MMCL（多邊際餘弦損失）可以通過幾種方式進一步擴展，以解決推薦系統中的偏差和多樣性挑戰。首先，MMCL的設計原理可以引入額外的邊際參數，專門針對不同類型的偏差進行調整。例如，對於流行度偏差，可以設計一個特定的邊際，將流行項目與冷門項目之間的距離進行調整，從而促進冷門項目的推薦。這樣的調整可以幫助模型更好地學習用戶對於不常見項目的偏好，從而提高推薦的多樣性。
其次，MMCL可以結合多樣性損失函數，通過在損失計算中引入多樣性指標來進一步增強推薦系統的多樣性。例如，可以在損失函數中增加一項，鼓勵推薦的項目之間的相似度降低，這樣可以促使系統推薦更具多樣性的項目組合。這種方法不僅能提高用戶的滿意度，還能增強用戶的探索性行為。
最後，MMCL的權重調整機制可以用來平衡精確性和多樣性之間的權衡。通過動態調整不同邊際的權重，系統可以根據用戶的歷史行為和當前上下文，靈活地調整推薦的焦點，從而在精確性和多樣性之間找到最佳平衡。