原标题：今日头条产品经理:个性化推荐算法有哪些弊端待解决呢?
首先，个性化推荐是可以依赖人工推荐的，它因为做到了千人千面， 所以在相同推荐量上，必然会比人工推荐的千人一面要优。
其次，想从两个角度来回答这个问题：
1、个性化推荐 跟 人工推荐的比较
人工推荐是编辑筛选、粗粒度分发、并需要点击率验证的。
以网易垂直频道的工作方式为例，是由编辑来精选一些内容放在垂直频道页面，然后根据该内容的点击率、互动率的情况决定内容是否继续上线。同理，可见QQ的弹窗功能等。
编辑筛选的维度有哪些：对内容、作者的理解（内部质量）、对时事的把握和预判（外部环境）
个性化推荐是机器筛选、细粒度分发、并需要点击率验证的。
以推荐引擎的工作方式为例，将PGC的内容进行分析，投放给不同的用户群体，然后根据冷启动用户的反馈决定下一步分发的策略。同时，通过对传播的分析，可以预测到潜在的热点事件（比如百度热搜）。
但是机器筛选的维度会更多，隐形的因素也会越多，可以细致到将火影 与 海贼王的群体进行区分。编辑推荐本身也可以作为个性化推荐的一个源头，作为高置信来源，进行加权的操作。
2、个性化推荐有什么不足
机器不会做恶，它只会围绕人提出的目标进行持续的优化。但是人的目标会有偏差，从而导致机器放大了这种偏差。
从实践经验来看，从结果上反映会有：
多样性会差、内容会密集：比如你看了一篇范冰冰，就会批量的出来范冰冰、李晨。色情会严重，色情跟所有topic都是高相关。质量更难控制，因为机器不对质量负责，只对内容的潜在受众和受欢迎程度负责，所以会无形中放大谣言啦、恶俗类的内容
为了改进这些内容，就需要有产品经理从产品调性、内容分布上来进行把控，牺牲点击保证质量、多样性和格调。
广告时间，今日头条视频招聘资深产品经理返回搜狐，查看更多
责任编辑：
