推薦系統效果評估：CTR、CVR、多樣性與新穎性
推薦系統評估須組合指標：CTR 看吸引力、CVR 看價值，多樣性與新穎性防同質化，覆蓋度看長尾健康；離線迭代、線上 A/B 歸因。
2026年9月28日
推薦系統評估須組合指標：CTR 看吸引力、CVR 看價值，多樣性與新穎性防同質化，覆蓋度看長尾健康；離線迭代、線上 A/B 歸因。
資訊繭房不是演算法單方面造成，而是演算法、平台與用戶三方閉環。本文給出混合推薦、多樣性再排序、探索注入與量化監測五種破解方法。
協同過濾點揀？UserCF 推相似用戶鍾意嘅嘢，啱內容平台；ItemCF 推互動過物品相似嘅嘢，啱穩定電商。兩者五維對比，涵蓋共現統計、內容向量混合。
個性化推薦要以場景落地：本文按難度排序八個高 ROI 電商場景，逐個給做法、數據與指標，並說明無演算法團隊也能先跑哪幾個。
推薦位佈局設計的三個決策：放在哪個頁面、推什麼內容、佔多少注意力。按頁面意圖配置，設定位級指標，並用蠶食度量確認是真增量。
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