北京商报讯（记者 石飞月）近日，针对算法推荐让用户的兴趣窄化，如果长久使用推荐系统，用户的见识、知识、见解得不到提高的质疑，字节跳动资深算法架构师曹欢欢回应称：“这是对算法的误解。”

曹欢欢解释称，聪明算法工程师都不希望自己的用户兴趣窄化，就像没有一个商场的经理，希望顾客每一次来到商场都只关注同一类别的商品。商场经理都希望顾客关注尽可能多的产品品类，算法工程师也希望用户尽可能的拓展自己的兴趣。实际上行业内一直都在利用推荐系统探索拓展用户兴趣，提升内容多样性，现在主流的技术是用深度学习做推荐。并且，根据观察发现，推荐内容的多样性越好，用户的长期留存概率越大。

在今日头条首先在资讯领域应用推荐系统之后，现在推荐系统被越来越多的行业应用。对于推荐系统的开发者来说，推荐系统的设计存在着不同层次的目标，有短期目标、中期目标、长期目标。

曹欢欢还分享了推荐系统如何拓展用户兴趣，提升内容多样性。一方面是推荐策略上，推荐系统设计中，会采用一些策略帮助系统避免内容窄化，包括消重策略、打散策略。消重策略是指系统会对推荐的内容进行各种层次的分析，会识别哪两篇文章或者视频是非常类似的，比如虽然两篇文章遣词造句不一样，但讲的内容是同一件事，对于这类相似的文章，如果给用户推荐了文章A，跟文章A相似的其他文章就不会被推荐。另一方面，是推荐模型本身，会针对性的做一些探索拓展用户兴趣、提升内容多样性的设计。