用概率思维理解推荐中的不确定性

推荐系统预测的是概率，不是确定结果。模型说某用户有30%概率点击，不代表他一定点或不点，而是长期看类似用户约三成会点。

概率估计要有校准。模型给出一批预测为0.3的样本，实际点击率应接近0.3。若偏差大，说明概率不可信，用于排序或出价会出问题。

探索与利用需要平衡。总推最可能点的内容，会错失发现新兴趣的机会。适当探索能收集反馈，改善长期效果，但探索要有成本控制。

不确定性也可用于决策。对预测置信度低的样本，可以更谨慎地展示或增加人工规则兜底，降低风险。