据了解，百度推荐引擎是一项底层技术，目前已在音乐随身听、百度知道、百度新首页等项目中应用，未来百度将向第三方开放。
廖若雪称，人类通过互联网获取信息的方式大致经历了三代时代，第一代以分类目录为代表，当时全网信息量仅数万个网页；第二代即今天使用的搜索引擎，网页数高达数百亿；下一阶段网页数将超过数百万亿，搜索结果中符合要求的内容可能成百上千，用户需要花费大量时间去寻找最适合自己的搜索结果，解决之道就是推荐引擎。
廖若雪称，要想做好推荐引擎，首先需要大量的用户数据库，其次要有海量数据的处理能力，来准确感知、满足用户的需求。
以百度知道为例，从一个用户在百度知道上提出问题，到这个问题被合适的回答者看到，平均需要12小时，而推荐技术应用到百度知道之后，这个时间缩短到最多不超过5分钟，回答率也有50%的提升。而百度新首页的导航功能每天需要超过1.5PB的数据挖掘支持。
据廖若雪介绍，百度推荐引擎主要三个特点：一是跨领域，多语言、多媒体、全产品形态；二是平台化、通用算法、归一化数据；三是智能化，智能需求感知，满足用户需求。
不过，廖若雪表示，推荐引擎还处于发展早期。虽然豆瓣电台、电子商务网站都做了很多工作，但还没有人做到及格，大家都处于起跑线没跑几步的状态。
目前，百度公司已经抽调100多人的技术团队，专攻推荐引擎，以“每天至少更新升级一次、每月大调一次”的频率升级迭代。
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