- 技术支撑：AI+大数据画出用户画像
行为追踪：记录你的搜索、播放时长、暂停/快进习惯，甚至不同时间段的观看偏好（比如深夜爱看纪录片）。
兴趣标签化：将影视内容拆解为“悬疑”“怀旧”“科幻”等标签，结合你的互动行为（点赞、收藏）动态调整标签权重。
协同过滤：分析与你兴趣相似的用户群体偏好，推荐他们喜爱的冷门优质内容（比如小众高分剧集）。
- 体验升级：从“被动接收”到“主动满足”
场景化推荐：上班通勤时推送单集短剧，周末推荐电影合辑，贴合碎片化时间需求。
跨屏联动：电视端记录观看进度，手机端自动同步追剧列表，无缝衔接多设备体验。
惊喜发现：偶尔穿插你未接触过但可能感兴趣的新题材（如文艺片爱好者看到纪录片推荐），拓展内容边界。
- 用户如何优化推荐精准度？
主动反馈：定期使用“不感兴趣”功能修正推荐偏差（比如误判类型偏好）。
完善资料：在个人设置中补充年龄、职业等人口统计信息，辅助算法理解潜在需求。
探索专区：参与“猜你喜欢”挑战活动，通过点击测试帮助系统学习更深层偏好。