个性化推荐算法并不一定能把符合用户兴趣的内容推荐给用户，分析造成这个现象的原因。

个性化推荐算法并不一定能把符合用户兴趣的内容推荐给用户，分析造成这个现象的原因。
【正确答案】：造成这个现象的原因有很多。（1）数据质量问题：个性化推荐对数据的数量和质量要求较高。如果一个用户没有足够有质量的数据，个性化推荐的效果会不如热门推荐。大量新增用户的历史阅读记录是空白的，对他们进行个性化推荐的效果很差，这被称为“冷启动”问题。（2）自然语言处理局限：目前的自然语言处理只能从高频关键词层面进行标签相似度匹配，无法深入理解文章内容，导致推荐的只是标签层面的话题，而不是更深层次的用户兴趣。例如，某用户看了一篇关于迈克尔·杰克逊葬礼的新闻，系统可能因为丧葬特有词语向他推荐其他有关丧葬的新闻，但他实际上是迈克尔·杰克逊的粉丝，关心的是迈克尔·杰克逊而非葬礼主题。（3）协同过滤算法缺陷：协同过滤算法本身存在缺陷，导致一些个性化推荐不符合用户兴趣。例如，娱乐新闻往往很受欢迎，用户在协同过滤中的近邻群体多少都阅读一些娱乐新闻，但某个用户可能从来不读娱乐新闻，强行推荐会造成反感。（4）社交关系忽视：当前算法虽然使用了协同过滤，但得出的是基于数据计算出来的相似群体，而不是用户实际的社交关系。资讯消费具有一定社交性和话题性，人们看新闻是为了能与社群中的其他人交流。个性化推荐如果能与用户的社交关系结合，就能做出更好的推荐。P274