Tale 推荐算法怎么猜出你喜欢什么
它看哪些信号
Tale 的推荐算法会综合收集你在 APP 里的各种行为，作为判断兴趣的依据。主要信号按权重排序：
- 完播率：这条视频你是完整看完了，还是中途滑走了？完播是最强的正反馈；
- 快速滑走：视频出来后 1 秒内就上滑切走——这是明确的负反馈，算法会记录"这类不要"；
- 点赞 / 收藏：主动互动，权重很高；
- 评论：比点赞更深层的互动；
- 分享：非常强的正反馈——愿意分享意味着你觉得这条内容值得传播；
- 观看时长：这条视频在你屏幕上停留了多久，哪怕没看完，停留时间也能提供信号；
- 作者关注：关注某个创作者后，该作者的其他视频会优先推给你。
新用户的"冷启动"
刚装完 Tale、还没有任何行为的新用户，推荐算法手上什么信号都没有，所以前几条视频是系统预设的热门通用池——通常是全球播放量高、互动好的视频，风格偏大众化。这时候你看到的内容"还没对上你的口味"是正常的。
让算法更快对齐你的兴趣
想让推荐流快速从"大众化"收敛到"对你胃口"，核心原则是正反馈和负反馈都要明确：
- 喜欢的 → 看完、适当点赞或收藏；
- 不喜欢的 → 不要硬着头皮看，看到开头就快速滑走。
最忌讳的行为是「看到不感兴趣但还拖拖拉拉看一会儿」——这等于在给算法发模糊信号，它搞不清楚你到底喜不喜欢。
推荐流会不会越刷越窄
好的推荐算法应该给用户推他们喜欢的内容，但也保留一定比例的"探索"内容（你可能感兴趣但还没表现过的类型）。Tale 也有这样的设计，所以长期使用后推荐流会以你喜欢的类型为主，但偶尔会跳出一些你没看过的新东西——这些就是"探索位"，是避免内容同质化的关键。
如果推荐一直不对怎么办
如果你刷了好几天推荐还是偏得离谱，可以尝试：
- 更积极地使用「快速滑走」处理不感兴趣的内容；
- 偶尔主动搜索你感兴趣的主题，让算法收到新线索；
- 清理本地数据后重新启动 APP（会丢失观看历史和本地收藏，慎用）。