推荐系统初上线后，表现很可能低于算法预期。一部分原因是，实际数据并不像测试数据那样合理。尤其可能存在部分特异数据，严重影响推荐效果。
举个例子：基于用户兴趣直接推荐。用户兴趣、物品都被表现为特征向量，通过统计用户和物品向量中相同项值之积的综合，表现用户和物品的相似关系。
物品的特征一般是TFIDF的结果。
用户特征是其喜好的物品特征的合成，再归一化的结果。
假设，用户A，归一化特征为[(F1, 1.0), (F2, 0.7), (F3, 0.5),...]
那么对物品B和C，B特征为[(F1, 0.7), (F3, 0.2),...]，C特征为[(F2, 0.7), (F3, 0.3),...]
结果B比C更应该被推荐。
以上是正常的情况。
这时，添加大量的物品，特征为[F1, 1.0]。这些物品计算结果都为1.0*1.0=1.0，可能比绝大部分物品都更容易被推荐，即使这些单特征物品是信息很少，不应该被推荐的物品。
而且，在TFIDF运算中，越是内容丰富的，各特征值都不会特别高；反而一两个词的，特征值会很高。（一个就是1.0）
解决这个问题，一般可以：
1、物品特征归一化，最大值为1.0。
2、过滤特征向量过短的物品。
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