摘 要：本文主要基于用户体验的视角来探讨当今各大算法推荐内容平台的现状和趋势，先初步介绍了算法推荐兴起的背景和意义。接着介绍算法推荐和用户体验的概念，以今日头条、Amazon、微博、豆瓣等平台为主，阐述各大内容推荐平台的应用形式以及用户对其体验。然后列举出算法推荐平台目前存在的用户体验问题。最后，通过用户体验的五要素和技术模型创新角度，提出了算法推荐在未来的用户体验趋势。

关键词：算法推荐 用户体验 现状趋势 五”要素

目录

摘要

Abstract

引 言-02

一、算法推荐平台与用户体验-02

（一）算法推荐定义与分类-02

（二）用户体验的定义与“五要素”-03

（三）算法推荐与用户体验的关系-04

二、算法推荐平台的用户体验现状-04

（一）资讯获取平台：今日头条-05

（二）电商平台：Amazon-06

（三）社交类内容平台：新浪微博-07

（四）信息获取类内容平台：豆瓣和网易云-08

三、算法推荐平台的用户体验问题-09

（一）数据稀疏性问题-09

（二）新用户冷启动问题-10

（三）针对性缺乏问题-10

（四）用户隐私问题-11

四、算法推荐平台的用户体验趋势-11

（一）用户体验“五要素”趋势-12

（二）技术模型创新趋势-13

总 结-15

参考文献-16