前面提到基于内容的推荐存在越推越窄的缺点，怎么避免或者减弱这种影响呢？用协同过滤等其他算法是一个有效的方法。另外，还可以给用户做兴趣探索，为用户推荐兴趣之外的特征相关联的标的物，通过用户的反馈来拓展用户兴趣空间，这类方法就是强化学习中的探索开发（Exploration and Exploitation，EE）方法。如果我们构造了标的物的知识图谱系统，就可以通过图谱拓展标的物更远的联系，通过长线的相关性来做推荐，同样可以有效解决越推越窄的问题。
