大数据推荐系统是否会让人逐渐封闭，以及该如何突破大数据推荐

推荐系统发展到今天已经越来越成熟了，跟普通人解释推荐系统也已经越来越难了，或者说推荐系统已经发展到普通人无法理解的地步了，以至于很多人甚至以为自己被监听了。

大数据的发展从根本上来说，要解决三类问题，其一是数据的采集问题，其二是数据的价值化问题，其三是数据的应用问题，而推荐系统则是大数据技术目前落地应用最广泛的形式之一，在消费互联网时代，推荐系统已经体现出了巨大的价值。

推荐系统的优势是比较明显的，总结起来有三大优点，其一是提升数据获取的效率，其二是预先过滤数据的价值密度，其三是提升数据价值化的效率。对于普通人来说，更关注数据获取的效率和数据的价值密度，而对于商家来说，更关注数据价值化的效率。

虽然推荐系统有诸多优点，但是推荐系统也会有一些弊端，尤其是推荐系统被商家过度应用之后，会更关注于数据的价值化效率，更注重促进消费，更有甚者会通过推荐系统来区别定价，而这些行为目前已经有了相应的约束，相信随着法律法规的完善，未来推荐系统必然会朝着可持续发展的方向逐渐完善。

对于普通人来说，要想利用好推荐系统，最好要了解一定的推荐系统知识，可以根据自己的需要来定制推荐算法，这样能够让推荐系统为自己服务，而不是被推荐系统束缚。打破推荐系统所形成的数据壁垒有很多种办法，比较有效的办法有三种，其一是主动搜索，其二是自定义标签大数据与it，其三是行为影响。

最后，如果有大数据相关的学习和科研等问题，可以留言。

（编辑：吕梁站长网）

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