这是我在知乎上认真回答的第一个问题，我把它拿过来稍作修改，算是为2011推荐系统论坛的会后总结起个头。会议当天我琐事很多，基本上没能好好听讲，因此有关主题内容的，等我看完视频补好课之后再写吧。
首先，咱们界定一下概念，这里的“推荐”，应该不单纯指的是大家所熟知的“购买了X的还购买了Y”这种狭义的形式，而应该是常说的“搜索”与“发现”中的后者，“推荐”的目标是让用户的互联网体验更加个性化，帮助用户轻松“发现”他感兴趣的信息，或者说“让信息找到你”。
那么，推荐能不能成为爆发点，这个问题我个人这么看。两点：1、这件事情是不是被广泛地接受及认可？2、是不是有越来越多的人投入到这件事情？
对于第1点，我相信答案是毋庸置疑的，推荐引擎或者推荐模块，已经逐渐成为了面向消费者的互联网应用的标配，甚至可能会发展成为互联网应用的基础设施。推荐目前的状况，我觉得和搜索早期很像：1）功能的价值逐渐让用户觉得不可或缺（具备了爆发的潜质）；2）多数从业人员对其还比较轻视（不认为其有独立存在的价值）。这里面就很可能有机会了。
对于第2点，我认为非常关键，需要有足够多人做出足够多的探索。变革虽然最终是由精英推动的，比如，搜索大潮由斯坦福的两位天才掀起，应用市场的模式由乔布斯教主引领。但是，不能否认的一点，这是一个“量变到质变”的过程，Google 登顶能称得上是一将功成万骨枯了，应用市场模式的产生也跟长久以来大家对于 Windows 软件管理模式的不满有直接关系。目前对于推荐，一个普遍的疑问就是，“它能否成为一个独立的产品，还是仅能作为一项功能存在”？这个问题，分析家们的答案一文不值，要靠在这个领域内深耕的一线人员去探索。目前整体来看，无论国外还是国内，这个领域的创业公司在增多，但总体数量还不够，尚待进一步观察。
张栋老师在会上抛出了一个说法，“做一个推荐系统的影响因素：UI/UE: 40%; data: 30%; domain knowledge: 20%; algorithm: 10%”。这个引起了不小的争论。我的意见是，真实世界里的事情不是这么划分的，产品/技术/算法不应是割裂的，绝对意义上讲也不应该存在哪个更重要的比较，灵活分析“在某个时期”应该侧重于哪部分更合适。而且，即使按照这个比例分也可以，那10%恰恰就是成为伟大产品所必须要迈过的一关。电商可以用活动促销这些直接有效的手段拉升业绩，但会有Amazon这样的企业愿意在推荐引擎上持续投入超过十年；搜索引擎可以人工调整结果甚至强插小广告，但同样会有Google这样的公司愿意坚持在算法上优化保证结果的公正。ResysChina 在微博上的点评，我认为是比较中肯的，“心理学研究表明，人们往往对序列最前与最后的事件记忆最深刻，其实大家更应该关注的是中间的两个因素：数据与领域知识。因为一头一尾两个因素的热议更多的是因为职业之争，就像PM与程序员之争一样。而数据与领域知识是需要并且可以花心思做好，而且可以得到实实在在的产出的”。好吧，这段跑题了。最后有一点是真的，推荐深入做下去是具备很高技术门槛的。
言归正传，所谓爆发，一定得和大势对上节拍。综上来看，推荐这件事情，量方面在积累，专注于这个方向的人才在增多，具备技术门槛和成长空间，因此，我个人认为这个方向大有所为。
同意啊，推荐未来肯定会渗透到以后各个互联网的各个角落，推荐会作为一种手段、工具，最重要的确实是数据与领域知识
基本同意，10%算法，说明推荐做得好 – 能用，有用，好用，才是正道，算法不是不重要，不过那是留给大学教授的工作，作为应用，用好才是关键。
这个回答分析的很好 所谓爆发，一定得和大势对上节拍
@#￥搜索引擎可以人工调整结果甚至强插小广告￥#@…哈哈哈，我们懂得…
来了，读了，乐了，没了，再来！
好文章读过，留步http://www.zheli12.com
很不错的博客76
ui/ue可以靠抄袭对手来实现，我认为如果算法不够好，最终会沦为无效信息推送机，那时ui有何用？
推荐无处不在
其实作者已经给了我们答案，详见这篇博文的链接：
…/2011/recsys-will-explode.html
按照题目这篇博文的永久链接不应该是：…/2011/will recsys explode.html么？嘿嘿～
【时尚3g.my580.com/?jz5fv5】每个人的心灵都是不同的人，有的人饱满，有的人空洞，有的人充实，有的人空虚。
博主的文章写得不做！要支持！每日一顶辛卯年(兔)七月廿十 2011-8-19
快中秋了 博客更新慢了哦