冷门但很稳：新91视频越用越“像”，因为收藏夹整理在收敛（信息量有点大）
最近在用新91视频的朋友可能都发现了一个有趣现象：起初推荐内容五花八门，过一段时间后，推送越来越“像你”——不是变得千篇一律而是更符合你的口味。很多人把这个归因于算法，但如果把焦点放在“收藏夹”的整理上，会发现一个更有意思的链条：收藏夹在逐步收敛，成为算法最稳定且最强的信号之一，从而让推荐变得更稳、更精准。
为什么会越用越“像”？
- 收藏夹作为强信号：与短时的点赞、一次性观看相比，收藏夹是一种强烈且持久的偏好标记。把视频收藏，往往意味着你愿意在未来再次回看或参考，这比一次滑过的停留更能告诉系统“这是我的风格”。
- 逐步精炼的选择集：随着时间推移，你会把收藏夹里的内容不断清理、分类或删除不再感兴趣的条目。这个过程会把你过去零散的兴趣变成更紧凑、更具代表性的“兴趣簇”。算法看到的就是一组高度相关的信号，自然会朝这个方向聚合推荐。
- 反馈闭环加速收敛：系统基于收藏夹推荐类似内容，你又更频繁地收藏这些“像你”的内容，形成正向循环。正是这个闭环把原本广泛的兴趣收敛成稳定的偏好画像。
- 交叉信号放大效果：收藏夹配合关注、播放时长、与内容的互动（留言、分享）等，会被合并为更强的偏好标签。单一行为可能模糊，但多重行为同时表明兴趣，就会把推荐变得更加一致。
收藏夹整理怎么做，能加快或优化这一收敛过程？
如果希望新91视频的推荐更“稳”且更有用，可把收藏夹当作你的“训练集”来管理。具体步骤和技巧如下：
1) 建立清晰的目录（两到六类为宜）
- 举例：学习类、灵感类、工具类、长期收藏、短期跟进。类别不要太多，太细反而让信号分散。 2) 用标签和笔记补充语义
- 如果平台支持标签或备注，写下短句说明你为什么收藏（“创作参考”、“复习用”、“感兴趣但未消化”），这些语义会帮自己回顾，也方便后续清理。 3) 定期做短时整理（每周10–20分钟）
- 新增的收藏先放在“待分类/观察”文件夹，观察一两周再决定是否归类或删除。这样可以避免一时冲动造成的垃圾信号。 4) 用“短期收藏”过滤噪声
- 对于想暂时保存但不想强信号化的内容，放入临时文件夹，过期后再决定是否转入主收藏。 5) 主动删除被弃内容
- 删掉与当前兴趣无关或已看过多次的内容。保持收藏集的“紧致”，能让算法更快捕捉真实偏好。 6) 利用播放习惯配合收藏
- 收藏并多次观看、跳转到相似标签的视频，会比仅收藏一次更强烈地影响推荐方向。
如何避免“过度收敛”带来的问题（也就是信息闭塞）？
收敛带来稳定，但同时可能减少意外发现。可以用这些方法保留探索性：
- 保留一个“发现种子”文件夹，定期放入看起来不相关但有潜力的内容。
- 每隔一段时间主动搜索或浏览不同的标签/频道，给算法输入新的信号。
- 使用次要账号或匿名窗口做随机探索，避免主要收藏夹被噪声污染。
- 有选择地取消对某类稳定内容的关注，减少“局部最优”的推送权重。
操作范例（落地流程，便于复制）
- 第一天：创建5个主文件夹和1个“待分类”夹。把最近想保存的20个视频放到“待分类”。
- 一周后：在一次10分钟整理中，把“待分类”中15个归类到主文件夹，剩下5个放入“短期收藏”或直接删掉。
- 每周：用10–20分钟查看主文件夹的新入内容，做必要的删除或重新标注。
- 每月：花30分钟查看“短期收藏”和“发现种子”，把值得长期保存的移入主文件夹，把过时的清除。
- 每季度：做一次“兴趣回顾”，看哪些类别越来越大、哪些在萎缩，然后决定是否合并或拆分文件夹。
结论：小而精的收藏夹，可以让推荐“越用越像”，但别忘了给系统留一点迷雾
把收藏夹当作长期偏好训练集来打理，会显著提高推荐系统的稳定性和精准度：你的收藏越紧凑，系统越能识别你的核心兴趣，推送也越稳。但如果希望在稳定中保留发现的乐趣，设置“短期收藏”“发现种子”、定期探索，能让推荐既不乏味也不过度扩散。按上面那些可执行的步骤去做，会发现新91视频越来越懂你，同时也还能偶尔给你一点惊喜。
