排序模型天然倾向于推高相关性的物品，结果就是信息茧房和列表同质化。短期点击可能不差，但用户长期留存和生态健康会受损。
多样性可以在多个阶段引入：召回层保证来源多样，排序层做打散和约束，重排层用 MMR 或 DPP 做序列级多样性优化。不同阶段的手段互补，不能只靠一层。
打散规则要避免过度。类目、作者、内容形态的硬性打散会牺牲相关性，需要用软约束或惩罚项替代硬规则，让模型在相关性和多样性之间权衡。
评估多样性不能只看单一指标。可以用列表内类目熵、作者覆盖数、重复度衡量，同时监控点击和留存。多样性指标上升但核心指标大跌，说明约束过强。
多样性目标应与业务阶段匹配。冷启动期需要更多探索，成熟期要在体验和效率间找平衡。把多样性做成可调参数，通过实验确定最优区间。
