第44章 火力全开的傲厂长第三更（第2页）

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随后在1994年，麻省大学与倪苏大学根据协同过滤算法，推出了针对新闻的推荐系统，可以根据用户新闻的评分对新闻进行推荐。

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AlexNet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。

这样的技术其实并不算什么太夸张的技术，说实话，国内能研究出这样推荐系统技术的人没有1000也有上百，在海外只会更多。

林峰称自己的推荐算法价值20%的B站股份，我认为这实际有些太过自信了，有时候自信是一件好事，但太过自信那就是狂妄。

当然林峰如此自信我们也是能理解的，毕竟昨天晚上林峰也是说了他的算法研发还没有正式开始嘛。

这就像我们每个人在学校的时候总是说自己未来肯定是要年薪十万，要买车要买房，结果出来社会工作后才知道自己有多天真。

此时林峰的算法还没有正式研究，他不知道算法这东西的情况很正常，我们要理解林峰。”

傲厂长一直在给林峰说好话，全文没有任何一个脏字，但听在视频观众的眼里谁都知道傲厂长这是在暗中讥讽林峰太狂妄。

而这自然是让视频弹幕与评论区两极分化了，双方都有着庞大的粉丝群体。

林峰凭借着手写机器人、硬币式电磁步枪的发明，以及两部重金打造的纪录片与《我爱发明》打响了名气，成功拥有了数百万的关注。

而傲厂长这几年的经历虽然没有林峰这么精彩，但他从2009年开始制作视频到现在几年时间里也是积累了数百万的关注。

双方的关注数量相差不太多，但论忠诚粉丝数量傲厂长这边反而更多，毕竟几百期视频下来人们早就成为了傲厂长的死忠粉。

于是林峰的粉丝很快就败下阵来，完全斗不赢傲厂长的粉丝们，毕竟你一张嘴别人几张嘴怎么斗得赢人家？

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