推荐系统通过数据预处理、算法调整和部署后监控等多种方法来处理偏差。推荐系统中的偏差通常源于倾斜的数据、用户行为模式或无意中偏向某些结果的设计选择。开发者通过首先识别偏差的类型（例如，受欢迎程度偏差、选择偏差或人口统计偏差），然后应用有针对性的策略来减轻其影响，从而解决这些问题。例如，电影推荐系统可能会过度推荐热门电影，因为它们在用户互动数据中占主导地位，从而导致小众电影得不到充分展示。为了解决这个问题，可以修改算法以平衡受欢迎程度和个性化。
一种常见的做法是调整训练数据或算法，以减少对有偏差信号的依赖。例如，可以利用公平性约束来增强矩阵分解技术，以确保推荐不会不均衡地排除某些群体。在电子商务中，平台可以重新权衡训练示例，以更加重视来自不活跃用户的购买，从而防止系统过度迎合“高级用户”。另一种方法是结合多样性感知排名，其中系统明确优化推荐的多样性。例如，音乐流媒体服务可能会将协同过滤（识别用户偏好）与基于内容的过滤（优先考虑曲目属性）相结合，以推荐熟悉和新颖的歌曲，从而减少对主流趋势的过度依赖。
部署后，持续评估至关重要。开发者使用诸如覆盖率（在目录中推荐的项目百分比）或差异比率（比较用户组之间的推荐率）之类的指标来检测偏差。A/B 测试可以验证更改（例如，向推荐中添加偶然发现组件）是否可以在不牺牲相关性的情况下提高用户满意度。例如，新闻应用程序可能会跟踪是否向具有强烈党派互动历史的用户推荐了政治上多元化的文章。诸如公平性感知库（例如，IBM 的 AIF360）或因果推断方法之类的工具可帮助动态地量化和解决偏差。通过结合这些技术，开发者可以创建平衡准确性、公平性和用户体验的系统，确保推荐随着时间的推移保持有用和公平。