对推荐系统的研究主要集中在产品推荐上，其中推荐主要基于购买者的偏好。 然而，尚未系统研究在潜在匹配的偏好也可能在焦点用户的决策中起作用的双面匹配市场中的用户推荐。 我们的研究旨在通过研究向潜在用户提供潜在候选人偏爱的建议来填补用户推荐的影响，并探索潜在的用户异质性，以填补这一空白。 与在线约会平台合作，我们设计并进行了一项随机实地实验，在该实验中，我们根据i）他们自己的偏好，ii）潜在匹配的偏好或iii）相互的偏好向用户提供建议。 我们发现，虽然所有三个建议都会导致消息启动次数增加，但是当建议中包含候选人的偏好时，用户对候选人的选择就会有所不同。 具体而言，尽管这些候选人可能不是最理想的选择，但用户倾向于选择喜欢他们的人。 反过来，这会导致响应和匹配方面的更大改进。 有趣的是，推荐者系统内候选者选择的这种差异不会溢出到搜索中没有提供偏好信息的选择中。 我们进一步观察到异构效应，其中表现出更多不同偏好的用户和更主动的用户对匹配方的偏好更敏感。 我们的发现为当前设计之外的如何设计用户推荐系统提供了宝贵的见解，其中推荐主要基于特定用户的偏好。
