刷短视频停不下来，刚想买的东西就出现在购物首页，连你看剧的口味都被拿捏得死死的——这些背后其实都是推荐算法在干活。它不像人会说话，但确实一直在默默观察你的每个动作，慢慢摸清你的喜好。
推荐算法是怎么“认识”你的？
每次你点开一条新闻、播放一首歌、停留三秒的视频，系统都会记一笔。这些行为数据就像脚印，算法顺着一路走，就能知道你喜欢什么类型的内容。比如你总在晚上看美食视频，周末搜烘焙食谱，那过几天首页就会冒出自发推荐的蛋糕教程。
它不靠猜测，而是用数学模型分析行为模式。常见的协同过滤就是找“和你相似的人”，你看过的他们也爱看，那就推给你。另一种是内容特征匹配，比如你常看科技测评，系统就标记你对“手机”“性能测试”这类标签感兴趣，以后优先推相关内容。
不只是点击，连犹豫都算数
你以为没点进去就不被记录？错。你在某条标题上停留超过两秒，鼠标悬停、滚动速度变慢，这些微小动作都会被捕捉。有些平台甚至分析你滑动屏幕的节奏，判断是否产生兴趣。比如你反复拉回同一个商品图片，就算没下单，也算一次“软意向”。
登录账号后，跨设备行为也能串联起来。白天在电脑搜登山鞋，晚上手机上的运动App就开始推户外路线和装备清单。这种联动不是巧合，是算法把你的碎片行为拼成一张完整的画像。
学会之后，开始试探你的底线
算法不怕犯错，它靠试错进化。一开始可能乱推，但只要你有一次没点，下次同类内容就会减少。它像推销员，发现你对打折敏感，就多塞优惠信息；发现你反感广告，就会把推广内容包装得更像普通内容。
有时候你会觉得“这太懂我了”，其实是长期互动的结果。就像熟人知道你咖啡加几分糖，算法通过成千上万次反馈，学会了你的偏好边界。
能不能让它“忘掉”某些习惯？
可以，但得主动干预。比如在推荐内容旁点“不感兴趣”，或定期清除浏览记录。有些平台提供“关闭个性化推荐”选项，虽然会降低使用体验，但能切断部分数据追踪。不过只要继续用，新行为又会被重新学习。
如果你最近总搜感冒药，别惊讶第二天广告全变成药品推荐。这不是泄露隐私，而是算法根据公开行为做出的关联判断。真正要警惕的，不是它太聪明，而是我们太容易被“投喂”得忘了主动选择。