除了用户的购物历史和浏览行为考虑引入其他类型的数据，如用户的社会网络信息、地理位置信息等，以更全面地了解用户的需求和兴趣。

传统的推荐算法通常只根据历史数据进行预测，但用户的兴趣和需求是会随着时间变化的。因此实时更新我司的模型，更好地反映用户当前的兴趣。

为了让用户更好地理解我司的推荐结果提供更多的解释和反馈机制告诉用户为什么我司会推荐某个商品，或者让用户能够直接向我司反馈他们对推荐结果的看法。