本文探讨了推荐系统在追求用户使用时间和商业利益时可能出现的利益冲突，例如为了延长使用时间而隐藏真正有用的信息，或推荐更高价而非更优性价比的商品。作者反思了自己曾提出的类似观点可能对他人产生的影响，并引用推荐系统书籍中的内容，阐述了算法系统易受攻击的风险，如恶意内容生产者可能利用算法获得更多曝光，从而牺牲用户体验。此外，文章还讨论了简单评分推荐的局限性，以及更有效的列表排序推荐算法的复杂度问题，并推测这可能是推荐系统“地主家也没余粮”或存在其他未知原因。最后，作者提及了关于“信息茧房”的讨论，并指出成熟的推荐系统通常会尝试探索用户的多元兴趣。

🔶 推荐系统可能面临用户体验与商业利益的冲突，例如为了延长用户使用时间而刻意隐藏有价值的信息，或推荐更贵的商品而非性价比更高的替代品。

⚖️ 任何能够带来利益的算法系统都可能被攻击。在推荐系统中，恶意内容生产者可能通过特定手段获得更多曝光，这会牺牲用户的整体体验，类似于恶意的SEO。

📈 简单的打分机制推荐效果有限，而更有效的列表排序推荐算法的复杂度可能非常高（如O(n!)），这可能导致推荐系统面临“地主家也没余粮”的困境，即无法持续提供高质量的个性化推荐。

💡 成熟的推荐系统通常会尝试发掘用户的其他潜在兴趣，而非仅仅局限于已知偏好，这与一些关于“信息茧房”的担忧形成对比。

所谓牺牲用户体验和利益比如：
为了增加用户的使用时间不推荐对用户真正有用的。
为了增加用户的使用时间对真正的好东西藏着掖着，不一次给用户，而是细水长流。
为了增加用户的消费推荐更贵的商品，而不是有同样功能却更便宜的。

类似的东西我曾经是拍脑袋想出来的，然后在 V 站提过，然后最近看到别人也说过类似的东西。我有那么一点怀疑可能是被我带歪的。我自己瞎说我还能接受，另外我当时说的语气可能也不是很确定，但是影响到别人我就不得不在意了。所以想发帖确认一下。

我略读过两本推荐系统的书。里面有两个我感觉很在意的相关的东西。其一是任何一个能带来利益的算法系统都会被人攻击。推荐系统也一样，可以通过一些手段让恶意的内容生产者之类的人的东西获得更多曝光。可以类比一下恶意的 SEO ，比如内容农场。当然这会牺牲用户的体验。其二是通过简单的打分进行推荐效果并不好，而效果更好的通过列表排序进行推荐的复杂度是 O(n!)。书上好像没说是时间还是空间复杂度。所以有没有可能是地主家也没有余粮呢？或者可能两个原因都有？甚至可能还有其他的原因？比如我还听说那些总提信息茧房的人可能自己就是不愿意尝试新东西的人，因为成熟的推荐系统好像都是会尝试发现用户的其他兴趣的。