用户反馈是训练和改进推荐系统的关键组成部分。它使系统能够适应个体偏好，纠正错误，并随着时间的推移提高推荐的相关性。反馈可以是显式的，如评分、点赞或评论；也可以是隐式的，如点击、停留时间或购买历史。例如，流媒体平台可能会使用“点赞”按钮来收集显式反馈，而跟踪用户观看视频的时长则提供隐式信号。这些数据帮助算法识别模式、验证预测，并调整推荐以更好地符合用户兴趣。如果没有反馈，系统将完全依赖于初始假设，这可能会变得过时或与用户不断变化的行为不符。
反馈通过迭代的模型更新和评估集成到推荐系统中。例如，协同过滤算法使用用户评分来识别用户或物品之间的相似性，根据共同偏好改进推荐。现代系统经常采用机器学习技术，如矩阵分解或神经网络，它们利用反馈数据更新参数以最小化预测误差。Netflix 或 Spotify 等平台不断使用新的反馈数据重新训练模型，以应对趋势或用户口味的变化。此外，反馈通过快速整合初始互动（例如，新用户对几部电影进行评分）来生成个性化建议，从而帮助解决新用户或新物品的“冷启动”问题。A/B 测试是另一个常见的应用场景，其中点击率等反馈指标用于比较不同推荐策略的性能。
然而，有效利用反馈需要解决偏见、噪音和隐私等挑战。例如，用户经常与热门物品互动更多，这会创建一个反馈循环，强化现有偏见并忽略小众内容。为了缓解这种情况，系统可能会使用逆倾向得分等技术来降低过度代表物品的权重。隐式反馈也可能具有模糊性——一次点击可能表示好奇而不是真正的兴趣——这需要仔细的特征工程。收集详细的用户数据时会产生隐私问题，需要采用匿名化方法或联邦学习方法。开发者还必须平衡探索（推荐多样化的物品以收集新的反馈）和利用（推荐已知偏好）。例如，电商平台可能会偶尔向兴趣广泛的用户展示不太知名的产品，同时优先推荐他们过去的购买记录。通过系统地解决这些挑战，反馈可以成为推荐系统持续改进的驱动力。