在这个算法主导的时代，你是否也感到疲惫？当每个平台都在用相似的方式向你推荐相似的内容，当你在购物时被淹没在无数"相似商品"中，当求职招聘变成了一场机械化的筛选..从电商平台到招聘应用，从内容推荐到用户体验，如何打造真正"懂人性"的智能推荐系统？如何让算法真正服务于人性需求？

【时间轴】

00:00 开场介绍

01:21 指出当前算法推荐的问题：

• 导致同质化竞争和内卷


• 以汽车推荐为例，只推荐同类产品，缺乏配套服务推荐

02:45 以招聘场景举例说明算法推荐的局限性：

• 过多相似选择导致决策困难


• 对求职者和企业都不够友好

04:54 提出改进建议：

• 参考Bloomberg APP的推荐方式


• 应该提供多样化而非同质化的内容


• 注重用户留存率

06:31 以电商平台为例说明问题：

• 现有推荐模式类似批发市场


• 建议参考高端商场的多样化布局


• 需要提供差异化和互补性推荐

08:16 强调数据标注的重要性：

• 数据处理是算法的关键环节


• 不应轻视数据标注工作

09:34 总结算法推荐的现状：

• 同质化竞争导致产品价值降低


• 用户体验差，投资价值下降

10:18 提出未来发展方向：

• 产品要懂人性


• 算法需要从底层逻辑改变


• 推荐要真正触及用户心理需求

12:20 呼吁开发真正懂人性的算法推荐系统

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