精准推荐做久了，容易出现一个问题：用户点了一次猫粮，接下来满屏都是猫粮。短期点击率可能不差，但用户很快会腻，长期留存和内容丰富度都会受损。
多样性不是随机打散，而是在相关性约束下增加内容覆盖面。常见做法包括类目打散、作者打散、时效性混排，以及基于相似度的最大边际相关算法，在相关和多样之间求平衡。
衡量多样性可以用类目熵、内容覆盖数、 pairwise 相似度等指标。但要和准确性指标一起看，单纯追求多样会牺牲点击率，单纯追求点击又会让结果趋同，需要找到业务可接受的平衡点。
多样性对不同用户的价值不同。新用户需要更广的探索来定位兴趣，老用户可以在核心兴趣内做适度拓展。把多样性做成用户分层策略，比全局统一规则更有效。
最后要警惕伪多样性。只换标题不换内容、同质化内容换个类目标签，用户依然会觉得重复。多样性应该体现在用户真实感知的维度上，而不是报表上的数字游戏。
