刷短视频停不下来，刚聊到的东西下一秒就出现在推荐页，是不是总觉得手机在“偷听”你说话？其实不是手机有多神通广大，而是背后的推荐算法太懂你。它可不是随机推内容，而是靠收集大量你的行为数据，一点点拼出你的兴趣画像。
\n\n你在平台的一举一动，都是数据原料
\n打开购物App，哪怕只是随便翻两眼连商品标题都没点开，系统已经记下你看了什么、停留多久。这些看似无关紧要的动作，都会被归为“潜在兴趣信号”。比如你在女装页面多停留了三秒，哪怕最后什么都没买，算法也会默默标记：“这个人可能对这类款式有点兴趣”。
\n\n更明显的操作当然更容易被抓取：点赞、收藏、加购、下单、评论……每一步都被记录。尤其是你主动打的标签，比如给商品评“尺码偏小”或“质量不错”，这些文字内容还会被自然语言模型分析，进一步细化你的偏好。
\n\n你的设备和环境信息也没逃过
\n除了行为，算法还会看你是谁、在哪、用什么设备。比如你常在晚上10点后用手机看搞笑视频，系统就会把“夜间娱乐用户”这个标签贴给你。如果你的设备定位常出现在大学城附近，可能会收到更多平价穿搭或外卖优惠的推荐。
\n\n甚至网络状态也能成为参考。有研究发现，加载慢的视频如果还是被你看完了，说明内容足够吸引人，这种“忍耐力”也会被算作兴趣权重。
\n\n人际关系也在推荐范围内
\n有些平台会分析你关注了谁、谁经常和你互动。比如你在社交平台总给某个朋友点赞，系统可能推测你们兴趣相似，于是把你朋友喜欢的内容也推给你。这就像现实中的熟人安利，只不过整个过程是自动完成的。
\n\n搜索和浏览历史是核心素材
\n你搜过的关键词，比如“露营装备入门”“减脂餐一周搭配”，直接暴露了短期需求。算法会结合时间因素判断是临时起意还是长期爱好。如果你连续三天搜咖啡机评测，大概率会被打上“近期想买”的标签，然后收到各种咖啡相关推荐。
\n\n浏览路径也很关键。比如从首页→数码频道→耳机分类→降噪耳机榜单，这一串跳转像一张行为地图，清楚告诉算法你现在处于“选购决策期”。
\n\n别忘了那些你没做的事
\n算法不仅看你做了什么，还看你跳过了什么。比如连续五条宠物视频你都快速划走，系统就会降低同类内容的推送频率。这种“负反馈”和点赞一样重要，只是你根本意识不到自己在“教”算法。
\n\n再比如你每次看到某个品牌的广告都会立刻点击“不感兴趣”，时间久了，这个品牌的所有推广都会从你眼前消失——不是它不投广告，而是算法已经学会绕开你。
\n\n代码示例：简单的用户行为记录结构
\n{\n "user_id": "u_88231",\n "timestamp": "2024-04-05T20:32:15Z",\n "action_type": "view",\n "item_id": "p_5678",\n "duration_sec": 4.2,\n "page_source": "homepage_recommended",\n "device_model": "iPhone 14",\n "location_city": "杭州"\n}这只是一个简化版的数据记录格式，真实系统中每秒钟会处理数百万条这样的行为日志，再通过模型实时更新每个人的推荐策略。
\n\n推荐算法不像人那样“理解”内容，它只是不断比对谁和谁行为相似、什么内容容易引发下一步动作。你刷到的每一条视频、每一个商品，都是过去几百次点击、滑动、停留共同计算的结果。它不关心你是谁，只关心你怎么动。”,"seo_title":"推荐算法收集哪些信息？揭秘你被记录的每一秒行为","seo_description":"推荐算法如何收集用户行为、设备信息、社交关系等数据来精准推送内容？本文详解你每天被记录的细节和背后的逻辑。","keywords":"推荐算法,数据收集,用户行为,信息追踪,算法推荐,隐私保护"}