推荐算法不是天生公平的
打开购物App，首页全是男士剃须刀；刷短视频，清一色美食探店。你有没有觉得，推荐系统好像“知道”你是谁，但又总是差那么一点？这背后其实是推荐算法在悄悄做判断，而这些判断往往带着偏差。
比如一个女性用户搜索过一次编程课程，后续推荐却全是美妆和穿搭。算法从历史数据中学到了“女性更关注时尚”这种刻板印象，结果就把她框住了。这种偏差不仅影响体验，还可能限制信息获取。
偏差从哪来？
数据本身就有问题。如果训练数据里男性程序员占比远高于女性，算法就会认为“程序员=男性”。再比如，热门内容更容易被点击，算法就不断推爆款，冷门但优质的内容永远出不了头——这就是流行度偏差。
用户行为也不是完全真实的。很多人点开标题党只是为了看个热闹，但算法会误以为这是兴趣信号。久而久之，推荐就越跑越偏。
怎么让算法更公平？
一种方法是调整损失函数，给少数群体更高的权重。比如在模型训练时，对女性用户的技术类点击行为赋予更大影响值，让算法不能无视这类信号。
还可以引入多样性机制。比如每次推荐列表中，强制加入一定比例的非主流类别内容。你常看健身视频，系统也可以试试推一条摄影教程，看看你会不会点。
def rerank_recommendations(items, diversity_factor=0.3):
ranked_list = sort_by_score(items) # 按原始分数排序
diversified = []
for item in ranked_list:
if item.category not in [i.category for i in diversified] or random() < diversity_factor:
diversified.append(item)
return diversified这段代码做了个简单的重排逻辑：优先保留不同类别的内容，避免推荐列表被单一类型垄断。
反馈闭环也要管住
用户点了什么，算法就学什么，容易陷入“越推越偏”的死循环。可以加一层去偏处理，比如对点击但快速退出的内容降权。你点开一个宠物视频三秒就划走，系统就得意识到：这可能不是真兴趣。
平台还可以主动收集隐式反馈。比如让用户滑动条调节“还想看到更多类似内容吗”，比单纯依赖点击率更准。
推荐算法没法做到绝对公平，但通过数据清洗、模型调优和结果重排，至少能让它少点成见。毕竟，我们希望看到的是更广阔的世界，而不是被算法围起来的小圈子。