AI 推荐系统相似推荐太集中的去重与多样化策略 大家好，今天我们来探讨一个推荐系统中非常重要且常见的问题：相似推荐过于集中以及如何进行去重和多样化。当推荐系统过度依赖用户的历史行为或物品的相似性时，往往会导致推荐结果过于单一，用户可能会因此感到厌倦，甚至降低对推荐系统的信任度。因此，我们需要采取有效的策略来解决这个问题。 一、问题分析：为什么会出现相似推荐集中？ 相似推荐集中主要源于以下几个方面： 算法本身的局限性： 很多推荐算法，如协同过滤、基于内容的推荐等，本质上都是寻找与用户历史行为或物品高度相似的物品。如果算法没有针对多样性进行优化，很容易陷入局部最优，导致推荐结果高度相似。 数据偏差： 训练数据本身可能存在偏差。例如，如果用户过去主要浏览的是某一类别的物品，那么推荐系统很可能会持续推荐同类别的物品。 探索不足： 推荐系统在探索新物品方面的能力不足。如果推荐系统只关注用户的历史行为，那么很难发现用户可能感兴趣但从未接触过的物品。 评估指标的偏向： 某些评估指标，如点击率（CTR），更容易被相似推荐所优化。因为用户更有可能点击与自己历史行为相似的物品，这会导致推荐系统更加倾向于推 …