好的，我们开始。 AI 推荐系统用户行为异常导致偏移问题的纠偏策略 大家好，今天我们来探讨一个推荐系统中的常见且重要的问题：用户行为异常导致的偏移，以及针对这一问题的纠偏策略。推荐系统依赖用户行为数据进行模型训练和优化，但当用户行为出现异常时，例如恶意点击、虚假评价等，会严重影响推荐系统的准确性和公正性，最终导致推荐结果出现偏差。 1. 用户行为异常及其影响 用户行为异常，简而言之，是指用户的行为模式与正常用户的行为模式存在显著差异，并且可能对推荐系统造成负面影响。这些异常行为可以分为多种类型： 恶意点击 (Click Fraud): 虚假的点击行为，旨在提高某些物品的曝光度或消耗竞争对手的预算。 虚假评价 (Fake Reviews): 伪造的评价信息，用于提升或降低物品的评分和声誉。 刷单行为 (Order Manipulation): 通过虚假交易来提高物品的销量和排名。 羊毛党 (Sybil Attacks): 大量创建虚假账号，参与平台的各种活动，获取不正当利益。 异常浏览行为 (Abnormal Browsing): 短时间内大量浏览特定类型的物品，可能用于探测平台漏洞或进 …