推荐系统中的异常检测有助于识别偏离正常用户行为或系统性能的异常模式，从而确保推荐保持准确和可靠。通过标记异常值（例如虚假评论、机器人活动或技术故障），异常检测可以维护用于训练推荐算法的数据的完整性。这个过程至关重要，因为异常可能会歪曲用户偏好，降低模型性能，或暴露系统中的漏洞。
一个常见的应用是检测欺诈行为。例如，来自没有先前活动的新账户对产品评分突然飙升至 5 星，可能表明有人协同操纵推荐。异常检测算法（例如隔离森林或基于聚类的方法）可以通过将用户行为与基线行为进行比较来识别这些模式。同样，可以通过分析请求频率、会话持续时间或 IP 地址等指标来检测抓取内容的机器人或注入虚假交互（例如点击、喜欢）的机器人。一旦被标记，这些异常就可以被过滤掉或调查，从而防止受污染的数据影响推荐。
另一个用例涉及处理用户行为中的异常值，以改进个性化。例如，如果用户通常观看喜剧电影，但突然观看纪录片，系统可能会暂时将其视为异常。诸如统计 z 分数分析或自动编码器之类的技术可以确定该活动是否代表用户偏好的真实转变或一次性事件（例如，共享帐户）。此外，监控系统健康状况（例如点击率意外下降或延迟峰值）有助于实时检测问题。诸如时序分析或基于规则的警报之类的工具使开发人员能够快速解决问题，从而确保推荐保持相关性和响应性。通过集成异常检测，推荐系统变得更加健壮、自适应和值得信赖。