由 dawei 电商推荐算法在提升用户体验和促进销售方面发挥了重要作用，但其潜在的安全风险也日益凸显。随着数据量的激增和模型复杂度的提高，算法的黑箱特性使得用户难以理解推荐逻辑，也可能被恶意利用。
可解释性成为解决这一问题的关键。通过引入可解释性技术，如特征重要性分析和规则提取，用户能够更清晰地了解推荐结果的来源，从而增强信任感。这不仅提升了透明度，也有助于发现潜在的偏见或错误。
AI生成结论图，仅供参考
鲁棒性则是应对攻击和数据偏差的重要保障。推荐系统可能面临对抗样本、数据污染等威胁，影响推荐质量。通过强化模型的鲁棒性，可以有效抵御这些攻击，确保推荐结果的稳定性和可靠性。
新范式强调可解释性与鲁棒性的协同提升。二者并非相互排斥，而是相辅相成。可解释性有助于识别模型弱点，而鲁棒性则能增强系统的整体安全性。
在实际应用中，企业需要平衡性能与安全，探索适合自身业务场景的技术方案。未来，随着技术的发展，可解释与鲁棒的结合将推动电商推荐系统迈向更加安全、可信的新阶段。