为了防止过滤气泡的产生，开发者需要设计算法和系统，积极推广多样化的内容和用户控制。当推荐系统通过优先推荐与用户已消费内容相似的内容来过度优化用户参与度时，就会形成过滤气泡。打破这种循环需要有意的设计选择，例如多样化数据来源、引入随机性以及允许用户调整偏好。例如，算法可以结合更广泛的信号，例如所有用户的内容受欢迎程度或明确的多样性约束，而不是仅仅依赖于用户特定的行为数据（如点击或观看历史记录）。
一种实用的方法是实施混合推荐系统，将协同过滤（基于用户的推荐）与基于内容或基于受欢迎程度的方法相结合。例如，视频平台可以将个性化建议与“热门”信息流混合，使用户接触到他们通常偏好之外的广泛观看内容。开发者还可以通过将一小部分无关项目注入到推荐中来增加随机性。Netflix 通过偶尔在用户feed中测试各种标题来使用这种策略。此外，算法可以设计为最大限度地减少对狭窄用户模式的过度拟合——例如，通过限制特定用户行为信号（例如，重复点击单个主题）的权重，以防止过度专业化。
最后，授权用户定制他们的体验至关重要。提供透明的控制，例如调整推荐多样性的滑块或重置算法配置文件的选项。像 YouTube 这样的平台允许用户从他们的推荐历史记录中删除特定的主题。开发者还应为 API 或推荐服务构建清晰的文档，解释算法的工作原理，使用户能够做出明智的选择。定期使用内容多样性分数或 A/B 测试等指标来审核算法，比较不同推荐策略的用户参与度。开源工具（如 TensorFlow Recommenders）或公平性检查框架（例如，Fairlearn）可以帮助实现这些技术，而无需重新发明轮子。