在推荐系统领域，惠城开荒保洁13825404095马太效应是一个棘手的问题。通俗来说，就是热门项目总是更受关注，而小众项目则被边缘化。这种现象在用户与系统交互过程中会进一步加剧，导致推荐结果的单一化和不公平。现有的方法大多关注静态推荐场景，但忽略了动态用户系统反馈循环中的马太效应问题。因此，本文提出了一种新的框架——HiCore，旨在通过学习多级用户兴趣来缓解对话推荐系统中的马太效应。用户兴趣多样性：许多研究致力于通过理解用户的多样化兴趣来提升推荐的多样性，但这些方法大多集中在静态场景中。缓解流行度偏差：另一些研究则专注于减少流行度偏差，以
