从搜索到推荐，十年间上网习惯发生了哪些变化：内容呈现方式的变化
虽然搜索引擎仍然在互联网中占据着重要位置，但是社交网络和娱乐平台也变成了搜索的一个选择。比如，其实我们可以在微博上输入关键字搜索自己感兴趣的话题，通过阅读用户的评论也能够对实时热点进行跟踪。此外，我们也可以在电子商务平台上搜索商品信息，以便快速地辨别品牌、价格、评价等细节信息。
在内容呈现方面，细分的垂直搜索引擎。同时，许多网站也会根据用户的搜索历史和兴趣爱好来推荐相关的内容，使得用户能够更加快捷地找到适合自己的内容。比如，油罐上的视频关键词可以自动生成或通过你的手动选取与之相似的视频，提供更好的观看体验。
搜索引擎也在不断改进推荐算法，以更好地为用户提供个性化的服务。例如，通过对用户的搜索历史，搜索引擎可以根据用户的兴趣推荐相关内容，并为用户推荐他们可能会感兴趣的书籍、电影、音乐、购物理财等方面的内容。通过深度学习算法，搜索引擎已经开始具备识别人脸、语音控制等先进技术。
另外，在内容呈现方面，直播技术、VR、AR技术也被广泛应用，比如直播、VR和AR技术使我们更加身临其境的玩游戏、旅游、观赛等。这也极大地影响了我们对内容呈现方式的观念和期望，足不出户就可以尽感世界大同的魅力。
从搜索到推荐，十年间上网习惯发生了哪些变化：推荐算法的变化
传统推荐算法主要以物品的内容、类别、价格等特征为基础，通过矩阵分解、协同过滤等方法，给用户提供推荐服务。然而，这种推荐方式明显存在不足之处。基于物品特征的推荐算法准确度难以令人满意，因为仅仅依靠用户的历史行为来预测他们未来的兴趣是很难的。
随着深度学习算法的发展和应用，推荐算法开始向基于用户行为和社交关系的模型发展。同时，因为能够捕捉用户行为的变化，这种推荐算法也逐渐适应了用户兴趣的变化，从而更好地提供了个性化服务。
近年来，推荐算法还开始拓宽推荐内容的领域。传统的推荐算法往往只能推荐符合用户兴趣的特定商品或信息，而现在，基于深度学习算法的推荐系统可以通过分析用户的社交数据、搜索记录、定位等信息，更好地理解和把握用户的需求，推荐更加多样化和综合的信息和服务。
在AI的帮助下，推荐算法开始进一步智能化。通过构建推荐系统进行深度学习和持续优化，算法可以获得更准确、更实时的数据，并未用户提供更为高效、快捷、高质量的推荐服务。不仅如此，还可以不断完善用户画像，更好地帮助商家了解用户兴趣和需求。
总之，从搜索到推荐，上网习惯的变化是不可忽视的，这一趋势也将继续发展。未来人们上网的方式将会更加便捷、高效和智能。你认为未来的上网习惯会带来哪些改变？欢迎在评论区留言。
校稿:花语 审核：觅光返回搜狐，查看更多