推荐系统的未来将围绕应对三个关键挑战：在尊重隐私的同时提高个性化、增加用户的透明度和控制权，以及适应传统应用和网站之外的新交互形式。 这些系统需要平衡算法有效性与伦理考量、技术约束和不断变化的用户期望。
首先，预计结合多种技术的混合推荐方法将成为标准。 虽然像神经协同过滤这样的深度学习模型可以处理广泛的模式，但开发人员会将它们与基于规则的系统分层以实现合规性（例如，避免向未成年人投放酒精广告），并使用轻量级模型进行实时调整。 例如，音乐应用程序可以使用基于Transformer的模型进行长期品味分析，但应用时间卷积网络来调整锻炼期间的推荐。 联邦学习或差分隐私等保护隐私的技术将被更广泛地采用，从而允许在没有集中原始数据存储的情况下进行个性化——想象一下，新闻聚合器可以从您的阅读历史中学习，而无需将其传输到服务器。
其次，将推动可解释的推荐和用户控制的参数。 开发人员将实施公开可调推荐因素的界面（例如，“优先考虑最新版本”与“深度挖掘”），并以模块化模型架构为后盾。 视频平台可能会让用户调整滑块来平衡受欢迎程度与利基内容，从而转化为来自单独的受欢迎程度和基于内容的模型的加权集成预测。 诸如注意力可视化或反事实解释（“我们推荐这个是因为你喜欢 X”）之类的技术将变得很常见，这需要能够跟踪整个推荐管道中特征重要性的架构。
最后，推荐系统将扩展到需要多模式理解的新领域。 想象一下，AR 眼镜会根据您的注视模式和之前的订单推荐菜单项，使用像 CLIP 这样的视觉语言模型来解析菜单并将它们与口味配置文件对齐。 开发人员将使用融合文本、图像、传感器数据和真实世界上下文的模型——烹饪应用程序可能会通过分析您的食品储藏室成分（通过智能手机照片）和烹饪硬件（通过连接的设备 API）来推荐食谱。 这些系统将需要高效的设备上推理以及边缘和云组件之间的强大同步，以保持响应能力。