在电子商务的浩瀚数据海洋中，机器学习如同一盏明灯，照亮了个性化推荐的路径，这盏灯的亮度并非越强越好，其“度”的把握成为关键。
过度依赖机器学习可能导致“信息茧房”效应，当算法过于精准地推送用户过去喜欢的商品，会限制其视野，错过新奇有趣的选项，这好比被困在了一个由自己喜好编织的茧中，难以自拔。
隐私与安全的边界不容忽视，在追求个性化推荐的同时，必须确保用户数据的合法收集与安全使用，避免因数据泄露而引发的信任危机，这要求我们在利用机器学习的同时，筑起一道坚实的隐私保护墙。
个性化不等于“一刀切”，不同用户有着不同的需求和偏好，机器学习应灵活调整策略，既要满足大多数人的共性需求，也要兼顾少数人的独特需求，这就像烹饪一道菜，既要掌握火候的“度”，也要懂得调料的搭配。
机器学习在电子商务个性化推荐中的“度”，既关乎技术层面的精准与安全，也涉及伦理层面的平衡与尊重，只有在这两者之间找到微妙的平衡点，才能让机器学习真正成为推动电子商务发展的强大动力。
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在电子商务个性化推荐中，机器学习的‘度’恰到好处地平衡了用户体验与隐私保护之间的微妙关系。
在电子商务中，机器学习个性化推荐的‘度’需平衡用户隐私与体验提升的微妙界限。
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