当前，个性化推荐成为互联网的热门词汇，无论是社交网络、购物网站，还是新闻客户端，都会通过某种复杂的算法，基于用户的操作习惯针对性地推荐“用户喜欢”的内容，以期达到最大限度取悦用户的目的。
然而，这些个性化推荐背后的算法，很多时候并不奏效。譬如，当理性的分析遭遇极端的测试时，就会发生意想不到的效果。这不，国外“无聊”人士近日就通过对Facebook的“点赞”行为进行野蛮测试，“攻破”了这一功能，得到了意想不到的结果。
据TechWeb报道，美国《连线》杂志作家马特・霍楠（Mat Honan）最近做了一个试验，他在自己的Facebook上对所有出现的内容都点赞，并持续点赞近48小时。结果戏剧性的事情发生了，马特Facebook页面的信息流不再是其好友的信息更新，取而代之的是狂轰烂炸的品牌推广和广告消息。同时，基于马特最近点赞颇为频繁的那些内容（譬如一些像“加沙冲突、支持以色列”等政治言论），Facebook为他的页面推荐了大量相关的极左或极右消息。更为糟糕的是，这些毫无预兆的信息流使马特在其好友页面上也频频出现，严重干扰了其好友的信息流。
另一位来自Medium的作家埃朗•摩根（Elan Morgan）做了一个完全相反的实验，她在自己的Facebook上一个“赞”都不点。当她遇到一些喜欢的内容时，埃朗只通过简短的文字抒发自己的欣赏之情，例如“这是多么华丽浓密的头发呀！”，或“还记得当年我们背着外婆在屋顶塔楼偷偷吸烟么？”结果埃朗的Facebook页面跟马特的被极端信息狂轰滥炸完全相反，再也没有出现一些广告信息。
出现两种截然不同的情况，可以看出点赞在Facebook推荐算法中权重极高，不过也正因为如此，我们也看到了这种高权重极易被利用，或者说被攻破。特别是前一种情况，如果是黑客故意为之，那么对其关系网中的其他人将会带来连锁反应的灾难。
其实，这种不靠谱的推荐也经常发生在我们身边，至少我就遇到过不少，以下仅做简单叙述。
之前我在TI做新媒体运营时，由于要监测竞争对手的行为，经常要对一些品牌名、技术关键词和产品型号做搜索，而且是重复、大量的搜索。然后我就发现，无论是百度网盟还是谷歌AdSense，都会给我推荐大量的广告，自家公司和对手的都有，有一种“满城尽带黄金甲”的感觉。由于我是在一定时期内做大量重复搜索，也可理解为采取极端手段搞晕了百度和谷歌的分析系统，最终给自己的上网环境带来混乱。
后来在用今日头条时，我也发现了类似的不爽之处。有一段时间研究P2P，短期内搜索阅读了不少相关的文章，结果我的推荐分类里就摆满了P2P相关文章，质量参差不齐，水文软文居多。这种现象直到我很久不去点击那类文章后才有所好转。这个案例也可理解为我在短时间内采取了野蛮行为，遗憾的是今日头条也没能逃脱被攻破，未能做出让我惊喜的反应。
如此看来，个性化推荐发展之路还任重道远，一个好的推荐系统要不断打磨和锤炼。从Facebook点赞功能被攻破可以看出，一个靠谱的个性化推荐除了要不断完善算法，也要对现有的用户行为做评估和规范，不能给予某些行为过高的权重，成为扰乱用户体验的BUG。当然，正常人不太可能去挑战这些BUG，黑客就另当别论了。
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