人工智能：在设计一个推荐系统时，你会如何平衡新颖性和多样性？

在设计推荐系统时，平衡新颖性和多样性是至关重要的，因为这直接影响用户体验和满意度。以下是一些从专业技术和代码层面处理这一挑战的方法：

1. 协同过滤（Collaborative Filtering）

**用户基协同过滤**：
- 通过查找相似用户（基于用户评分）来推荐物品，可以增加推荐列表的多样性。
- 代码示例（使用Surprise库）：

  ```python
  from surprise import KNNBasic
  from surprise import Dataset
  from surprise import Reader
  # 加载数据
  data = Dataset.load_from_df(df, reader=Reader(line_format='user item rating', sep='\t'))
  # 训练模型
  algo = KNNBasic()
  algo.fit(data.build_full_trainset())
  ```

**物品基协同过滤**：
- 推荐与用户之前喜欢的物品相似的其他物品，可以增加新颖性。
- 代码示例：