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消費者並不知道自己需要什麼，直到我們拿出自己的產品，他們就發現，這是我要的東西。——喬布斯。
我們正處在一個信息爆炸的時代，移動互聯網的發展促使我們被淹沒在數據的海洋里不知所措，縱使我們周遭遍布信息，我們依舊感到無所適從。
這時候，智能推薦出來了，而且它很好的解決了我們的問題，它讓我們不再焦慮，反而能愉快的看頭條刷抖音、逛淘寶看直播。
智能推薦之所以能如此受歡迎，因為它是基於用戶畫像而對用戶做出的一系列反饋。
互聯網產品離不開用戶，所以它們要想方設法的抓住用戶，通過收集你在客戶端上的一系列行為軌跡，利用機器來構建出你獨特的用戶畫像，然後利用智能推薦引擎來給你分發適合你的產品或者內容。
這些推薦來的內容，你一旦點擊，就會進入機器算法的無限循環中，通過多次的試錯、篩選、糾正、排除，最終機器給你的一定是你最喜歡的，而往往到這個時候，你的喜好已經被APP牢牢掌控了。
拿目前的資訊類APP來說，有些軟件會通過先讓你選標籤來決定後面給你推薦什麼內容，這些標籤包括行業標籤、人物標籤、產品標籤、興趣標籤等等，有了標籤就有了簡單的用戶畫像，以後推薦頻道就會有相應的內容了。
而智能的機器推薦則無需你選擇標籤，自打你打開APP，機器便會自動記錄你的搜尋、瀏覽、收藏、關注、點讚、評論、轉發等行為，再結合瀏覽某一類資訊的時長、頻次、參與度等參數，隨之為你刻畫出一個精準的用戶畫像，也就是自動給你打標籤，如果你喜歡的類別比較多，那它就會給你打更多的標籤。這種推薦不單單適用於圖文類資訊，視頻類包括小視頻同樣適用。
而且智能推薦算法的智能之處還在於，它的推薦內容會根據你喜好的變化而隨時變化，而且在你的喜好上，它還能自動糾錯和篩選，最終做到推薦的內容和你的興趣完美匹配。
對於電商類APP來說，智能推薦往往更直觀，因為它推薦的是你需要的商品，商品帶來的便是直接的利潤。
和資訊類APP一樣，這類APP同樣要記錄你的搜尋、瀏覽、收藏、關注等行為，不同的是，這里還多了一個加購和購買行為，從搜尋到購買，每一步的興趣權重都在增加，等你下次再打開APP的時候，它就會知道該給你推薦哪些商品了。
除此之外，還有根據用戶群體劃分推薦相似商品，根據購買商品相關的用戶群體推薦其他商品，所有的推薦算法大多都是基於用戶和商品，或者兩者的多重算法結合。
能夠應用智能推薦算法的APP還不止上面的兩類，社交、本地生活和娛樂等類型的APP都有相應的推薦算法。而這些APP的最終目的就是通過滿足你的喜好來留住你，因為只有留住了你，才會有下一步挖掘你的可能性。
其實，除了APP內部的算法外，你的手機信息仍然逃不過它的法眼。
最明顯的一點便是APP讀取權限，這些權限包括設備信息、地理位置、通訊錄、已安裝的軟件、錄影頭、運動數據、上網記錄等等，這些數據能給智能推薦算法有效的支持。
還拿電商類APP來說，如果讀取到手機的設備信息，廠商和型號都會一清二楚，對於安卓設備來說，不同品牌、不同價位的手機背後是不同消費階層的用戶；如果讀取了地理位置（包括當前位置、常住位置和收貨地址等），這些位置表現出的不同城市、不同街區、不同小區的用戶消費能力也是不同的；如果讀取到了用戶手機已安裝的應用情況，同樣可以確定用戶的偏好，如果用戶安裝了美柚、美顏相機等應用，則可判定該用戶極有可能是女性用戶。
所有APP都在力爭做到「最懂你」的那個，對於沉浸在這些APP中無法自拔的你來說，不知這是幸運還是悲哀。