刷短视频停不下来？购物网站总能猜中你的心思？这些背后都是推荐算法在起作用。但很多时候，推荐结果还是让人摇头——刚搜了双袜子，接下来半个月全是你穿过的同款图片。问题出在哪？其实，改进推荐算法没那么玄乎，关键得从真实用户行为里找答案。
\n\n别只盯着点击率，用户沉默也是信号
\n很多平台把点击、购买当作唯一正向反馈，可现实是，用户不点不代表不喜欢。比如你在旅游App上看了一堆海岛酒店，最后选了山间民宿，系统却因为你没点那些海景房，就认定你不感兴趣，下次直接过滤掉同类内容。这显然不合理。应该引入“浏览时长”“页面停留”“滑动轨迹”等隐性行为数据。哪怕没下单，盯着某张图片看了10秒，也说明它戳中了你的兴趣点。
\n\n冷启动不是死题，社交关系能破局
\n新用户刚注册，没历史行为怎么办？与其让他填一堆“你感兴趣的标签”，不如看看他从哪来。如果用户是通过朋友分享链接进来的，那这位朋友的兴趣偏好就是极好的参考起点。微信读书的“好友在读”功能就是这个逻辑——你不认识书，但你认识人。用社交链做初始推荐，比让用户勾选“我喜欢科幻”靠谱得多。
\n\n多样性不能牺牲，别让用户困在信息茧房
\n算法容易越推越窄。你点了一次钓鱼视频，接下来全是甩竿、上鱼、收线，连菜市场卖鱼的大爷都开始给你讲饵料配方。这种“过度拟合”会让用户疲劳。可以在推荐池里强制加入一定比例的“探索项”，比如每推荐5个垂类内容，插入1个跨类目但有潜在关联的内容。喜欢健身的人，也可能对健康饮食或运动装备设计感兴趣，别把路走死。
\n\n代码层面的小调整，效果可能大不同
\n有时候不用推倒重来，优化一下权重分配就能见效。比如在协同过滤模型中，给近期行为更高的时间衰减权重：
\ndef time_decay_weight(t):
return 0.9 ** ((current_time - t) / 7) # 每过一周，权重打九折
# 在计算用户相似度时应用
sim_score = cosine_similarity(user_a, user_b) * time_decay_weight(last_active)这样系统会更关注用户最近的动作，而不是被半年前的一次误点击长期绑架。
\n\n让用户能反向干预，才是长久之计
\n抖音有个小按钮：“不感兴趣”。别小看这个动作，它直接告诉算法“你搞错了”。比起后台复杂建模，这种显式反馈成本低、信号强。可以在推荐卡片旁加个“换一批”或“先别推这个”的选项，收集负样本。用户越用越顺手，算法也越练越准。
\n\n推荐算法不是黑箱魔术，它更像是一个不断试错的服务员。你皱眉，它记下；你点头，它跟进。改得好不好，最终还得看你愿不愿意继续往下刷。”,"seo_title":"如何改进推荐算法 - 天天顺科技网络优化指南","seo_description":"了解如何通过用户行为数据、社交关系和代码优化来有效改进推荐算法，提升用户体验与平台转化率。","keywords":"如何改进推荐算法,推荐算法优化,用户行为分析,协同过滤,信息茧房,网络优化"}