利用者の嗜好と推奨結果の乖離を最小限に抑えるためには、個別化された推奨アルゴリズムの導入が効果的です。具体的には、ユーザーの過去の行動や評価を分析し、嗜好の変化をリアルタイムで反映するダイナミックなモデルを構築することが考えられます。また、ユーザーが自分の嗜好を明示的に設定できるインターフェースを提供し、ジャンルやテーマに基づいて推奨を調整できるようにすることも有効です。さらに、カウンターファクチュアルなシミュレーションを用いて、異なる条件下での推奨結果を視覚化し、ユーザーが自分の嗜好に最も合った結果を選択できるようにすることも重要です。このように、ユーザーの嗜好を深く理解し、適切に反映することで、推奨結果との乖離を最小限に抑えることが可能になります。