如何防止AI推荐不相关的产品

要防止AI推荐不相关产品，需要实施数据驱动策略和系统调优的组合方案。这可以通过对推荐算法和流程的持续优化来实现。

重点是提高输入数据的质量和相关性，确保准确的用户画像、强健的商品标签以及偏好历史记录。在合适情况下，结合内容过滤和协同过滤技术，辅以明确的相关性规则和负反馈机制。建立明确的相关性定义和指标，使用这些指标（如推荐商品的点击率或转化率）持续监控推荐质量，并引入定期用户反馈循环识别不匹配情况。主动应对新用户和新商品的"冷启动"问题。

实际实施包括以下关键步骤：加强数据收集和标注规范、通过算法平衡新商品探索和已知偏好利用、基于上下文或业务规则应用约束或过滤器、部署实时A/B测试评估不同模型，以及创建让用户能够轻松反馈不相关推荐的渠道。这一过程显著改善用户体验，提升参与度和转化率，并建立对推荐系统的信任。