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人类研究的算法历史很悠久，而算法真正影响到普通人的认知与生活，似乎是从互联网时代开始的。
其实早在 1995 年，卡内基梅隆大学的罗伯特·阿姆斯特朗等人和斯坦福大学的马可·巴拉巴诺维奇等人，就分别提出了个性化导航系统 Web Watcher 和个性化推荐系统 LIRA，从此开启了个性化推荐的新时代。
智能化的内容推送机制等技术的应用，使无穷无尽的短视频内容能够与不同偏好的用户（在大多数情况下，就是“观众”）精准匹配，进而实现“千人千面”的展现效果。如此“贴心”的推送机制，让观众好像上了瘾，越来越离不开手机，离不开短视频平台。
就拿我们最熟悉的“抖音”直播为例，每个主播都想获得尽可能多的人关注（后面称其为“流量”），然而，这背后是谁说了算呢？当然是算法了。它心里有一套标准，用于衡量每个主播的直播间数据，并根据数据给不同的直播间划分层级，继而给主播们分发不同额度的流量。也正是强大的算法，给予观众最想看到的内容，同时也支撑着短视频平台的快速发展。
再比如，当你打开“今日头条”后，一旦阅读了某篇文章，或者点赞、评论、转发了感兴趣的内容，很快今日头条就会让你看到大量类似的内容。
在这种信息分发模式下，人与信息的关系出现了反转： 以前是人找信息，也就是搜索，现在变成了信息找人，也就是推荐。这样，用户获取信息的效率更高了，甚至连一些自己潜在的喜好也会被挖掘出来。
现如今，算法的规则神秘又复杂，任何创作者都没有十足的把握将自己的作品快速而有效地推荐给潜在的观众。对本书的读者，也就是内容创作者来说，我们需要摸清算法的“脾气”，让它能够更好地识别自己的作品，从而让更多的观众看到。