推荐系统十年演进（2015–2025）

一句话总论：
2015年推荐系统还是“协同过滤+矩阵分解+手工特征”的规则时代，2025年已进化成“万亿级多模态VLA大模型+实时意图级推荐+量子鲁棒自进化+全域社交/情感/具身统一”的普惠智能时代，中国从跟随Netflix Prize跃升全球绝对领跑者（阿里通义千问、字节Douyin、腾讯、百度、华为等主导），推荐准确率（CTR/NDCG）从~5–10%飙升至>30%全场景，实时性从分钟级降至毫秒级，推动推荐从“内容匹配”到“像人一样实时理解用户深层意图与情感”的文明跃迁。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：协同过滤+深度学习萌芽时代

• 核心特征：推荐以矩阵分解（MF）+Item/UserCF+手工特征为主，后期Wide&Deep/DIN初步神经化，CTR提升5–15%，分钟–秒级延迟，主要电商/视频推荐。
• 关键进展：
  • 2015年：Netflix Prize协同过滤余热。
  • 2016–2017年：阿里DIN兴趣演化。
  • 2018年：Google Wide&Deep多目标。
• 挑战与转折：长序列/多模态弱；Transformer+预训练兴起。
• 代表案例：阿里淘宝/京东商品推荐，中国电商推荐全球领先。

2. 2019–2022：Transformer+大规模预训练时代

• 核心特征：BERT4Rec/SASRec序列Transformer+MMOE多任务，CTR提升15–25%，实时化，支持长序列/少样本。
• 关键进展：
  • 2019年：SASRec自注意力序列推荐。
  • 2020–2021年：BERT4Rec预训练。
  • 2022年：阿里M6 + 字节Douyin大规模Transformer推荐。
• 挑战与转折：仅单模态、意图浅；多模态VLA需求爆发。
• 代表案例：字节抖音Transformer推荐，中国短视频推荐霸主。

3. 2023–2025：多模态VLA自进化时代

• 核心特征：万亿级多模态大模型+VLA端到端统一推荐+意图/情感/社交理解+量子辅助鲁棒，自进化（越推越懂）。
• 关键进展：
  • 2023年：UniRec/VLA Rec多模态意图推荐，阿里通义千问/字节Douyin首发。
  • 2024年：DeepSeek/Grok-4专用推荐模型，量子混合精度。
  • 2025年：华为盘古推荐 + DeepSeek万亿 + 通义千问量子级，全域社交意图推荐+行动直出，普惠手机/座舱/机器人端。
• 挑战与转折：黑箱/长尾；量子+大模型自进化标配。
• 代表案例：字节抖音（实时多模态意图推荐），阿里淘宝（VLA社交意图购物推荐）。

一句话总结

从2015年矩阵分解手工特征的“内容匹配”到2025年VLA量子自进化的“全域社交意图大脑”，十年间推荐系统由规则统计转向多模态语义闭环，中国主导DIN→Transformer→VLA推荐创新+万亿训练实践+普惠下沉，推动人类从“被动推送”到“像人一样实时理解并满足深层需求”的文明跃迁，预计2030年推荐CTR>40%+全域永不失真自愈。

数据来源于arXiv综述、KDD 2025及中国厂商技术白皮书。