基于人工智能技術(shù)的推薦算法應(yīng)用4.1基于人工智能技術(shù)的推薦算法優(yōu)化4.1.1用戶行為數(shù)據(jù)的深度挖掘技術(shù)剖析小紅書平臺(tái)上用戶多方面的行為數(shù)據(jù)，對優(yōu)化個(gè)性化推薦算法而言是關(guān)鍵步驟，用戶行為數(shù)據(jù)覆蓋瀏覽、點(diǎn)贊、評(píng)論、收藏、分享等操作，借助人工智能技術(shù)收集并整合這些數(shù)據(jù)，構(gòu)建較為全面的用戶行為畫像，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘可發(fā)現(xiàn)不同行為間潛在聯(lián)系，以頻繁瀏覽美妝筆記的用戶為例，他們或許對時(shí)尚穿搭也感興趣，運(yùn)用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘能精準(zhǔn)識(shí)別此類關(guān)聯(lián)，為推薦算法提供有效參考。聚類分析可將用戶按行為特征分組，根據(jù)用戶的瀏覽偏好、消費(fèi)能力等，把他們劃分成不同的群體，再為每個(gè)群體制定個(gè)性化的推薦策略。李斯茗和姒曉霞（2025）指出，對用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析，能夠提高內(nèi)容和用戶興趣的匹配程度，從而提高推薦的精準(zhǔn)度和多樣性，滿足用戶的個(gè)性化需求，提升用戶體驗(yàn)，從而提高用戶對推薦內(nèi)容的滿意度和點(diǎn)擊率[]。4.1.2基于深度學(xué)習(xí)的推薦模型優(yōu)化技術(shù)結(jié)合深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行算法優(yōu)化，能提升小紅書平臺(tái)個(gè)性化推薦的準(zhǔn)確性與個(gè)性化程度。劉啟航（2023）提出融合注意力機(jī)制的NCF模型（神經(jīng)協(xié)同過濾模型）與對比學(xué)習(xí)優(yōu)化的LightGCN模型（輕量圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型），提升推薦精度[]。在小紅書平臺(tái)，NCF推薦算法雖應(yīng)用廣泛，但存在忽視特征影響差異的問題。通過引入注意力機(jī)制，考慮不同交叉特征對結(jié)果的影響程度，調(diào)整特征權(quán)重，優(yōu)化損失，可更精準(zhǔn)捕捉用戶興趣。LightGCN結(jié)合對比學(xué)習(xí)技術(shù)，能進(jìn)一步提升其性能，使推薦更貼合用戶需求。利用這些改進(jìn)算法，對小紅書用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘和分析，能有效解決傳統(tǒng)算法在推薦準(zhǔn)確性和個(gè)性化方面的不足，為用戶提供更符合其興趣和偏好的內(nèi)容推薦。4.1.3基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)推薦技術(shù)在人工智能時(shí)代，個(gè)性化推薦技術(shù)對于小紅書平臺(tái)來講十分關(guān)鍵，運(yùn)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)，可對推薦算法的決策過程給予優(yōu)化，提升推薦效果，強(qiáng)化學(xué)習(xí)借助智能體和環(huán)境之間的交互得以實(shí)現(xiàn)，以最大化累積獎(jiǎng)勵(lì)作為目標(biāo)來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，于小紅書平臺(tái)而言，智能體可視作推薦算法，而用戶的反饋以及行為便構(gòu)成了環(huán)境。算法依據(jù)用戶的點(diǎn)贊、評(píng)論、轉(zhuǎn)發(fā)等行為獲取獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，若用戶積極互動(dòng)便給予正獎(jiǎng)勵(lì)，反之則給予負(fù)獎(jiǎng)勵(lì)，算法歷經(jīng)不斷地嘗試、犯錯(cuò)再學(xué)習(xí)，可調(diào)整推薦策略，使推薦內(nèi)容更加契合用戶的興趣，李斯茗和姒曉霞（2025）說明，在個(gè)性化新聞推薦里可基于深度學(xué)習(xí)提出優(yōu)化策略，這給我們帶來一個(gè)啟示，在小紅書平臺(tái)，也可將強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)合起來，對推薦算法進(jìn)行優(yōu)化。如此做可提升推薦的準(zhǔn)確性與個(gè)性化程度，契合用戶各式各樣的需求，提升用戶的體驗(yàn)，還可以提高平臺(tái)的競爭力[]。4.2個(gè)性化推薦技術(shù)應(yīng)用策略4.2.1興趣匹配增強(qiáng)技術(shù)：實(shí)時(shí)反饋與標(biāo)簽體系提高內(nèi)容推薦和用戶興趣的匹配度，是小紅書平臺(tái)個(gè)性化推薦算法優(yōu)化的關(guān)鍵之處，可以引入實(shí)時(shí)反饋機(jī)制，用戶對推薦內(nèi)容進(jìn)行的點(diǎn)贊、評(píng)論以及分享等操作，可及時(shí)呈現(xiàn)出他們的興趣傾向，算法依據(jù)這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，調(diào)整推薦策略，讓推薦更精準(zhǔn)地符合用戶興趣，也可運(yùn)用人工智能技術(shù)，仔細(xì)分析用戶以往的行為數(shù)據(jù)，挖掘出他們潛在的興趣點(diǎn)。借助深度學(xué)習(xí)算法處理大量數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)用戶興趣更深層次的特征與規(guī)律，例如分析用戶瀏覽的內(nèi)容類別、停留的時(shí)長等，這樣就能更準(zhǔn)確地把握他們的興趣。強(qiáng)化內(nèi)容分類以及標(biāo)簽體系的構(gòu)建同樣十分關(guān)鍵，針對小紅書里的各類內(nèi)容給予細(xì)致劃分，并且精準(zhǔn)地添加標(biāo)簽，如此一來算法便能更清晰地識(shí)別內(nèi)容跟用戶興趣之間的關(guān)聯(lián)，李斯茗與姒曉霞（2025）指出，提高內(nèi)容和用戶興趣的匹配程度是個(gè)性化新聞推薦算法優(yōu)化的關(guān)鍵所在，這在小紅書平臺(tái)同樣適用[]。4.2.2多樣性推薦技術(shù)：探索機(jī)制與動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)在人工智能和個(gè)性化推薦技術(shù)的幫助之下，小紅書平臺(tái)運(yùn)用多樣化與探索性推薦算法來打破信息繭房，提供豐富的內(nèi)容，在多樣化方面，小紅書可以結(jié)合不同類型的推薦算法，如將基于內(nèi)容的推薦與協(xié)同過濾算法相結(jié)合，協(xié)同過濾是推薦算法中最常見也是最經(jīng)典的一種算法,其思想是根據(jù)最接近的用戶或類似的對象來推薦目標(biāo),并經(jīng)常被用于各種推薦系統(tǒng)中[]。前者依據(jù)用戶歷史瀏覽內(nèi)容的特征推薦相似但存在差異的筆記，后者根據(jù)與用戶興趣相似群體的喜好，推送不同風(fēng)格和主題的筆記，以此提高推薦的多樣性[]。在探索性推薦算法方面，引入隨機(jī)探索機(jī)制，按一定比例向用戶展示他們未明確表示興趣但熱門或有潛力的內(nèi)容，激發(fā)用戶新的興趣，還可根據(jù)用戶近期的搜索、點(diǎn)贊等行為，實(shí)時(shí)調(diào)整探索內(nèi)容的范圍，依靠這些算法優(yōu)化，小紅書可為用戶帶來更為豐富、多元的內(nèi)容體驗(yàn)，提升用戶的活躍度與滿意度。協(xié)同過濾是推薦算法中最常見也是最經(jīng)典的一種算法,其思想是根據(jù)最接近的用戶或類似的對象來推薦目標(biāo),并經(jīng)常被用于各種推薦系統(tǒng)中。4.2.3用戶畫像動(dòng)態(tài)建模技術(shù)：多源數(shù)據(jù)融合在人工智能與個(gè)性化推薦技術(shù)發(fā)展的背景下，優(yōu)化小紅書平臺(tái)用戶畫像構(gòu)建對算法優(yōu)化十分關(guān)鍵，其中考慮用戶動(dòng)態(tài)興趣是一項(xiàng)關(guān)鍵策略，用戶的興趣并非固定不變，會(huì)隨著時(shí)間以及熱點(diǎn)的變化而改變，可以借助人工智能技術(shù)，實(shí)時(shí)監(jiān)測用戶的行為，如瀏覽、點(diǎn)贊、收藏等，然后分析他們興趣的轉(zhuǎn)變。例如要是用戶最近對健身話題的關(guān)注增多，就可及時(shí)更新其畫像中的興趣標(biāo)簽，還可以引入多源數(shù)據(jù)融合的辦法，除了平臺(tái)內(nèi)的行為數(shù)據(jù)之外，再結(jié)合用戶的社交媒體資料、消費(fèi)記錄等，這樣就能更全面且精準(zhǔn)地描繪用戶畫像，如李斯茗和姒曉霞（2025）所提出的，基于多源數(shù)據(jù)融合在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用，能提升畫像構(gòu)建準(zhǔn)確性，使個(gè)性化推薦更貼合用戶需求[]。通過這些策略，能夠?qū)崿F(xiàn)用戶畫像動(dòng)態(tài)更新與精準(zhǔn)構(gòu)建，為小紅書個(gè)性化推薦算法優(yōu)化提供有力支撐。4.3個(gè)性化推薦技術(shù)實(shí)施方案4.3.1設(shè)置行為觀察期在小紅書平臺(tái)運(yùn)用人工智能和個(gè)性化推薦技術(shù)進(jìn)行算法優(yōu)化時(shí)，設(shè)置行為觀察期是關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過對用戶在一段時(shí)期內(nèi)瀏覽時(shí)間和頻次展開監(jiān)測，可精確地掌握用戶興趣。就像鄧涵子（2024）的研究中所指出的那樣，可以針對新用戶設(shè)定初始觀察期，收集他們的瀏覽行為數(shù)據(jù)，像瀏覽一篇筆記所花費(fèi)的時(shí)長、在特定類目頁面停留的時(shí)間、單位時(shí)間內(nèi)瀏覽同一類筆記的頻次等[]。依據(jù)這些數(shù)據(jù)，系統(tǒng)運(yùn)用人工智能算法剖析用戶偏好，構(gòu)建起初步的個(gè)性化推薦模型，當(dāng)觀察期結(jié)束后，依據(jù)分析結(jié)果為用戶提供更符合其興趣的內(nèi)容，以此提升推薦的合理性與準(zhǔn)確性，提高用戶在小紅書平臺(tái)的使用體驗(yàn)。4.3.2建立情緒標(biāo)簽系統(tǒng)在小紅書平臺(tái)的算法優(yōu)化工作中，構(gòu)建情緒標(biāo)簽系統(tǒng)可借助人工智能與個(gè)性化推薦技術(shù)，防止過度推送負(fù)面內(nèi)容，可運(yùn)用深度學(xué)習(xí)算法對筆記文本展開情緒分析，先收集諸多小紅書筆記數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)包含不同主題與風(fēng)格，借此構(gòu)建訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，再借助自然語言處理技術(shù)，提取文本特征，并標(biāo)注情緒類別，如積極、消極、中性等。接著訓(xùn)練情感分類模型，使其能精準(zhǔn)識(shí)別筆記的情緒，據(jù)溫亞慧（2024）的研究說明，小紅書用戶的行為有多樣性和復(fù)雜性，平臺(tái)應(yīng)通過定期系統(tǒng)升級(jí),持續(xù)優(yōu)化用戶體驗(yàn)，提高平臺(tái)的可用性和穩(wěn)定性，以適應(yīng)新內(nèi)容與用戶需求，在建成情緒標(biāo)簽系統(tǒng)后，便可依據(jù)用戶的情緒偏好實(shí)施個(gè)性化推薦，減少負(fù)面內(nèi)容推送，提升用戶體驗(yàn)[]。4.3.3用戶隱私保護(hù)策略（隱藏性別特征）在人工智能以及個(gè)性化推薦技術(shù)的大背景之下，小紅書平臺(tái)于開展算法優(yōu)化工作之際，將隱藏性別特征視為避免性別推薦出現(xiàn)差錯(cuò)的關(guān)鍵步驟，平臺(tái)可借助人工智能算法，在剖析用戶行為數(shù)據(jù)的過程中，不再把性別作為推薦的主要參考依據(jù)，展開來說，算法會(huì)對用戶的瀏覽、點(diǎn)贊、收藏等行為展開深度挖掘，精準(zhǔn)找出用戶的興趣點(diǎn)所在。舉例來說，要是用戶對健身、科技類內(nèi)容的關(guān)注度較高，即便系統(tǒng)未明確其性別，也可依據(jù)興趣為其推薦相關(guān)的優(yōu)質(zhì)筆記，李莎等（2024）指出，小紅書用戶的個(gè)性化需求呈現(xiàn)出多樣化特點(diǎn)，隱藏性別特征可更有效地契合用戶需求，使推薦內(nèi)容更契合用戶興趣，提升用戶體驗(yàn)，減少因性別推薦錯(cuò)位所引發(fā)的問題[]。4.3.4內(nèi)容過濾機(jī)制（三級(jí)屏蔽功能）借助人工智能以及個(gè)性化推薦技術(shù)的推動(dòng)，小紅書平臺(tái)的算法優(yōu)化可采用三級(jí)屏蔽功能，此三級(jí)屏蔽功能覆蓋輕度、中度以及重度屏蔽三種類型。其中輕度屏蔽僅對部分帶有特定標(biāo)簽的內(nèi)容給予過濾，減少那些用戶不感興趣信息所帶來的干擾；中度屏蔽是針對特定類型的博主或者話題展開操作，以此更為精準(zhǔn)地排除用戶不想看到的內(nèi)容；重度屏蔽則是直接將某些用戶、話題或者內(nèi)容源完全隔絕開來，保證它們不會(huì)進(jìn)入推薦列表之中。該功能所產(chǎn)生的效果較為突出，可有效提升用戶對于推薦內(nèi)容的滿意度，并且提高平臺(tái)的用戶黏性，若要達(dá)成屏蔽效果的可視化，可在界面上以直觀的方式展示屏蔽內(nèi)容的數(shù)量、類別等相關(guān)信息，胡紫玲（2024）指出，用戶對平臺(tái)的每次點(diǎn)擊、互動(dòng)甚至屏蔽行為，都會(huì)被算法準(zhǔn)確地記錄下來，并做出相應(yīng)的反饋。Facebook用戶為了躲避算法的關(guān)鍵詞屏蔽實(shí)現(xiàn)特定內(nèi)容的溝通，會(huì)采用詞語替換的方式試探屏蔽詞列表或者使用“截屏”等間接手段來達(dá)到交流的目的，而三級(jí)屏蔽可視化可緩解這一問題，使用戶清晰知曉屏蔽的狀態(tài)以及效果[]。4.3.5實(shí)施多樣性保障規(guī)則在小紅書平臺(tái)運(yùn)用人工智能和個(gè)性化推薦技術(shù)進(jìn)行算法優(yōu)化時(shí)，實(shí)施多樣性保障規(guī)則十分關(guān)鍵。可經(jīng)由對用戶興趣標(biāo)簽實(shí)施動(dòng)態(tài)更新，再結(jié)合實(shí)時(shí)熱門話題以及小眾興趣領(lǐng)域，促使推薦算法推送各異類型的內(nèi)容，采取打散熱門內(nèi)容、提高冷門優(yōu)質(zhì)內(nèi)容曝光程度的策略，防止用戶陷入信息繭房。經(jīng)由剖析用戶對穿搭、旅行等多個(gè)領(lǐng)域內(nèi)容的瀏覽行為，量化多樣性需求，另外設(shè)置人工干預(yù)入口，當(dāng)系統(tǒng)推薦出現(xiàn)偏差或者用戶存在特殊需求之時(shí)，人工可及時(shí)介入調(diào)整推薦策略，保證推薦內(nèi)容契合用戶個(gè)性化需求，又擁有豐富多樣性[]。5結(jié)論本研究著眼于小紅書平臺(tái)個(gè)性化推薦算法所存在的技術(shù)瓶頸以及用戶體驗(yàn)方面的問題，提出了動(dòng)態(tài)興趣建模、多樣性保護(hù)以及生態(tài)協(xié)同這三項(xiàng)優(yōu)化策略，借助引入用戶行為時(shí)序分析技術(shù)來捕捉興趣遷移規(guī)律，再結(jié)合去身份化策略與情感分析模塊，有效地緩解了傳統(tǒng)算法因依賴靜態(tài)標(biāo)簽而致使的推薦僵化問題。舉例來說，當(dāng)用戶偶然瀏覽家居內(nèi)容時(shí)，系統(tǒng)不會(huì)再機(jī)械地推送同類信息，而是會(huì)結(jié)合其長期偏好，比如美妝、穿搭等進(jìn)行平衡推薦，提升了推薦內(nèi)容與用戶需求的匹配程度，針對信息繭房效應(yīng)，所設(shè)計(jì)的多樣性保護(hù)框架借助智能穿插推薦策略，在用戶瀏覽流中嵌入小眾優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，像是美妝愛好者偶遇旅行攻略之類的，借此打破內(nèi)容邊界并激發(fā)探索興趣，同時(shí)構(gòu)建內(nèi)容質(zhì)量評(píng)估模型，結(jié)合情感識(shí)別與風(fēng)險(xiǎn)檢測技術(shù)，降低爭議內(nèi)容的曝光幾率，保障推薦生態(tài)的健康發(fā)展，在平臺(tái)生態(tài)優(yōu)