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推荐算法促成人们与知识的不期而遇。在知识的海洋中，人们可以主动出击，也能够“守株待兔”。人们可以通过算法主动去找所需要的知识信息，知识信息反过来也可以在算法的助推下找到人。有了推荐算法实时捕捉、快速更新知识内容，提供“源头活水”，人们在知识传播中就“不怕想不到”，而是可以感受“知识以意想不到的方式进入脑子”的美妙。过往小众冷门的学科内容如今在短视频平台上得到广泛关注，比如甲骨文、弦理论、古生物等都受到网友喜爱。不仅是个体层面的知识汲取，群体层面的知识差异，也有望通过算法推荐来填补其知识的沟壑，从而实现知识普惠。

当下很多人的苦恼是信息过载与信息饥渴的并存，注意力成为现今的稀缺资源。当人们面对知识的浩瀚而望洋兴叹时，推荐算法成为一道把关机制第九院线理论院线，可以帮助人们过滤并筛选出优质的内容。人们的时间日益碎片化已成为不争的事实，应对之道还要关注碎片化的时间被填充了什么样的信息内容。当人们可以在推荐算法的助力下更为精准有效地获取自己需要且感兴趣的高质量知识内容时，碎片化的时间就化作海绵里的水，使人们可以灵活地、化整为零地汲取知识的营养。

在泛知识类短视频中，很多优质、专业的知识内容，甚至曾经难以进入大众视野的思想成果，都在高效的个性化推荐传播中流向广泛的受众。越来越多的专家学者正在打破学术的藩篱，院士、教授纷纷在短视频直播开讲，网友争当课代表、云学生，知识传播突破了时空的限制，从“象牙塔”走向“百姓家”。短视频直播成为真正意义上的“开放大学”，面向公众提供终身学习的平台与资源，促进建设“人人皆学、处处能学、时时可学”的学习型社会。

知识的涓涓细流汇聚成波澜壮阔的江河湖海水系，不仅需要积累知识的点滴，更需要完整优化的知识结构。知识具有连贯性和延展性，知识传播中的推荐算法亦是建构机制，可以将点状的知识连接成网络，搭建起知识谱系。推荐算法还能助力知识“越推越深”。当用户对某个特定领域表现出浓厚兴趣时，算法可以深入挖掘该领域的专业知识和前沿研究成果，为用户提供更深入、更系统的学习资源。比如，一个对人工智能感兴趣的人，算法可以为其推荐相关的专业书籍、在线课程以及学术讲座等。这些资源可以帮助用户深入了解人工智能，推动他们在该领域进行更深入的探索和学习。通过短视频平台，知识提供者和公众直接交流成为可能，知识的传播不再是单向输出，而是在互动交流中形成“双向奔赴”的知识共享，创新的活力与潜力进一步被激发。