个性化推荐算法是目前电子商务系统中非常重要的一部分，相关理论也会在实践中不断发展和提高。

然而，从复杂系统的角度来考虑电子商务系统（即电子商务系统是一种复杂系统），总是感觉个性化推荐是违背复杂系统研究方法论的。我对个性化推荐了解的不是很深入，好像其本质是根据每一个个体的特点来设计通用算法，从而尽量满足每一个个体的需要。

 

从理论上看，每一个人都有他本身的特点，针对每个人的个性来设计算法的话，那么每个人都应该有一个对他而言最优的算法和他匹配。因此对整体而言，个性化推荐的最优算法复杂性是和系统中个体的数目成正比的（有多少个人，最优算法的参数就应该有多少）。但是实际上一般我们没必要找最优算法，有时候也不可能找到最优算法，如果系统足够大且是动态变化的话。因此在实践中可能只能找到接近最优算法的次优算法，这个次优算法里面的参数要小于系统里面个体的数目。因此肯定是牺牲了张三、李四的利益换来的，甚至张三、李四的牺牲可能更甚于以前没有个性化推荐的时候。比如说100个人中90个人喜欢看琼瑶的电视剧、另外10个人及其讨厌看琼瑶的电视剧。在推荐以前是随机放电视剧，虽然大家都不满意，但是不满意的方差不是太大。现在搞个性化推荐，放电视剧这件事只能有一个参数来表示：要么放琼瑶阿姨的电视剧，要么不放。那很明显放的话对商家是有利的呀，可另外10个人就惨了，因此个性化推荐并不一定是有利于所有个体的。

 

此外，复杂系统里面的各个成分本质上更像我们下的中国象棋里面的棋子，他们相互之间的位置组合构造出了棋盘上千差万别的形式。虽然各个棋子的作用和功能是非常不同的，但是如果你要搞局部优化（个性化推荐）让每个棋子都占到最有利的位置上，这几乎是做不到的，原因是棋子和棋子之间的相互作用太复杂了。“帅”的数目比较少，可是推荐的时候你能把他给丢掉了吗？“兵”的作用范围比较小，可是“坐堂”以后也锐不可当呀。复杂系统里面蕴含的非线性因素是很难解构出来的。下象棋里面没有个性，有的只是“格式塔”式的思考方法，也就是复杂系统里面的整体性思维。如果我们承认电子商务系统都是一个复杂系统，这里面的个体之间存在着交互特性，这意味着不仅我们每天自己的行为培养着我们的个性，而我们的个性也同时被其他人的行为反馈和塑造。

 

在芸芸众生之中，个体和个体之间的差异是巨大的。有一些个体注定是创新者，一些个体注定是人云亦云的。罗杰斯在《创新的扩散》里面提到了不同人群对于创新的采用，罗永浩在他的讲演里面用个这个模型，并以他的亲身经历作为例子进行了解释（http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=64458&do=blog&id=507017，视频的第90分钟左右处）。在我看来，实际上这更像是一个“牵引”推荐的例子。只要将前面的1%的个体说服了，以后就是彻彻底底的自组织的病毒性营销了。

 

而很明显，老罗和他的朋友们教育科技有限公司的例子里根本就看不到个性化推荐的影子，甚至可以认为，他们的行为都是和个性化推荐反着来的。而且我们用个性化推荐算法，也无法解释为什么老罗推荐的书籍比较畅销呢？这个世界上，可能有个性的人连30%都没有。无论你是否愿意承认，我们倾听着“牵引者”的建议，执行着“牵引者”的选择。很多人最多只能在限定条件下来选择，来突出自己的个性。不错，你可以在Iphone和Ipad中做出选择，可这归根结底都是乔布斯的选择，不是吗？

 

你和你的孪生兄弟的基因和选择都完全相同，然后你的兄弟买了一部Iphone，个性化推荐系统给你推荐Iphone当然没错。可它不知道的是，乔布斯的选择就是你的选择，即便你和他很难找到共同之处。