为了避免用户信息茧房效应，推荐系统可以采取多种策略。系统可以通过不断迭代优化算法，提高推荐准确度，从而避免出现用户只看到熟悉内容的情况。推荐系统还可以引入多样性推荐，即在推荐结果中增加一定比例的新颖内容，让用户接触到更丰富的信息，避免信息茧房效应的产生。系统还可以根据用户的历史行为和兴趣偏好，个性化推荐，从而更好地满足用户的需求，避免让用户陷入信息茧房。不断提升算法准确性，增加推荐内容的多样性，以及个性化推荐，是避免信息茧房效应的有效策略。
推荐系统还可以采用协同过滤算法，根据用户与其他相似用户的行为数据来进行推荐，从而让用户接触到自己未曾了解过的内容，降低信息茧房效应的发生。推荐系统还可以结合内容分析技术，挖掘和推荐用户潜在感兴趣的内容，包括但不限于用户未曾接触过的内容，通过不断优化推荐结果，避免用户只看到已知内容的情况。
为了避免用户信息茧房效应，推荐系统还可以采用实时推荐策略，及时更新和调整推荐结果，让用户不断接触到新的内容。同时，系统还可以结合人工干预的方式，根据用户反馈和行为数据，手动调整推荐结果，保证推荐的准确性和多样性，避免让用户囿于信息茧房中。推荐系统还可以引入用户社交关系信息，结合好友推荐、社交分享等方式，让用户从多个维度获取信息，拓宽信息范围，避免信息茧房效应的发生。
为了避免用户信息茧房效应，推荐系统可以通过不断提升算法准确性、增加推荐内容的多样性、个性化推荐、协同过滤、内容分析技术、实时推荐策略、人工干预以及用户社交关系信息等多种策略配合使用，以降低用户只看到熟悉内容的风险，让用户接触到更丰富多样的信息，实现更精准和个性化的推荐。