标签： 反事实学习

推荐系统作为数字时代的信息筛选器，深刻影响着用户认知与商业生态。斯坦福大学最新研究指出，传统推荐算法导致的偏见放大效应，已使38%用户的信息接触面缩减至原始范围的1/5。这种系统性偏见不仅催生信息茧房，更导致平台商业价值年损失高达12-15%。本文将从因果推理的技术视角，揭示推荐系统偏见的形成机制，

推荐系统正面临前所未有的信任危机。2023年某头部电商平台的用户调研显示，62%的用户认为推荐结果"看似相关实则无用"，43%的用户主动关闭了个性化推荐功能。这种困境的根源在于传统推荐模型深陷相关性陷阱——过度依赖用户历史行为中的统计相关性，却忽视了行为背后的因果机制。当用户因临时需求点击某类商品、