推荐系统已经在内容平台、电商、视频网站等多个领域取得了不凡的成就。常常有人使用千人千面来比喻推荐系统的作用，而最直观的体验就是你最近关注什么领域的东西，你访问网站时该领域的东西的比重就会大大增加，很方便，不是么。
通过上面的简单描述相信大家对于推荐系统有了初步的认识，推荐系统的方式可以分为协同过滤推荐，基于知识推荐，基于内容推荐，组合推荐等方法。
以上方法推荐的切入点是不同的，策略各异，但是总的目的是一致的。即通过各种方法得知用户的喜好，并把符合用户喜好的东西推荐给用户，达到让用户可以阅读到自己喜好内容的目的。
这为用户节省了大量的时间，也就提升了用户单位时间内享受内容的数量，用户的使用体验得以提升。对于平台而言，精准知道用户的行为也是很有价值的信息。看起来两全其美，没有什么问题。
一、一个不恰当的例子
很多事情其实并非想象的那么简单，作者举一个例子来说明推荐系统到底在干上面。如果把推荐系统比作一个餐馆，用户比喻为顾客。
这个餐馆能够知道每一个用户每天来都吃了什么，然后这个餐馆为了增加用户的用餐体验，想出了一个好的办法，它为每一个用户提供不同的菜单，比如：这个用户喜欢吃面，那么我就给这个用户提供面食菜单。
那个用户喜欢吃肉，那么他的菜单上都是肉一类的食品。每天来吃面的用户针对自己只有面的菜单肯定也只能点面食，因为他都不一定知道还有海鲜的存在。久而久之，他的菜单越来越偏向面。
一段时间之后，这个用户吃面吃腻了，但是餐馆还是为他提供了面的菜单，他想告诉餐馆可以换个吃的不？
不过餐馆没有回应并表示该功能暂时没有上线，顾客舍不得离开这家餐馆，因为食品质量很好，装修也不错。那么他只好化妆打扮了一番再来到了这个餐馆。
这个时候餐馆不认识他了，就给了他一份总菜单，用户从总菜单中仿佛看到了新的世界，原来还有这么多好吃的啊。
以上这个例子其实已经很明确了，饭馆就是网站，吃饭的人就是用户，推荐内容就是菜单，化妆之后再来就是换了个账号或者游客登录。
通过上面的例子说明了推荐系统的一个问题就是限制了用户的视野，没有考虑到用户的喜好是广泛的，且在无形中剥夺了用户接触广泛内容的机会。
毫无疑问是限制了的，以抖音为例，从它的启示页面是推荐就可以看到：抖音的目的是让用户沉浸在不断的刷和刷之中，但是以它优秀的推荐系统，用户大概是刷不到“不相干”的东西的。
如果一个用户的兴趣广泛，他第一次登陆抖音被舞蹈所吸引，然后看了不少相关的内容，之后他就很难享受抖音的其它内容了，毕竟根本看不到。
当然，相信公司肯定不会做的这么绝对，比如：推荐系统虽然偏好是推荐内容的，但是也会放一些随机的内容进去以避免以上问题的发生。不过在推荐机制的运作下，用户看到新天地的机会还是被大大的剥夺了。
推荐系统的不完美之处就是没有考虑用户腻了的问题，也许用户某个时候发现这些相关内容自己都已经能够背过了，真的是想要看新的内容了，可惜这些推荐系统并不知道。
用户找新内容的时候，推荐系统将是最大的阻力。就好像一个不会换菜单的饭店一样，认准了用户喜欢吃米饭那么永远给用户拿来的是米饭的菜单。
比如：作者以前很喜欢看b站的番剧，后来觉得漫威的电影很不错，但是打开b站后首页永远是番剧，靠一时的漫威相关点击量还很难动摇推荐系统。
无奈之下只能够不登录或者使用搜索功能，值得一提的是不登录无法保存是一个很麻烦的事情，而搜索功能最大的问题在于搜不到有趣的东西。
简而言之，就是你搜索电影得到的内容肯定没有首页出现的电影内容有趣，因为首页的是很多人推荐或评分高等因素作用下选出来的，但是搜索的结果就比较简单了，根据相关程度排序等方式。
上图为登录哔哩哔哩弹幕视频网前后的差距截图，第一张截图是没有登录的时候，会提示让用户登录并说明登录后有新天地让用户体验私人订制。第二张截图以及第三张截图都是登录之后的样子，可以看出内容有了明显的变化。
因为最近《复仇者联盟3》的上映，作者搜索了很多相关的内容，所以基本上首页推荐全部是与它有关的东西。而第一张截图应该就是哔哩哔哩正常的样子，歌曲、游戏、二次元为主。
三、如果我是产品经理如何处理这个问题
处理的方法其实十分简单，即增加一个按键，关闭系统推荐功能。这个模式下用户将会得到一个新用户的待遇，他看到的东西就相当于一个新用户首次登陆的时候看到的，即一份完整的菜单。
这个时候，系统不会使用用户的使用习惯来给用户做推荐，系统会假装不认识该用户。
那么这个功能和没有登陆有区别吗？
当然有，而且很大。在这个模式下，推荐系统并不运作，但是并不代表系统不知道用户是谁以及干了什么。系统还是可以继续收集用户的数据的，并把这些数据和以前的数据汇总起来，加上一定的权重来重新评估用户。
当用户打开推荐功能的时候，一个新的“菜单”将出现在用户的面前。而对于用户而言，也可以在该模式保存自己喜欢的内容，除了不会受到推荐系统的干扰之外，一切都是一样的，收藏点赞打赏功能一个不少。
做法虽然有点麻烦，但是也是可以实现的，尤其是电脑端可以完美的实现不被推荐的效果。即同时打开两个网页，一个登陆一个不登录，不登录的网页上找好玩的，找到了如果想要保存，在登陆的页面上搜索后进行操作。
以上的做法虽然繁琐，但是确实可以让人看到不一样的世界，毕竟用户得到的信息=推荐的信息+随机的信息，如果推荐的信息太多，随机的必然会减少。尤其当用户已经腻了一个领域的时候，推荐的信息=不想看的信息。这个时候推荐系统的运作就比较尴尬了。
五、总结
b站推荐系统的广告语是打开推荐系统，给你一个不同的世界。但是作者想要说的是：关闭推荐系统，也是一个不同的世界。
当然值得注意的是：作者并不是否定推荐系统，在互联网信息过载的情况下，推荐机制能够很好的过滤没有用的信息，让用户能够在信息中找到那些更加适合自己的。
作者只是提出一个想法，一个选择，来做到不同的事情。
其实这种情况是很常见的，比如：多年从事一个行业，或者读书读到博士，都会受到局限。如果视野长期的看着一个地方，除了会导致思维狭隘之外，还会让人不知道视野之外的东西。
