几年，随着智能硬件和移动互联网的普及，智能推荐进入了第四个阶段。
通过结合传感器技术和上下文感知算法，智能推荐系统能够更好地理解用户的当前环境和需求，为其提供更加精准的推荐服务。
例如，根据用户的地理位置和时间，推荐附近的餐厅或百货商店；根据用户的心率和睡眠数据，推荐适合的健身计划或音乐列表。
这种智能推荐的发展趋势将智能推荐系统与智能设备和物联网技术相结合，进一步提高用户体验和服务质量。
总之，智能推荐从早期的基于规则的推荐到现在的基于协同过滤和机器学习的推荐，再到未来基于上下文感知和智能硬件的推荐，经历了长足的发展。
随着大数据和人工智能技术的不断进步，智能推荐将在更多的领域得到应用，并为用户提供更加个性化和便捷的服务。
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智能推荐系统的发展趋势随着科学技术的进步，移动互联网快速发展，手机越来越便宜，拥有智能手机不再是一件遥不可及的事情，互联网用户规模已接近增长的顶点。
摄像头和信息处理软件(各种滤镜、剪辑等工具)技术的进步让每一个人都可以轻松地生产高质量的内容，信息的产生以指数级增长，我们的生活中充斥着海量的信息。
在上述背景下，怎么高效快速地获取对自己有价值的信息对每个互联网公民来说是愈发重要的事情，推荐系统的出现可以轻松地应对这一棘手的难题。
推荐系统作为一种高效的信息过滤工具，可以很好地部分解决用户精准高效获取信息的问题(搜索、导航等也是解决用户获取信息的手段)，并且也是非常重要甚至是不可或缺的一种手段(在人们需求不明确时，借助推荐系统获取信息是非常必要的，而每一个人都有不明确的需求)。
推荐系统作为一项技术在国内的发展时间不长，从2012年头条成立之初将推荐系统作为核心产品功能到现在差不多有8年时间，在这8年中推荐系统的商业价值在国内逐步得到认可和肯定，大家都认可推荐系统在内容分发、用户体验、商业变现等方面的重大价值。
推荐系统目前已经成为toC互联网产品的标配技术，任何一个toC产品要想很好地为用户提供一种被动高效获取信息的工具，推荐系统是绕不过去的。
在特定情况下人类需求的不确定性、信息的爆炸式增长这两个条件让推荐系统成为一项长久而实用的技术，推荐系统不会昙花一现，它会伴随着人类的发展而不断发展进化。
在前面的一系列文章中，我们对推荐系统的算法、工程、评估、展示、交互、业务等方方面面都进行了深入的介绍。
虽然推荐系统在国内的出现只有短短8年，但是在各个方面都取得了极大的进步，发展越来越快，各种新的方法、应用场景、产品形态层出不穷。
未来推荐技术会朝哪些方向发展？推荐行业又有哪些变化？推荐系统的应用场景和价值体现又有什么新的特点呢？这些问题都值得我们深入思考。
针对上述问题，作者结合自己对推荐系统的理解和行业判断，在这篇文章中讲讲推荐系统的未来发展与变化。
具体我会从政策及技术发展对推荐系统的影响、推荐系统的就业变化、推荐系统的应用场景及交互方式、推荐算法与工程架构、人与推荐系统的有效协同、推荐系统多维度价值体现等6个方面来讲解推荐系统的未来发展和变化。
本文为读者提供多角度来观察推荐系统的未来发展与变化，期望读者读完可以更好地把握推荐系统未来发展的脉络，对推荐系统的未来变化有更深入的了解。
一、政策及技术发展对推荐系统的影响推荐系统的发展是与整个大环境和技术发展趋势密不可分的，一定会受到国家政策层面和技术发展的影响。
不过对推荐系统来说，我认为政策和技术的影响是都正向的。
下面我们就从政策和技术两个维度来分析。
1. 政策层面随着智能化、数据化等概念的兴起，大数据与人工智能在科技发展中起着越来越重要的作用，大数据与人工智能得到了国家层面的重视。
要想发展好大数据与人工智能，首先必须有相关人才。
国内从2016年开始逐渐有一些高校开始开设大数据和人工智能专业甚至创办大数据、人工智能学院，这类高校呈上涨趋势，目前全国开设了大数据相关专业的高校超过282个(见参考文献1)。
在2019年全国已经有35所高校获得人工智能建设资格(见参考文献2)。
除了国家政策层面的支持，这也间接说明这类专业受到市场的青睐，就业前景较好，高校才愿意不遗余力地推进大数据与人工智能专业的建设。
教育层面对大数据与人工智能的支持，为依赖这些技术的业务和产品提供了源源不断的人才储备。
推荐系统本身就是人工智能中非常重要并且有极大业务价值的子领域，同时构建推荐算法模型也依赖于对大规模用户行为数据的处理，大数据技术也是推荐系统必备的技术。
因此，推荐系统直接受益于国家在教育层面对大数据与人工智能的支持，未来有充足的人才来源。
上面提到的只是国家在教育层面的布局，其实国家将大数据与人工智能提到了战略的高度，希望通过大数据与人工智能来革新各个产业。
政策层面的大力支持，媒体的大势宣导，今日头条的样板示范作用，让个性化推荐相关产品和业务得到更多投资人、公司管理层的重视，这也有利于推荐系统在更多产品和业务中落地。
2. 科技层面云计算技术是最近几年非常火的技术，云计算行业已经发展得越来越成熟，大公司早已布局，并已成为盈利源泉，是业务的第三增长极，国外的有亚马逊的AWS、微软的Azure，国内有阿里云和腾讯云。
经过近十年的发展，云计算基础设施已经相对健全，未来会在SAAS服务和toB行业应用中大力发展，这其中就包括推荐SAAS服务。
创业公司只需要利用云平台提供的各种SAAS服务就可以轻松搭建推荐系统各个模块，大大降低了推荐系统的准入门槛。
除了云计算公司提供这类服务，toB的创业公司也在这方面有所布局，也提供PAAS或者SAAS的推荐服务。
构建一套完善、稳定、高效、低成本、灵活的推荐系统是一件非常困难的事情，涉及到数据、算法、工程、产品交互、业务指标等方方面面，只有对这些知识点有深入全面的了解，再结合公司的业务才能构建出具备商业价值的推荐系统。
在这一背景下，创业公司一般可以选择利用云服务来构建推荐业务，这种方式投入低，无固定成本，是非常好的选择。
只有中、大规模公司或者将推荐作为核心竞争力的公司才会自建一套推荐算法业务体系。
2020年突如其来的新冠病毒疫情，给每个人的生活带来了极大的影响，限制了每个人的线下活动，用户将更多时间用在了线上。
有很多研究认为这些变化是持久的，不会随着疫情的消失而消失。
这也间接提升了推荐系统等互联网服务面对的用户规模，为推荐系统的发展创造了新的机遇与挑战。
上面这些变化，对推荐行业产生了深远的影响，对推荐系统各方面都会带来极大的改变。
最直接受到影响的是推荐系统就业的变化，这就是我们下一节主要讲述的内容。
二、推荐系统的就业我们在《推荐算法工程师的成长之道》这篇文章中讲到推荐系统是一个非常好的职业选择，主要表现在就业范围广(推荐、搜索、广告技术一脉相承，技术体系极为类似)、薪资高、有业务价值(读者可以参考这篇文章第一节“为什么说推荐算法是好的职业选择”)。
本节我们就来讲解在大环境和科技层面不断发展变化的情况下推荐系统就业的变化。
我们在第一节讲到各类高校开设大数据与人工智能课程、成立相关院系，未来推荐相关的人才供给会更加充裕。
大数据和人工智能是当下的热点，而推荐系统是人工智能中非常重要并且有极大应用前景和商业价值的方向，人的从众本性会导致对热点盲目追随崇拜，趋之若鹜，因此一定会有很多从其他方向转岗到推荐算法领域的人才。
虽然将来会有更多的企业提供推荐产品和服务，但我个人判断推荐方向的人才肯定会供过于求，相关职位竞争压力极大。
构建一套完善的推荐系统是一个非常复杂的系统工程，因此才有这么多云计算公式和toB创业公司将推荐系统打造为高效易用的SAAS或者PAAS服务了，在不久的将来，很多公司不会自己去从零开始搭建推荐算法团队了，而是直接购买云平台或者toB公司的推荐服务。
因此，推荐方向的工作形式和工作重点可能会有如下几类变化。
1. 推荐算法商业策略师是新的职业方向随着推荐系统相关的云产品越来越成熟，创业公司会更倾向于直接购买推荐云服务，快速搭建自己的推荐算法产品，而不是从零开始自己摸索。
利用云产品的好处是轻量、快速，让公司将更多的精力放到核心业务上，轻装上阵，快速发展业务。
关于这一块的介绍，读者可以参考《从零开始构建企业级推荐系统》这篇文章第二节3中的介绍。
为了更好地将云推荐产品落地到企业中，对需要的人才技能及要求会有变化，这时不需要特别懂具体的算法实施和工程，更多的是希望了解各类算法的优缺点和应用场景，能将推荐算法跟本公司的业务结合起来，让推荐算法更贴合本公司的业务情况，最终让推荐算法产生业务价值。
这类人员需要了解推荐系统全流程，知道构建推荐系统可能遇到的困难，有全局把控能力，善于沟通，有对商业的敏锐嗅觉。
这样的人才我称为推荐算法商业策略师，他们的主要工作是怎么基于推荐云服务将推荐落地到本公司的业务中。
2. 在特定领域和场景下出现新的推荐形态随着科技的发展，特别是智能硬件、5G通信技术、语音等新交互方式的发展，推荐系统的应用场景及交互方式会拓展到更多场景和领域。
在新的业务场景及新交互方式下，怎么构建推荐业务及推荐算法是非常值得思考的一个问题，也是未来新的机会。
读者可以参见下一节关于推荐场景及交互方式变化的介绍。
由于是新的行业和场景，短期云计算公司提供的推荐服务还很难覆盖到这些行业和场景，因此，在这些新兴的行业和场景中，是需要企业自己来实现相关的推荐服务的(当然云计算公司的产品可以提供一定的补充作用)，这对于推荐算法从业人员来说也是新的机遇。
随着新领域的逐步成熟，云计算与toB服务公司也会涌入新赛道。
提供推荐SAAS或者PAAS服务的云计算公司或者toB创业公司也需要大量精通推荐算法和工程的专业人才，在这些新领域提供推荐解决方案。
3. 推荐从业者需要更加关注业务价值产出推荐系统本身就是一个比较偏业务和工程的方向，企业构建推荐系统的目的就是希望借助推荐系统来获得更多的商业价值(读者可以参考《推荐系统的商业价值》这篇文章对推荐系统的商业价值有更多了解)。
在当前互联网红利见顶的情况下，原来那种通过融资烧钱发展用户的粗放经营模式不再有市场。
在当前竞争日益激烈的商业环境下，企业从创立第一天就应该考虑商业变现的事情，需要在创业早期阶段就尝试商业化，学习这方面的技能，积累相关经验，这样才更有可能生存下来。
推荐系统作为一个非常有价值的变现工具，需要肩负起商业变现的责任，因此推荐从业人员需要更加关注推荐系统的业务价值产出，并尽量量化推荐系统的价值，建立价值产出的闭环体系。
只有让老板看到推荐的价值，推荐业务才有更好的发展空间。
4. 推荐系统相关技术培训市场更加火爆前面提到很多新兴toC互联网行业都将推荐系统作为核心功能，加上云计算和toB创业公司对推荐工程师的大量需求，市面上对推荐算法人才的需求是比较旺盛的。
推荐算法工程师的工资水涨船高，吸引很多其他方向的工程师转行从事推荐算法相关工作，他们没有推荐相关技能储备及项目经验，因此需要进行学习和培训。
另外虽然很多高校开设了人工智能方面的专业，但是大学所学课程跟企业对技能的要求还是有比较大的差距的，严重脱节，这些学生要想在激烈的竞争环境中找到推荐相关工作，也需要找推荐相关实习或者参加相关职业技能培训。
这两个情况促使市面上出现很多从事推荐系统相关技能培训的副业及相关技术培训创业公司。
这些公司进行在线或者线下技能培训，这也间接提供了录制推荐课程或者培训推荐技能的工作机会。
三、推荐系统的应用场景及交互方式的多元化目前的推荐系统主要应用于PC端和移动端，特别是在移动端，占推荐系统产品的绝大多数。
未来随着智能化的发展，智能设备会出现在更多的场景中，这些场景中的应用当然也可能需要借助推荐技术来进行信息的分发。