10月20日，在主題為“推薦引擎算法與技術”的第31期百度技術沙龍上，百度推薦與個性化部高級研究員趙岷發表了“百度推薦系統算法與策略”的主題演講，與現場200多名技術工程師分享了百度領先的個性化推薦技術。
伴隨著互聯網的迅猛發展，信息“海洋化”趨勢明顯，面對海量信息，用戶尋找信息的時間成本、精力成本都在成倍提升。百度發現，搜索可以滿足用戶主動表達的需求，但對于用戶的潛在需求，則需要研發個性化推薦系統來滿足。趙岷認為，用戶獲取信息效率已在不斷提升。2001年，是海量中文搜索，2009年，是框計算“即搜即得”；而在未來，將是推薦引擎的“不搜即得”。
“目前，百度已經在推薦引擎上進行了大量投入，進行著推薦核心引擎構建、推薦核心算法開發、推薦核心數據積累三大工作，其目的是為了打造一個跨平臺、智能化的推薦引擎，它將具有多語言、多媒體全產品形態，并可感知用戶需求、實現精準滿足。” 趙岷介紹道，“同時我們將以通用算法、歸一化數據打造通用平臺，帶動中國互聯網整體發展。”
在技術沙龍現場，趙岷向在場人士分享了百度推薦引擎的三大技術優勢：可靠的中文語義分析技術；人工智能和機器學習算法以及海量數據并行分析計算技術。憑借這三大優勢，百度站在了業界的前沿。
2012年9月中旬，百度以論文作者身份遠赴愛爾蘭都柏林參加推薦系統領域的頂級國際會議——ACMRecSys2012。在會上，百度發表的論文《Enlister:Baidu‘s Recommender System For The Biggest Chinese Q&A Website》（中國最大問答平臺上的百度推薦系統服務）引起了國內外同行的高度關注。
如今，推薦引擎已在百度眾多產品中運用，如百度音樂隨心聽、百度知道、百度新
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本文標題：揭秘百度推薦引擎“不搜即得”的技術法寶
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