我对比了30个样本：91网页版为什么你总刷到同一类内容？多半是推荐逻辑没弄明白（这点太容易忽略）

黑料视频 2026年02月27日 00:04 55 V5IfhMOK8g

我对比了30个样本：为什么91网页版你总刷到同一类内容？多半是推荐逻辑没弄明白（这点太容易忽略）

最近抽空对91网页版做了一个小实验：随机选取30个账号/会话，记录各自打开后的前两屏推荐内容，观察类别分布、重复率和排序稳定性。结论很直接——你总是刷到同一类内容，大多数时候不是“巧合”也不是你运气差，而是推荐系统设计和信号处理在起作用。下面把观察到的关键原因、背后的逻辑和可操作的应对办法一并讲清楚。

我看到的现象（实验观察）

多数会话在首页前20条中高度集中在少数几类主题，同一类内容重复出现频率高，换账号也差别不大。
推荐列表的实时更新往往把“热门/近期”内容推到前面，而非真正基于多样化用户偏好。
小幅行为（点一次、停留几秒）就能显著改变后续推荐方向，说明系统对短期信号敏感。

为什么会出现“老刷同类内容”的情况——推荐逻辑拆解

个性化信号加权但不够分散推荐系统会综合点击、播放/停留时长、点赞/收藏等行为来建模偏好。但如果系统把短期行为（最近一次点击）权重调得很高，会出现“短期放大效应”，一次偏好就把后续结果拉向同一类。
热门与流量优先（Popularity bias）为了提高点击率和留存，许多平台会优先推热门内容或被广泛互动的条目。热门内容被不断曝光后又获得更多互动，形成正反馈，导致“同质化洪流”。
相似度推荐（Content-similarity）基于内容的推荐会把标注相似的内容串成队列。若内容标签、标题或封面中重复使用同一类关键词，推荐很容易形成同质化序列。
反馈环与过滤气泡（Filter bubble）系统根据已有行为做出强化性推荐，用户自然接触到的内容越来越局限，外部多样性被滤掉。
排序与位置偏差（Position bias）前几项位置获得的点击率远高于后面，系统倾向于把它们不断保留或放入更多相似内容以确保短期指标。
会话与冷启动问题新会话或新账号没有丰富历史，推荐系统会退回到“最安全”的热门或标签强关联内容，导致多数新用户看到的内容高度相似。
商业策略与内容池限制一些平台会优先展示带有商业优先级或合作内容的条目，内容池如果有限也会放大重复感。