刷短视频时，刚想看个萌宠，下一秒就跳出一堆猫咪视频；刚搜了一次运动鞋，购物软件就开始推各种球鞋广告。你有没有觉得，这些软件好像特别懂你？其实背后靠的就是推荐算法，它确实在悄悄学习你的使用习惯。
推荐算法是怎么“看”你行为的
每次你在App里点击、停留、点赞或跳过某个内容，系统都会记录下来。比如你在某视频上多看了10秒，算法就会认为你对这类内容有兴趣。时间一长，它就能拼出一张你的“兴趣画像”——喜欢什么类型的内容、常在什么时间段活跃、偏爱快节奏还是慢节奏视频。
像抖音、B站这类平台，用的大多是协同过滤和深度学习模型。简单说，就是先找和你行为相似的一群人，看看他们喜欢啥，再把这些内容推给你。同时，模型还会不断调整参数，让推荐结果越来越贴合你的口味。
举个生活中的例子
小李最近开始健身，随手搜了几次“俯卧撑教学”。没过两天，他刷到的视频几乎全是增肌食谱、跑步计划和瑜伽拉伸。这并不是巧合，而是系统捕捉到了他的新兴趣点，并迅速调整了推荐策略。
甚至你没主动搜索的内容，也可能被猜中。比如你总在晚上10点后看搞笑段子，系统可能就会把这个时段标记为“放松时间”，自动多推些轻松类内容。
代码层面是怎么实现的
很多推荐系统底层会用到用户行为序列建模。比如用Python处理用户点击流数据：
import pandas as pd
# 模拟用户行为数据
user_actions = pd.DataFrame({
'user_id': [101, 101, 101, 102, 102],
'item_id': [2001, 2005, 2010, 2001, 2015],
'action': ['click', 'like', 'watch_80%', 'click', 'skip'],
'timestamp': ['2024-04-01 19:00', '2024-04-01 19:05', '2024-04-01 19:10',
'2024-04-01 20:00', '2024-04-01 20:02']
})
# 根据行为加权计算兴趣得分
action_weight = {'click': 1, 'like': 2, 'watch_80%': 3, 'skip': -2}
user_actions['score'] = user_actions['action'].map(action_weight)通过这样的数据处理，系统能给每个内容打分，进而决定是否推给用户。
但算法也会“误判”
有时候你会看到完全不相关的推荐，比如刚聊了几句感冒药，广告就开始狂推药品。这是因为算法只能基于表面行为做推测，没法理解真实语境。它不知道你是帮家人问的，还是只是看新闻提到一句。
而且一旦形成“信息茧房”，你看到的内容会越来越窄。喜欢看美食，就全是吃播；爱看汽车，连宠物视频都带着车载镜头。
你可以反向影响推荐结果
别忘了，你也有主动权。长按视频选择“不感兴趣”，或者主动搜索新领域内容，都能帮助系统更新你的兴趣标签。比如你想换口味学摄影，连续点几个教程视频，一周内首页就会开始出现相机评测和构图技巧。
推荐算法不是魔法，它更像一个不断试错的学习者。你喂它什么数据，它就变成什么样。与其觉得被“监视”，不如把它当成一个可以调教的助手，关键是怎么用好它。