推荐系统中的多样性通过平衡个性化与多样性，提升用户体验和系统性能。当推荐仅侧重于用户的即时偏好时，可能产生“过滤气泡”，使用户仅接触到相似的项目。例如，一个电影平台如果只向看过一部动作片的用户推荐动作片，可能会错过向其推荐他们也可能喜欢的喜剧片或纪录片的机会。多样性为推荐引入了丰富性，帮助用户发现新兴趣，防止过度专一。这种平衡确保推荐既保持相关性，又避免停滞。
从技术角度来看，多样化推荐提升了系统处理稀疏数据和冷启动场景的能力。例如，协同过滤算法通常依赖于用户-项目交互模式。如果系统优先考虑多样性，它可以展示交互较少的项目，减少对热门内容的偏见。例如，电商平台可以通过引入注重多样性的排序技术（如最大边际相关性 MMR）或在神经网络中添加多样化层，在推荐畅销品的同时推荐小众产品。这种方法还增加了目录覆盖率，确保被低估的项目也能得到展示。开发者可以通过调整相似性指标、在优化目标中添加多样性约束，或使用多臂老虎机算法在推荐已证明有效项目的同时探索不太明显的推荐来实现这一点。
长期益处包括提高用户留存率和系统鲁棒性。多样化推荐通过减少单调性使长期用户保持参与——例如，音乐应用偶尔向流行乐听众推荐爵士乐曲，可能会发现新的偏好，从而延长使用时长。此外，提倡多样性的系统不易受到反馈循环的影响，避免热门项目主导推荐，从而扭曲数据并降低模型准确性。例如，优先考虑多样化观点的新闻聚合器避免强化回声室效应，提升内容质量。开发者应使用熵、列表内相似度或覆盖率等指标，结合传统准确性指标来衡量多样性，以确保评估的平衡性。通过有意设计多样性，推荐系统变得更加自适应、包容，并更能抵抗数据偏差。