最近在做轮播台的个性化推荐（轮播台是由编辑定义的，每个轮播台一天24小时会不间断的播放编辑精选且排好时间段的视频。），定义好推荐策略，开发完成后进行人工评测时，发现推荐结果中偶尔会有两个不同的台，但里面的视频都属于同一个专辑（即相同电视剧的不同集）的情况。这就有个问题：推荐接口给出的属于不同轮播台的相同内容是否该由推荐来过滤？
同事的观点是：不做过滤。
1、我们做的是台的个性化推荐，台内视频的重复过滤我们不需要做，若是有重复的视频，则把另一个台排到最后，而不是过滤掉这个台；
2、若是做过滤也是由运营来保证同一时间段不同台出的视频/专辑不重复。
我的观点是：过滤掉有重复视频/专辑的台。
1、我们可以考虑这样一个场景，有两个轮播台a和b当前播放的视频是一样的。当用户点击轮播台a，用户对当前播放的视频不感兴趣或已看过，于是退出。用户接着又点击了轮播台b，但b中播放的视频和a是一样的，毫无疑问，用户看到后也会退出。这个过程不仅增加了用户的操作负担，而且给用户的体验也很不友好。好的产品要注重细节，要尽量给用户一种简单方便的感受，用户才会觉得用得舒服，用得舒服才会重复使用你的产品。
有人可能有疑问，觉得既然用户不感兴趣，那为什么这个台还排在前面，我们不就是基于用户的兴趣来推荐的吗？
因为如果仅考虑用户感兴趣的东西，会导致用户看到的东西越来越局限，仅限在某个小范围内，时间久了这样的结果反而会降低用户粘性。因此推荐的结果也会考虑到一些多样性和新颖性，所以结果中会包含一些基于用户历史的探索结果，适当给用户一些惊喜，但这些探索的结果并不能百分百的保证用户真的感兴趣。
2、有时候一些外部的变动因素不能完全受我们控制，那么我们就把握我们能把握的。不同的轮播台出现相同的视频或专辑，这个是运营那边的问题，我们可以反馈，但不保证能够立即处理，所以为了保证用户的体验，必须要在我们的控制范围之内加以处理，即增加不同轮播台，出现相同视频或专辑的过滤。这虽然增加了我们的开发工作量，但产品的可靠性得到了保证，同时也提升了用户体验，以用户为中心是我们做产品的宗旨，而不是业务导向。
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