推荐系统在准确性（预测用户喜欢什么）和多样性（提供各种各样的推荐）之间面临权衡。优先考虑准确性通常意味着依赖用户历史或协同过滤来推荐与用户已互动过的项目相似的内容。例如，电影推荐系统可能会向经常观看动作片的用户推荐热门动作片。虽然这种方法增加了点击或互动的可能性，但它可能形成“过滤气泡”，用户只能看到一小部分内容。相反，强调多样性可以引入变化——比如在动作片之外推荐纪录片、喜剧片或独立电影——以帮助用户发现新的兴趣。然而，如果推荐与用户的偏好相差太远，这可能会降低短期互动。
这些目标之间的平衡会影响用户体验。一个纯粹为了准确性优化的系统可能会显示高度相似的项目，导致推荐重复。例如，一个音乐应用反复推荐同一艺术家的歌曲可能会让寻求新颖性的用户感到沮丧。另一方面，优先考虑多样性的流媒体服务可能会推荐用户从未表现出兴趣的类型，这会增加不相关推荐的风险。开发者必须决定“探索”（测试多样化选项）与“利用”（坚持已知偏好）的程度。例如，电子商务平台可以利用用户过去的购买行为来推荐相似产品，但也可以通过突出不太知名的品牌来引入探索。这种平衡取决于具体的使用场景：注重用户留存的平台可能优先考虑准确性，而旨在帮助用户发现新内容的平台可能会更倾向于多样性。
管理这种权衡的技术包括混合模型和算法调整。可以将协同过滤与基于内容的过滤相结合，以实现推荐的多样化同时保持相关性。例如，新闻应用可以使用协同过滤来识别热门文章，但通过确保涵盖多个主题来增加多样性。诸如 Maximal Marginal Relevance (MMR) 之类的算法通过惩罚冗余项目来明确平衡相似性和多样性。另一种方法是使用多臂老虎机算法，该算法根据用户反馈动态调整探索/利用策略。例如，视频平台最初可以显示多样化的推荐，但逐渐优先推荐那些参与度较高的内容。诸如覆盖率（推荐内容占总内容的比例）和意外发现率（用户发现意外但相关的项目频率）等指标有助于评估这种平衡。最终，正确的组合取决于业务目标和用户行为，需要通过 A/B 测试进行持续的实验。