为什么每次实验要使用不同的随机种子？

在推荐系统和其他机器学习算法中，使用随机种子（random seed）的主要目的是确保实验的可重复性和公平性。通过设置随机种子，你可以确保在每次运行实验时，随机数生成器的状态是相同的，因此算法的行为和结果也是一致的。这对于比较不同算法、调整参数或重复实验结果至关重要。

在推荐方法实例化过程中，使用不同的随机种子可能有以下几个原因：

1. 实验可重复性：如果你在多个实验中使用相同的随机种子，那么实验结果将是可重复的。这意味着如果你重新运行相同的代码，你将得到相同的结果。这对于记录和分享实验结果非常有用。

2. 交叉验证：在机器学习中，交叉验证是一种常用的评估模型性能的方法。通过在不同的随机种子下运行模型，你可以获得模型性能的一个更全面的估计，因为不同的随机种子可能导致不同的数据划分（例如，训练集和测试集）和模型初始化。

3. 算法稳健性：使用不同的随机种子可以评估算法的稳健性。如果算法的性能在不同随机种子下保持一致，那么它可能是一个更稳健的算法。相反，如果算法的性能随着随机种子的变化而大幅波动，那么它可能不太稳定。

4. 探索不同的随机配置：在某些情况下，使用不同的随机种子可能是为了探索算法在不同随机配置下的表现。这可能包括不同的初始化、不同的数据划分或其他随机过程。

5. 避免局部最优解：在优化过程中，使用不同的随机种子有助于避免陷入局部最优解。通过随机地初始化模型或调整参数，算法可能有机会探索更广泛的解空间，并找到更好的全局最优解。

使用例如seed + 2这样的种子可能是为了确保每次实验都使用一个新的随机种子，从而避免之前实验的结果对后续实验产生影响。这样，你可以更准确地评估算法的性能，而不是受到随机性的干扰。