兴趣

1、新颖性推荐：向用户推荐那些与其过去行为模式不一致、但可能具有潜在吸引力的选项，这种推荐能够帮助用户发现新的兴趣领域或者与之前不同的选择，从而丰富其体验。

简言之，通过采用上面这些方法，可以实现基于用户非兴趣、非偏好、非习惯的推荐，为用户提供更具创新性和启发性的推荐结果，帮助他们发现新的事物和兴趣领域。

利用用户的社交关系和社交行为来发现用户可能感兴趣的内容，如推荐与用户的朋友或关注的人有相似兴趣的物品。

这表明这些主题持续受到研究兴趣，常作为研究背景。

智能学习系统能够根据学生的兴趣和需求，跨学科地整合学习资源，帮助学生进行综合性学习。

该分析揭示了科学教育文献随时间变化的趋势和模式，这些变化可能与国家科学教育政策、地缘政治事件、编辑优先权以及理论框架、研究兴趣和方法的转变有关。

近年来，STEM领域以及科学身份与话语分析等主题的研究兴趣显著增长，形成了强大的趋势。

人在不同年龄段、时间段，其个人内心需求不一样，此时内心的需求动机，会干扰一个人的兴趣。

在辅助决策系统中，除了基于用户的兴趣、偏好和习惯进行推荐外，还可以考虑基于用户的非兴趣、非偏好和非习惯的推荐。

如果学习者缺乏内在动机，AI可能仅仅成为一种工具，无法激发其真正的学习兴趣和自主思考能力。

心理学的兴趣和选择，每天给AI做咨询，坚持365天的努力。

对推荐的内容进行分析，提取其特征和属性，并根据这些特征与用户的兴趣进行匹配，这样可以发现与用户传统兴趣不同的潜在关联。

在推荐列表中引入多样性，不仅仅基于用户的历史兴趣推荐相似的内容，可以通过引入随机元素、推荐不同领域或类型的物品来增加推荐的多样性。