在推荐系统中，隐式反馈和显式反馈是两种类型的用户数据，它们主要区别在于信息的收集和解释方式。显式反馈指用户直接、有意的输入，例如评分、评论或点赞，用户主动表达他们的偏好。相反，隐式反馈则间接来源于用户行为，例如点击、页面浏览或购买历史，用户并未明确表达他们的偏好。关键区别在于意图性：显式反馈是故意的且明确无误的，而隐式反馈是推断出来的，通常需要解释。
显式反馈使用起来很简单，因为它直接反映了用户的偏好。例如，电影流媒体平台可能会要求用户以 1-5 星级对节目进行评分，或者零售网站可以使用产品的“顶/踩”按钮。这些数据非常有价值，因为它们提供了关于用户喜欢或不喜欢什么的清晰信号。然而，显式反馈也有限制。用户通常提供得不一致，导致数据集稀疏。例如，只有一小部分用户可能对项目进行评分，而评分的用户可能倾向于极端意见（例如，非常积极或消极的评分）。此外，显式反馈可能存在偏差——用户可能会根据瞬间情绪或社会影响而不是真实偏好来评分。
另一方面，隐式反馈非常丰富，并且随着用户与系统的交互自动生成。例如，跟踪某人观看视频的时长、他们添加到购物车的商品或他们访问页面的频率。这些数据不如显式反馈直接，但通常更具可扩展性，因为它不需要用户付出努力。挑战在于解释这些信号。例如，点击产品可能表示兴趣，但也可能是出于好奇或失误。开发者通常使用权重交互（例如，将购买视为比页面浏览更强的信号）或结合多个隐式信号（例如，停留时间和滚动深度）等技术来减少歧义。虽然隐式反馈避免了稀疏性问题，但它需要仔细建模，以确保系统准确推断用户意图。