多标准推荐系统 (MCRS) 通过整合多个因素或属性来扩展传统推荐技术，从而提高建议的相关性。与通常依赖用户-项目交互（例如，评分或购买）的单标准系统不同，MCRS 考虑了其他维度，例如用户对特定功能的偏好、上下文数据或项目特征。例如，电影推荐系统可能会使用诸如类型、导演、运行时长以及用户对表演或情节质量的评分等标准。通过共同评估这些因素，MCRS 旨在生成更加个性化和细致的推荐，从而更好地满足用户需求。
MCRS 通常使用三种技术方法之一：聚合、基于模型的方法或机器学习。聚合将多个标准组合成一个单一的分数，例如在产品推荐器中，将价格、耐用性和设计的加权分数进行平均。基于模型的方法，例如多标准矩阵分解，将用户-项目交互分解为潜在因素，同时保留特定标准的相互关系。例如，餐厅推荐器可能会对用户如何以不同的方式评估菜肴类型、价格和位置进行建模。机器学习方法，例如决策树或神经网络，则基于数据集进行训练，其中每个标准都是一个特征。混合系统可以将协同过滤（用户行为）与基于内容的过滤（项目属性）相结合，并使用诸如用户人口统计信息或项目元数据等标准来优化预测。开发人员通常使用诸如 TensorFlow 或 Surprise 之类的库来实现这些方法，并使用自定义逻辑来处理标准加权。
MCRS 中的挑战包括平衡标准的重要性、处理稀疏数据以及计算复杂性。例如，对于某些用户，旅行应用程序可能会优先考虑预算而非便利设施，但对于其他用户则会颠倒过来，这需要动态加权。当用户很少提供对所有标准的反馈时（例如，对酒店的清洁度进行评分，但不对其 WiFi 进行评分），就会出现数据稀疏性。诸如矩阵补全或迁移学习之类的技术可以缓解这种情况。可扩展性是另一个问题，因为添加标准会增加模型的维度。诸如降维或分布式计算框架（如 Apache Spark）之类的优化策略有助于解决此问题。开发人员还必须通过 A/B 测试来验证系统，以确保标准权重与真实世界的用户满意度相符，并根据点击率或转化分数等指标进行迭代。