用户特征一般符合长尾效应，所以对于出现比较少的特征，应该减小权重（参考DIN可知）

在推荐算法中，如果对出现次数比较少的特征给予一定的重视程度，可能会增加过拟合的风险。这是因为给予出现次数较少的特征更高的权重，可能会导致模型在训练集上过度拟合这些特征，从而降低模型在测试集上的泛化能力。

举个例子，如果在一个推荐系统中，某个用户只看过一次某种类型的电影，而其他用户都没有看过这种类型的电影，如果我们在训练模型时给予这种类型的电影更高的权重，那么模型可能会在训练集上过度拟合这个用户的兴趣，从而降低在其他用户上的预测能力。

因此，在推荐算法中，应该谨慎对待出现次数较少的特征，可以考虑对这些特征进行降维处理或者在特征工程中使用一些其他的技巧来缓解这个问题。同时，在使用机器学习算法时，还可以采用一些正则化技术来降低过拟合的风险。