从机制上解释：新91视频想更对胃口？先把收藏夹整理这一步做对（别说我没提醒）
开门见山：你天天刷新91，觉得推荐总是差点意思？问题常常不是算法“坏掉”，而是你给算法的信号不够精准。收藏夹在推荐系统里并非“装饰品”，而是高权重的偏好表达。把这一步做好，推荐就会往你喜欢的方向靠拢。
为什么收藏夹能影响推荐（机制层面）
- 强信号优先级高：观看时长、点赞、评论都是信号，但主动添加到收藏夹表示“长期偏好”，系统会把它当作稳定兴趣来权衡。
- 聚类与相似度匹配：收藏项会被转化为内容向量（主题、风格、标签等），系统通过向量相似度把更多相近内容推给你。
- 冷启动和长期画像：新账号或冷启动状态下，收藏夹能快速构建兴趣画像，比单次观看更能改变推荐分布。
- 噪声过滤：删除或整理不相关的收藏能提升信号质量，降低算法被错误兴趣干扰的概率。
如何把收藏夹整理“做对”（实操步骤） 1) 先做一次清理：把明显不再感兴趣或误点入库的内容删掉。旧内容会拖低画像精度。 2) 分门别类建子文件夹／播放列表：按主题、场景或情绪分类（例如：专业学习、搞笑放松、创作者A合集）。系统更容易识别出你的多个兴趣维度。 3) 给收藏命名要有策略：如果平台支持给播放列表命名，写出明确标签（如“短动画｜冷幽默”），能被检索和分类算法更好利用。 4) 优先收藏代表性内容：挑最能代表你偏好的视频入库，而不是随手收藏一堆杂乱内容。 5) 主动互动配合：对重要收藏的视频点个赞、看完整、看几遍或评论，提高这些视频的权重。 6) 定期复盘（每1–3个月）：看推荐变化，调整收藏夹。兴趣会变，画像也要跟着改。 7) 切勿滥用多账号分散画像：若目标是把主账号的推荐精准化，尽量在一个账号里集中你的主要偏好；多账号会让系统每个账号都变“模糊”。
常见误区与避免方法
- 误区：收藏越多越好。现实：收藏过多且主题混杂，会让系统判断你是“泛兴趣用户”，难以精准推荐。精而少胜于多而杂。
- 误区：收藏就够了。现实：收藏是强信号，但要配合观看行为、互动等才能长效优化。
- 误区：一次整理后就万事大吉。现实：算法持续学习，定期微调更有效。
简短清单（5分钟动作）
- 删除5个明显不相关的收藏
- 为最常看的3个主题建3个播放列表并分别命名
- 对每个播放列表里最代表性的5个视频做一次完整观看并点赞
- 下次刷视频时优先在这些播放列表里新增能代表你口味的新内容
结语 把收藏夹当成你的兴趣“名片”来打理，而不是随手堆放的书签。按照上面的逻辑整理一次，你会发现新91的推荐慢慢“投喂”出你想看的那类内容。别说我没提醒——动动手，信号就能变清晰，舒服的推荐自然就来了。
