流行度偏差发生在推荐系统过度地推荐热门物品时，这会加强其主导地位，同时不足地代表小众或不太受欢迎的内容。这种情况发生的原因是算法通常优先考虑具有高互动次数（例如，点击、购买）的物品，假设热门物品普遍相关。例如，一个电影平台可能会向大多数用户推荐大片，即使他们更喜欢独立电影，因为系统将流行度等同于质量。随着时间的推移，这会产生一个反馈循环，热门物品获得更多曝光，使得新物品或知名度较低的物品更难浮现。
为了缓解流行度偏差，开发者可以调整推荐算法，以平衡流行度和个性化。一种方法是采用逆向流行度加权，这会降低广泛流行物品在评分中的影响。例如，不要直接使用互动次数，而是应用对数转换或归一化评分，以削弱顶部物品的主导地位。另一种方法是混合过滤：将协同过滤（往往会放大流行度）与基于内容的过滤相结合，后者根据物品属性（例如，类型、关键词）匹配用户偏好。此外，通过基于多样性指标（如覆盖率或熵）重新排序最终推荐结果，以包含不太受欢迎但相关的物品，也可以提供帮助。例如，生成前 50 个候选列表后，在选择最终 10 个推荐之前，混入来自用户长尾互动历史的物品。
实际实施需要测试和迭代。开发者可以跟踪指标，如基尼系数（用于衡量物品曝光的不平等性），或进行 A/B 测试，比较有和没有反偏差措施时的用户参与度。例如，一个音乐应用可以比较在推荐结果中包含 20% 不在排行榜前 100 名的歌曲时，用户发现新艺术家的频率。平衡准确性和公平性是关键：过度积极的偏差缓解可能会降低推荐的相关性。像公平感知矩阵分解或优化用户满意度和物品多样性的强化学习框架可以帮助找到这种平衡。通过明确地将流行度建模为一个变量并调整其权重，开发者可以创建服务于多样化用户需求同时保持性能的系统。