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当一个新用户首次使用推荐系统时，他们可能不知道这个系统是如何工作的，也可能会对推荐结果的可信度和接受度产生怀疑。如果用户无法理解推荐系统的运作原理和逻辑，他们就可能会认为推荐结果是不准确的，从而降低他们的信任度和满意度。
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然而，通过提供可解释性的推荐结果，用户可以更好地理解推荐系统的运作原理和逻辑，从而增加他们对推荐系统的信任度。例如，当一个用户购买了一件衣服后，系统可以根据衣服和配饰之间的关联规则，为用户推荐一些配饰。用户可以通过这些关联规则来理解为什么会被推荐这些配饰，例如其他用户在购买这件衣服后也购买了这些配饰。这种可解释性的推荐结果可以帮助用户更好地理解推荐系统的运作原理和逻辑，从而增加他们对推荐系统的信任度和满意度。

此外，可解释性的推荐结果还可以提高用户的购买意愿和忠诚度。当用户对推荐系统的信任度提高后，他们往往会更加愿意购买推荐的商品。同时，这种可解释性的推荐结果还可以增加用户的忠诚度，例如用户下次还会继续使用这个推荐系统来进行购物。

综上所述，通过提供可解释性的推荐结果，可以增加用户对推荐系统的信任度，提高他们的购物体验和满意度，从而促进电商平台的销售业绩和客户维护效果。在实际应用中，可以考虑结合其他算法和数据源来提高推荐的准确性和多样性，以满足不同用户的需求。