除了曝光頻率和物品組合，還有多種因素可能導致推薦系統中的曝光偏差。首先，用戶的個人偏好和歷史行為會影響他們對推薦內容的接受度，這種個性化的偏差可能會導致某些物品被過度推薦。其次，時間因素也會影響曝光偏差，例如季節性變化或特定事件的影響，這可能會導致某些物品在特定時間段內獲得不成比例的曝光。此外，社交影響和群體行為也可能導致曝光偏差，當用戶受到他人行為的影響時，某些物品的曝光率可能會不成比例地上升。最後，推薦算法本身的設計和優化目標也可能引入偏差，例如過度強調流行度或用戶互動的算法可能會導致某些物品的曝光過高。