当推荐系统的决策过程变得可解释时，推荐系统就会变得更加透明，这可以通过使用本身就具有可解释性的模型或通过添加层来阐明推荐是如何生成的来实现。三种关键技术包括使用可解释的算法，提供特征重要性解释，以及启用用户反馈机制。这些方法可以帮助开发人员和用户理解为什么会推荐特定的项目，从而建立信任并实现更好的系统调整。
首先，选择本身就具有可解释性的模型是提高透明度的一种直接方法。诸如决策树、线性回归或基于规则的系统等算法允许开发人员将推荐追溯到特定的规则或加权特征。例如，用于电影推荐的决策树可能会显示用户对“2010 年之后发行的动作片”的偏好触发了特定的建议。虽然与复杂的神经网络相比，这些模型可能会牺牲一些准确性，但它们的清晰性使它们更容易审计和调试。混合方法，例如将透明模型（如逻辑回归）与黑盒模型（如神经网络）相结合，可以平衡性能和可解释性。例如，混合系统可能会使用神经网络生成候选推荐，但应用线性模型对其进行排名，其中系数突出显示了诸如类型或观看历史等贡献因素。
其次，特征重要性分析和事后解释工具可以帮助揭开不透明模型的神秘面纱。诸如 SHAP (SHapley Additive exPlanations) 或 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) 等技术可以量化单个特征（例如，用户人口统计信息、过去的点击）如何影响推荐。例如，流媒体服务可以使用 SHAP 来显示推荐分数的 70% 来自用户最近对“科幻电影”的搜索。可视化工具（例如热图或条形图）可以使开发人员和最终用户都能访问这些见解。Spotify 等平台已经通过显示诸如“因为您听了 Artist X 所以推荐”之类的解释来采用此方法。此外，公开元数据（例如，“您所在地区的趋势”或“类似于产品 Y”）可以提供上下文，而无需技术专长。
第三，结合用户反馈和控制机制可以增强透明度。允许用户调整偏好（例如，切换兴趣或排除类别）或查看/编辑他们的互动历史记录可确保他们了解他们的数据如何塑造推荐。例如，电子商务网站可能允许用户从其推荐池中删除特定的浏览过的项目，从而立即更新建议。用于开发人员的调试界面（例如，将推荐追溯到用户-项目互动或模型权重的仪表板）进一步阐明了系统行为。Netflix 的“为什么推荐这个？”功能通过将建议链接到特定的观看过的标题或评分内容来例证这一点。这些互动元素不仅建立信任，还创建了一个反馈循环，以随着时间的推移提高模型准确性。