推荐系统中的隐式反馈指的是用户与项目交互产生的数据，这些反馈是推断出来的，而不是明确提供的。与显式反馈（如星级评分或书面评论）不同，隐式反馈来源于点击、页面浏览、购买历史或观看内容的时间等行为。这些交互通常更容易大规模收集，因为它们不需要用户采取额外的步骤来表达偏好。例如，流媒体服务可能会跟踪用户观看电影的时长，或者电子商务平台可能会记录用户将哪些产品添加到购物车。关键的挑战在于准确地解释这些信号，因为它们可能具有歧义——观看某个项目并不总是意味着用户喜欢它。
一个常见的隐式反馈例子是在视频推荐系统中。像 YouTube 或 Netflix 这样的平台会监控用户开始、跳过或重看的视频。如果用户观看了 90% 的电影，这强烈表明他们喜欢它，而在 2 分钟后放弃视频可能表明不感兴趣。同样，在像 Spotify 这样的音乐应用程序中，重复播放一首歌或将其添加到播放列表可以作为隐式信号。但是，并非所有操作都具有相同的权重。在线商店中的购买行为比产品页面浏览更强的积极信号。开发人员必须设计算法来区分这些信号，通常会为操作分配权重（例如，购买 = +5，浏览 = +1）以更准确地模拟用户偏好。
在实施隐式反馈时，开发人员通常使用协同过滤或针对隐式数据集进行调整的矩阵分解技术。像 TensorFlow Recommenders 或 Python 的 implicit 包这样的库提供了处理此类数据的工具。一个关键的考虑因素是处理没有交互的情况：用户不点击某个项目并不一定意味着他们不喜欢它——它可能只是未被看到。像负采样（随机选择未观察到的项目作为负面示例）或使用置信度权重（将观察到的交互视为正面，未观察到的视为中性）等技术可以帮助解决这个问题。例如，交替最小二乘 (ALS) 算法因其能够很好地扩展稀疏数据集而广泛用于隐式反馈矩阵分解。开发人员还应尝试结合多个隐式信号（例如，花费的时间 + 点击次数）以提高推荐质量，同时定期使用诸如 precision@k 或 AUC 之类的指标测试模型，以确保它们与业务目标一致。