推荐系统中的“serendipity”（意外发现）是指在推荐过程中，用户可能会偶然发现一些他们之前未曾注意到或不符合他们已知偏好，但最终却非常喜欢的项目。这种推荐可以增加用户对推荐系统的满意度和探索性。研究者们已经认识到，除了准确性之外，推荐列表的多样性、新颖性、覆盖范围以及serendipity等其他因素也对推荐系统的整体质量有显著影响。
Serendipity 2018数据集是专门用于研究推荐系统中的serendipity问题，它包含了用户对特定电影的serendipity反馈和其他相关信息，如用户的过去评分和推荐信息。这个数据集可以用于分析偶然电影的特征或评估serendipity推荐算法的效果。
此外，还有文献综述指出，推荐系统在强调准确性的同时，也应关注serendipity等意外效应，以提供更有吸引力和有效用的推荐。研究表明，serendipity推荐可以提高推荐系统的新颖性和多样性，同时保持相关性，从而避免推荐内容的过度专门化和可预测性。
在实现serendipity推荐方面，有研究提出了结合协同过滤算法和serendipity度量的算法，通过考虑项目的属性特征来提升推荐系统的用户体验。这表明，通过算法的改进，推荐系统可以在保持推荐准确性的同时，增加用户的探索性和满意度。
总的来说，serendipity是推荐系统中一个重要的研究方向，它有助于提升用户发现新奇且有用项目的机会，从而增强推荐系统的整体吸引力和有效性。