打开购物App，首页总能精准推中你最近想买的东西；刷视频时，一条接一条的内容让你停不下来。这些背后，都是推荐算法在悄悄工作。可有时候，推荐也会翻车——比如刚搜完拖把，接下来三天全是你家客厅的清洁工具。这时候就得想想，算法还能怎么改才更贴心？
从“猜你喜欢”到“真懂你”
很多平台的推荐还停留在“协同过滤”的老路子：你和A用户行为相似，A喜欢的东西就推给你。这招简单有效，但容易陷入信息茧房。比如你偶尔点了个健身视频，接下来全是俯卧撑教学，连做饭视频都被挤没了。优化的第一步，是让模型学会分辨“偶然点击”和“真实兴趣”。加入时间权重、停留时长、互动频率这些维度，能让系统更清楚哪些是顺手一点，哪些是真心想看。
上下文感知：别忘了“此刻”的需求
人不是机器，兴趣会变。早上想看新闻，中午刷美食，晚上只想躺平看搞笑片段。如果算法只盯着长期偏好，就会错过这种动态变化。引入上下文信息，比如时间段、设备类型、地理位置，能大幅提升推荐的相关性。比如傍晚六点打开音乐App，优先推通勤歌单比推晨跑热曲更合理。
冷启动问题：新用户也能有好体验
新注册的用户啥数据都没有，推荐栏一片空白，怎么办？可以用内容-based策略打底。分析物品本身的标签，比如电影的类型、导演、演员，再结合注册时勾选的兴趣选项，先搭个初步画像。等用户有了几条交互记录，再平滑过渡到混合推荐模式。这样既避免了“无从下手”，也减少了早期误推的概率。
多样性不能牺牲
一味追求点击率，会让推荐越来越窄。今天点了一次猫视频，明天满屏都是喵星人，连狗狗都不让出镜。健康的推荐系统得主动引入多样性机制。比如在排序阶段加入“品类打散”规则，确保同一类内容不会连续出现太多；或者用多臂老虎机（Multi-armed Bandit）策略，在探索（推新内容）和利用（推高点击内容）之间找平衡。
代码示例：简单的加权评分模型
有时候，优化不一定要上复杂模型。一个带权重的评分函数，就能明显改善效果。比如：
def calculate_score(click_weight=0.3, duration_weight=0.5, like_weight=1.0):
score = (user.clicks * click_weight) \
+ (user.watch_duration * duration_weight) \
+ (user.likes * like_weight)
return score / (click_weight + duration_weight + like_weight)这个小函数把观看时长的权重拉高，减少“标题党”带来的干扰。类似的小调整，在实际场景中往往比换模型来得更快更稳。
用户反馈要闭环
很多人觉得“不感兴趣”按钮是摆设，点了也没用。其实关键在于反馈是否进入训练闭环。每一次“不感兴趣”或“屏蔽作者”，都应该被记录并用于负样本训练。更重要的是，系统要有能力告诉用户“因为你屏蔽了某类内容，所以接下来会减少类似推荐”，这种透明感能提升信任度。
推荐算法不是越复杂越好，而是越合适越好。真正优秀的推荐，是让人察觉不到它的存在——就像空气一样，看不见，但一直用得舒服。