推荐系统主要由于其依赖收集和分析大量用户数据而引发隐私问题。 这些系统通常跟踪用户行为 - 例如浏览历史记录，购买或互动 - 以生成个性化推荐。 但是，这种数据收集可能会侵犯用户隐私，尤其是在个人不知道正在收集哪些信息或如何使用这些信息时。 例如，流媒体平台不仅可以记录用户观看的内容，还可以记录他们在特定内容上暂停多长时间，这可能会无意中揭示敏感的偏好或习惯。 即使是匿名数据，有时也可以通过与其他数据集进行交叉引用来重新识别，从而在未经同意的情况下暴露个人身份信息（PII）。
另一个担忧是数据泄露或滥用的风险。 推荐系统通常存储包含用户偏好的大型数据集，这些数据集成为恶意行为者的目标。 泄露可能会暴露敏感细节，例如用户的政治观点，健康兴趣或财务状况。 例如，购物平台的推荐引擎可能会根据特定药物的购买情况来推断用户的医疗状况，如果泄露，此信息可能会被利用。 此外，集成到推荐系统中的第三方服务（例如，广告网络）可能会访问原始或聚合数据，从而为意外的数据共享创建途径。 开发人员必须确保强大的加密，访问控制和数据最小化实践，以减轻这些风险，但是实施这些保障措施会增加系统设计的复杂性。
最后，推荐系统可能会永久存在偏见或无意中揭示敏感的推论。 根据历史数据训练的算法可能会增强刻板印象，例如根据过时的趋势建议特定性别的产品。 更糟糕的是，系统可能会从看似中立的数据中推断出敏感属性（例如，种族，性取向），从而导致隐私侵犯。 例如，音乐推荐系统可能会将某些流派与人口群体相关联，从而可能泄露用户的身份。 当用户无法查看或更正用于训练模型的数据时，这些风险会被放大。 为了解决这个问题，开发人员应优先考虑透明度 - 允许用户选择退出特定的数据收集 - 并实施像差分隐私这样的技术，以限制个人数据点的暴露，同时保持推荐质量。