推荐算法是怎么“猜”你喜欢什么的
打开短视频App，刷两下就开始看到你感兴趣的视频；逛一会儿电商网站，首页就开始推你最近提过的商品。这些都不是巧合，而是背后的推荐算法在实时调整内容。它像一个细心的导购员，一边观察你的行为，一边悄悄更新“你可能喜欢”的清单。
用户行为是算法的“信号灯”
你在平台上的每一个动作都会被记录：点击了哪个标题、停留时间多长、有没有点赞或转发、甚至中途退出——这些数据都在告诉算法：“这个内容对他有用”或者“他不感兴趣”。比如，连续跳过几个宠物视频，系统很快就会减少同类推荐。
再比如，你昨晚搜索了“露营装备”，今天打开购物App，首页就出现了帐篷、睡袋和便携炉具。这说明算法已经根据关键词和浏览路径，快速调整了推荐策略。
协同过滤：用别人的选择帮你筛选
除了盯你，算法还会看“和你相似的人”在看什么。这种叫协同过滤的技术，原理很简单：如果A和B之前喜欢的东西高度重合，那A最近点开的新内容，也可能适合B。
举个例子，你和朋友都喜欢科幻电影和机械键盘，某天你看了一个新出的科幻片并给了高分，系统发现你们的偏好曲线接近，就可能把这个片子推给还没看的他。
内容特征匹配：从“标签”入手做推荐
每个内容都有自己的“数字标签”：文章的主题、视频的分类、商品的属性等。算法会把这些标签和你的兴趣画像做匹配。比如你常看“Python教学”视频，系统就会给你打上“编程初学者”标签，之后优先推送同类型内容。
这种匹配还能细到关键词级别。你在一篇“手机选购指南”下评论“预算2000以内”，后台可能立刻更新你的用户画像，接下来几天推荐的机型就会集中在该价位段。
实时反馈机制让推荐动态变化
推荐不是一锤子买卖。现在的系统大多采用在线学习模型，能根据即时反馈快速迭代。比如你刚点了某个广告但3秒后退出，系统会判定“相关性低”，下次同类内容权重自动下调。
有些平台还会设置“探索机制”，偶尔推一点你没接触过的领域，看看反应。比如总看美食视频的人，突然被推了个烘焙课程，如果看完还点赞，后续就可能加入更多生活技能类内容。
代码示例：简单的协同过滤逻辑示意
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# 用户-物品评分矩阵
user_item_matrix = pd.DataFrame([
[5, 3, 0, 1],
[4, 0, 0, 1],
[1, 1, 0, 5],
[1, 0, 0, 4],
], index=['UserA', 'UserB', 'UserC', 'UserD'],
columns=['Item1', 'Item2', 'Item3', 'Item4'])
# 计算用户相似度
similarity = cosine_similarity(user_item_matrix)
sim_df = pd.DataFrame(similarity, index=user_item_matrix.index,
columns=user_item_matrix.index)
# 推荐：基于最相似用户的喜好补全当前用户未接触的内容
def recommend(user):
similar_users = sim_df[user].sort_values(ascending=False).index[1:]
for u in similar_users:
user_items = user_item_matrix.loc[u]
target_items = user_item_matrix.loc[user]
candidates = user_items[target_items == 0] # 只看目标用户未评分的
if len(candidates) > 0:
return candidates.idxmax()
return None
print(recommend('UserA')) # 输出推荐项平台也在防止“信息茧房”
光推你熟悉的东西容易让人陷入“信息茧房”。所以现在很多算法会主动引入多样性策略，比如每隔几条插入一个不同类别的内容，或者定期清空短期兴趣权重，避免长期固化推荐模式。
比如你连续三天刷健身视频，系统可能在第四天推一条烹饪教程试试水。如果你停下来认真看完，后面的推荐就会加入更多健康饮食相关内容，而不是一味堆叠训练计划。