1樓：Scofield
關於「錯誤方向」的問題，理想中的recsys不光能滿足使用者個性化需求，還能幫使用者千人千面地開拓「正確的興趣點」，參與到使用者的個人發展成長（聽起來很正確但也太過魔幻），human intelligence解決不好的問題要交給artificial intelligence？至少現在還沒到那個階段，我們離AGI還有挺遠吧。
現狀是目前馬太效應依然廣泛存在，recsys在多重業務目標、管控、競爭的合力下，也是不具備對所有個體都那麼個性化的能力的。至於是不是把你引到了錯誤方向，或者說是不是把你引導到了正確方向，這應該是個統計值，不是個布林值。recsys經典的exploration & exploitation問題，目前也還沒有特別完善的解決方案。
2樓：xSeeker
推薦系統儘管是以追求個性化為目標，但沒有乙個演算法可以準確度給出每乙個人的偏好列表～總會存在推薦結果偏離個體預期結果較大的情況，只要整體上看，大部分使用者的推薦結果是準確的，演算法就可以說是有效的～
3樓：麻木的程式猿
當然會，工業屆，在向使用者進行推薦物品過程中，每次產生的推薦候選集，可以由多部分組成，譬如，來自演算法模型產生的，來自規則產生的，來自業務產生的！那其中，由業務產生的，就是大廠運維組進行指定的，你可以什麼都不做，但你會暴露在廠家指定的某些內容，潛移默化下，你就在推薦系統裡被主導方向了啊
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