D3方法不僅可以應用於文本推薦，還可以擴展到其他類型的推薦任務，如音樂、視頻等。具體應用如下：
音樂推薦：D3方法可以通過分析用戶的聆聽歷史和偏好，生成個性化的音樂推薦。利用去除放大偏差的策略，可以避免推薦過於相似的音樂，從而提高推薦的多樣性。
視頻推薦：在視頻推薦中，D3方法可以根據用戶的觀看歷史和偏好，生成多樣化的視頻推薦列表。通過引入文本無關的輔助模型，可以幫助生成更具新穎性和多樣性的視頻推薦。
商品推薦：在電子商務平台上，D3方法可以用於商品推薦，通過分析用戶的購買歷史和瀏覽行為，生成個性化的商品推薦，並避免重複推薦相似商品。
社交媒體內容推薦：D3方法也可以應用於社交媒體平台，根據用戶的互動行為和興趣生成個性化的內容推薦，從而提高用戶的參與度和滿意度。
總之，D3方法的靈活性和可擴展性使其能夠適應多種推薦場景，並在不同類型的推薦任務中發揮作用。