番茄短剧推荐精准度优化包含五路径：一、强化显性反馈闭环，设“不感兴趣”按钮及细分标签屏蔽与补偿；二、构建动态分层兴趣图谱，依完播率划分三层并浮动标签权重；三、嵌入场景化上下文感知，结合时段、网络、定位调整推荐策略；四、AB分流冷启动干预，通过卡片选择、CTR筛选与微表情校准初始画像；五、部署跨端行为锚定，打通抖音、红果、番茄小说行为数据实现兴趣迁移。
如果您在番茄短剧平台观看内容时，发现推荐剧集与个人偏好偏差较大，则可能是由于用户行为信号未被有效捕获、标签体系覆盖不足或实时兴趣衰减未被及时响应。以下是提升推荐精准度的多种优化路径：
一、强化用户显性反馈闭环
该方法通过放大用户主动操作的数据权重，使推荐系统快速捕捉真实意图，避免隐式行为（如滑动、停留）带来的噪声干扰。
1、在播放页底部固定位置增设“不感兴趣”悬浮按钮，点击后弹出3秒倒计时确认框，防止误触；
2、用户选择“不感兴趣”原因时，强制勾选细分标签（如“题材不符”“演员不适配”“节奏太慢”），禁止跳过；
3、系统在24小时内屏蔽同标签下所有新上架剧集，并向该用户推送1条定制化补偿剧集（需满足：同IP衍生、同导演前作、同主演其他作品三者至少占其一）。
二、构建动态分层兴趣图谱
该方法打破静态标签池限制，依据用户近期行为频次、完成率、重复播放率划分三层兴趣强度，实现标签权重实时浮动。
1、将用户7日内行为划分为“强兴趣区”（单集完成率≥95%且重播≥2次）、“中兴趣区”（完播率70%–94%）、“弱兴趣区”（完播率＜70%）；
2、对“强兴趣区”内剧集的主演、编剧、制作公司、OST作曲人等关联节点自动打标并提升0.8倍权重；
3、当用户连续3天未进入“强兴趣区”任一剧集，系统触发兴趣迁移检测，向其推送3部跨题材但含相同高权重节点（如同一OST作曲人）的测试剧集。
三、嵌入场景化上下文感知模块
该方法引入设备状态、时段、网络环境等非内容维度信号，修正纯协同过滤导致的时空错配问题。
1、识别用户在通勤时段（早7–9点/晚17–19点）使用4G网络播放时，自动降低高清画质权重，优先召回≤90秒单集、字幕强化、无复杂运镜的剧集；
2、检测到用户夜间22点后开启Wi-Fi且停留时长＞15分钟，立即激活“沉浸模式”，屏蔽所有竖屏快剪类素材，仅推送横屏电影感强、单集≥3分钟、有完整起承转合结构的剧集；
3、若用户在景区定位范围内打开App，后台自动匹配近3日该区域热搜文旅短剧标签（如“平江路”“苏扇”“昆曲”），并将相关剧集置顶推荐流前3位。
四、实施AB分流冷启动干预
该方法针对新注册用户或长期沉默用户，规避传统热门榜粗放推荐，以最小成本获取高信噪比初始画像。
1、新用户首次启动时，强制展示6张风格迥异的剧集封面卡片（古装权谋/年代逆袭/都市甜宠/悬疑刑侦/非遗文旅/科幻轻喜），要求至少选择2张“可能想看”；
2、根据所选卡片的共性标签（如3张均含“女性主导叙事”或“强反转结构”），生成首小时专属种子池，其中70%为该标签下近7日CTR＞12%的剧集；
3、用户完成首部剧集播放后，立即调用即梦AI“视频3.5 Pro”模型提取其观看过程中的3个关键帧微表情（如皱眉频率、嘴角上扬持续时长、瞳孔放大峰值），反向校准初始标签置信度。
五、部署跨端行为锚定机制
该方法解决用户在抖音、红果短剧、番茄小说三端行为割裂问题，通过设备指纹+登录态绑定实现兴趣信号无缝迁移。
1、当用户在抖音端搜索“八零年代后妈”并点击3条相关短视频后，其番茄账号在2小时内收到带“同款年代设定”水印的定向剧集卡片；
2、若用户在红果短剧完成《拯救我的黑白月光》全集付费，其番茄账号首页立即出现“情感博弈进阶推荐”专区，内含3部具备同等心理描摹密度但不同年代背景的剧集；
3、用户在番茄小说阅读满30万字IP原作后，其短剧推荐流自动插入该IP改编剧的“原著对照片段”特别入口，点击即跳转至对应剧情节点并高亮标注原文段落。
