離散選擇模型在緩解曝光偏差方面的優勢確實可以擴展到其他類型的推薦系統偏差，如用戶偏差或內容偏差。這是因為離散選擇模型能夠考慮到多個選擇替代的相互影響，從而更準確地捕捉用戶的選擇行為。在用戶偏差的情況下，離散選擇模型可以通過分析用戶的選擇集來調整推薦，減少因用戶的歷史行為而導致的偏差。同樣，在內容偏差方面，離散選擇模型能夠根據物品的特徵和用戶的偏好進行更精細的推薦，從而減少因內容特徵不均衡而引起的偏差。因此，離散選擇模型的靈活性和適應性使其在多種偏差情境下都能發揮有效的作用，從而提升推薦系統的整體性能和用戶滿意度。