百度研发推荐引擎：已应用于百度知道和新首页

　　推荐引擎是主动发现用户当前或潜在需求，主动推送信息、应用和服务给用户的互联网技术。(TechWeb配图)

　　【TechWeb报道】6月19日消息，百度主任架构师、推荐引擎负责人廖若雪今日接受媒体采访时透露，百度从去年起抽调技术人员成立独立研发团队，研发“推荐引擎”技术，目前团队百余人。

　　百度推荐引擎是一项底层技术，目前已经在音乐随身听、百度知道、百度新首页等项目中应用。

　　 什么是推荐引擎？

　　推荐引擎是主动发现用户当前或潜在需求，主动推送信息、应用和服务给用户的互联网技术。跨领域推荐是在推荐引擎基础上，强调利用通用的推荐技术，进行信息、应用和服务的跨平台推荐。

　　百度为什么涉足推荐引擎技术？廖若雪介绍，人们在互联网上获取信息的方式大致经历了三代，第一代以分类目录为代表，那时的全网信息量仅数万个网页；第二代即今天使用的搜索引擎，网页数高达数百亿，同时集成了图片、视频、应用等更多媒体内容；下一阶段网页数将超过数百万亿，搜索结果中符合要求的内容可能成百上千，用户需要花费大量时间去寻找最适合自己的搜索结果，解决之道就是推荐引擎。

　　目前，百度、Google、有道、bing、搜索、Yahoo都是以搜索满足用户的主动表达需求。在国外，以推荐挖掘并满足用户潜在需求的如亚马逊、Pandora、NETFLIX等。

　　“推荐依赖用户个性化需求。那些用户无法表达，或表达出来非常复杂的需求，我们定义为潜在需求。”廖若雪说。

　　 百度推荐引擎应用于百度知道、百度新首页

　　廖若雪介绍，百度推荐引擎有三个特点：一是跨领域，多语言、多媒体、全产品形态。亚马逊进行商品推荐，Pandora进行音乐推荐，百度进行跨领域推荐；二是平台化、通用算法、归一化数据；三是智能化，智能需求感知，满足用户需求。

　　百度推荐引擎于2011年开始研发，早期实践于音乐随身听，自适应用户喜好变化、采用音乐专家系统技术。近期，推荐引擎实践于百度新首页、百度知道。

　　以百度知道为例，百度方面透露数据，从一个用户在百度知道上提出问题，到这个问题被合适的回答者看到，平均需要12个小时；而推荐技术应用到百度知道后，时间缩短到最多不超过5分钟，回答率提升了50%。

　　“当用户使用搜索引擎搜索时，浏览网页时，在移动终端上提交他的位置时，都有大量的行为动作。 根据用户的行为提交，再规避掉他们的隐私数据，用一定的算法匹配，就能够智能地感知用户需求，并在短时间内给予他们需要的内容。”廖若雪说。

　　百度跨领域推荐引擎依托于百度原有的用户数据库。百度搜索引擎储存了上千亿的网页，每天处理100PB级数据。目前，百度推荐引擎是一项基础服务，融入到搜索中，尚未开发独立的产品。“当传统形态不适合时某项服务时，可能打造以推荐为核心的产品。”

　　廖若雪透露，如果百度推荐引擎发展成熟，不排除以开放平台模式与国内垂直网站合作，如京东商城等电子商务网站。

　　 推荐引擎技术处于早期阶段

　　廖若雪说，推荐引擎还处于发展早期。“百度走的早些，但大家都处于0起跑线没跑几步的状态。豆瓣电台、电子商务网站做了很多工作，但还没有人做到及格，推荐引擎还是非常新的领域。”

　　廖若雪描述了未来推荐引擎的一幅画面：如果你是韩剧爱好者，不用再繁琐的查询，就能即使获得最新韩剧推荐；查询“好看的电影”，就能获得符合该用户喜好的电影；搜索“怎么向女友求婚”，就能获得一套针对你和女友量身定制的方案。（可心）