摘要：在当今数字化时代，推荐系统无处不在，它在帮助用户筛选信息、发现新内容方面起着关键作用。然而，随着用户需求的日益复杂，单纯追求推荐准确性已不能满足要求。本文将以达观智能推荐为例，分析推荐系统中的用户多样性与新颖性。

在当今数字化时代，推荐系统无处不在，它在帮助用户筛选信息、发现新内容方面起着关键作用。然而，随着用户需求的日益复杂，单纯追求推荐准确性已不能满足要求。本文将以达观智能推荐为例，分析推荐系统中的用户多样性与新颖性。

一、用户多样性的定义与度量

（一）多样性的概念内涵

1. 用户兴趣多样性

不同用户有着千差万别的兴趣爱好，有的痴迷于体育赛事，有的沉浸于文学创作，并且用户自身兴趣也会随时间推移、阅历增长而改变。例如，一位原本只关注科技新闻的用户，可能因一次旅游经历而对各地风土人情产生浓厚兴趣，这种动态变化构成了丰富的用户兴趣多样性景观。

2. 行为模式多样性

用户与推荐系统的l交互行为模式大相径庭。有些用户属于“浏览型”，他们会在平台上广泛浏览各类信息，但很少做出实际购买或进一步行动；而另一些用户则是“决策型”，一旦发现符合需求的内容，便迅速决策。

（二）多样性度量指标

1. 基于内容的多样性度量

- 类别分布熵：在图书推荐场景中，若推荐列表里文学、历史、哲学等各类图书分布均匀，通过特定公式计算出的类别分布熵值较高，意味着内容多样性良好。反之，若某类图书占据绝大多数，熵值则低，表明多样性欠佳。例如，若推荐的 10 本书中有 8 本都是言情小说，类别分布熵就会较低，说明推荐缺乏多样性。

- 特征向量距离：对于电影推荐，可依据电影的类型、主演、导演等构建特征向量。若推荐的多部电影之间特征向量距离较大，即表明它们在各个特征维度上差异明显，多样性较高。

2. 用户感知多样性度量

- 浏览行为分析：通过观察用户浏览推荐列表时的行为来判断。若用户频繁在不同类型物品间切换，且在各类别物品上停留时间较为均衡，如在音乐推荐中，用户既会聆听流行音乐，又会探索古典音乐与小众音乐，且对不同音乐类型的播放时长相近，那么可推断用户感知到的多样性较高。

- 用户反馈调查：可设计专门的用户反馈问卷。例如在美食推荐后，询问用户是否感觉推荐的菜品涵盖了多种菜系、口味是否丰富等。将用户的主观评价作为多样性度量的重要补充，因为有时基于数据计算的多样性指标可能与用户实际感受存在偏差。

二、新颖性对用户体验的重要性

新颖性能激发用户的探索欲望，例如在旅游推荐中，推荐一个人迹罕至但风景绝美的小众景点，可能促使用户深入研究并计划前往，从而增加用户与推荐系统的互动。同时，新颖性可有效防止用户产生审美疲劳。以视频推荐为例，如果总是推送相似类型的视频，用户很快会失去兴趣，而适时推荐不同风格、主题的视频，能保持用户的新鲜感与参与热情。

三、设计策略与应用实现

（一）基于多样性的推荐算法设计

1. 多目标优化算法

- 目标函数构建：在构建多目标优化函数时，除了考虑点击率、转化率等准确性指标，还需将推荐列表的多样性纳入其中。例如，采用加权求和的方式，为准确性和多样性分别赋予合适的权重，使推荐结果在满足用户兴趣需求的同时，呈现出丰富的多样性。比如在电商推荐中，既要保证推荐的商品是用户可能购买的，又要让推荐的商品涵盖不同类别，如服装、数码、家居等。

- 求解方法与算法实现：以遗传算法为例，首先对推荐列表进行编码，将每个推荐物品视为一个基因。然后设计交叉、变异等遗传操作，交叉操作可模拟不同推荐策略的组合，变异操作则引入新的推荐元素。通过多代迭代，不断优化推荐列表，在满足一定准确性要求的前提下，使多样性达到最优。

2. 混合推荐策略

- 协同过滤与基于内容推荐的结合：在电影推荐中，协同过滤先找到与目标用户观影行为相似的用户群体，基于内容推荐则对这些相似用户喜欢的电影进行筛选。

- 不同推荐模型的融合：如将深度学习模型与传统机器学习模型融合。深度学习模型可挖掘用户和物品的深层潜在特征，传统机器学习模型则在简单高效处理某些任务上有优势。例如在商品推荐中，深度学习模型学习用户的复杂购买行为模式，传统机器学习模型对推荐结果进行快速调整与优化，综合二者优点，提升推荐的准确性与多样性。

（二）新颖性引入机制

1. 长尾物品推荐

- 长尾分布分析：在电商领域，少数热门商品往往占据大部分销售额，而大量长尾商品则鲜有人问津。

- 推荐策略制定：通过分析用户历史行为，发现其潜在小众兴趣点。比如，某用户经常购买手工制作工具，可针对性地推荐一些小众手工材料或特殊工艺工具等长尾物品。给予长尾物品适当推荐权重提升，采用特殊推荐算法，如基于用户兴趣标签的精准推荐，将长尾物品推送给可能感兴趣的用户，提高其曝光与被选择机会。

2. 实时热点与趋势跟踪

- 信息采集与分析：利用网络爬虫抓取社交媒体、新闻网站等平台的热点信息，如热门话题、流行趋势等。通过文本分析提取关键信息，构建热点和趋势知识库。

- 推荐融合与更新：在推荐列表中适时插入热点相关物品推荐。根据行业趋势动态调整推荐物品权重与顺序，保持推荐的新颖性与时效性，让用户时刻感受到推荐系统与潮流同步。

四、实证研究与案例分析

比如达观合作案例中的某视频平台在应用了新的推荐策略后，取得了显著成效。在多样性方面，通过基于内容和协同过滤混合的推荐算法，其推荐列表中的视频类型分布更加均匀。原本以热门影视剧为主的推荐，逐渐涵盖了纪录片、动漫、综艺等多种类型。从数据上看，类别分布熵提升了 28%，用户在不同类型视频间的切换频率增加了 35%，表明用户感知到的多样性明显提高。

达观数据推荐系统在用户多样性与新颖性方面表现卓越。凭借其先进的算法架构与数据处理能力，有效融合多源数据以精准捕捉用户多样兴趣。

来源：知识图谱大发明家