每天打开手机，短视频一个接一个自动播放，电商平台总在你刚想到某件商品时就推到眼前，音乐App似乎比你还懂你的口味。这些不是巧合，而是推荐算法在背后运转的结果。而它的燃料，正是我们每天都在产生的海量数据。
没有数据，算法就是空转的机器
推荐算法本身只是一套逻辑规则，比如协同过滤、内容推荐、深度学习模型等。但再聪明的算法，如果没有足够的数据输入，也推荐不出任何东西。就像一个厨师，就算手艺再好，没食材也做不出菜。用户的行为轨迹——点击了什么、停留多久、有没有点赞、是否购买——这些看似微不足道的动作，都被系统悄悄记录下来，成为训练算法的“原材料”。
举个例子，你在购物App搜索了一双跑步鞋，哪怕最后没买，系统也会记下这个行为。接下来几天，首页开始频繁出现运动鞋、护膝、智能手表等商品。这就是大数据在捕捉你的兴趣点，再通过算法快速匹配相关内容。
数据越丰富，推荐越“懂你”
一个人的数据有限，但当上亿人同时在使用同一个平台时，数据量就变得惊人。平台可以发现“买了瑜伽垫的人，大概率也会关注冥想课程”，或者“晚上10点后活跃的用户更偏好轻松搞笑的视频”。这些规律靠人工总结几乎不可能，但对大数据分析来说轻而易举。
算法利用这些群体行为模式，再结合你个人的历史数据，就能做出更精准的预测。比如你平时爱看科技新闻，但最近突然看了几条宠物猫的视频，系统不会立刻认定你转行养猫，而是结合“像你这样的人群”后续行为，判断你是偶然浏览还是真的兴趣转移，再决定是否调整推荐策略。
算法也在不断“学习”新数据
推荐系统不是一成不变的。它每天都在接收新的用户反馈，实时调整模型参数。比如你连续滑掉几条美食视频，系统很快就会减少这类内容的推送。这种动态优化依赖的是持续不断的数据流。
以视频平台为例，其推荐模型可能每小时甚至每分钟都在更新。背后的计算流程大致如下：
<!-- 伪代码示意 -->
收集用户行为数据（浏览、点击、停留）
↓
清洗并结构化数据
↓
输入推荐模型进行训练
↓
生成个性化内容排序
↓
推送给用户并收集新反馈
↓
循环更新这个闭环中，大数据是血液，算法是大脑。两者缺一不可。
你以为是自由选择，其实是在“被引导”
很多人觉得“我只是在看我想看的”，但实际上，你看到的选项已经被算法筛选过。大数据决定了哪些内容有机会进入推荐池，算法则决定它们的出场顺序。久而久之，你接触到的信息越来越集中，形成所谓的“信息茧房”。
比如一个喜欢看汽车评测的人，可能几年都没在首页见过烘焙教程，哪怕平台上有成千上万优质内容。不是没有，而是算法根据他的历史数据判断“不相关”，直接过滤掉了。
这恰恰说明了推荐算法和大数据的深层关系：数据塑造算法，算法反过来塑造你看到的世界。