怎么给推荐结果增加多样性和随机性？

推荐一般是分成召回和排序（粗排、精排）两个步骤。

在召回过程里可以考虑增加召回的覆盖面，增加一些不同的类别被召回的可能性。

在排序的过程里，可以去重（减少重复推荐）、控制类别密集度（防止所有推荐都是来自一个类别的）、控制连续频次（防止连续N个推荐都是一个类别的推荐）、分桶策略（每个类别选择TopN，这样能增加分散性）。