每天打开手机，健康类App总在推你昨天看过的减肥食谱，或者反复提醒你步数没达标。这些推荐有时候挺烦人，好像它并不真懂你需要什么。其实，问题不在你，在于推荐算法还不够聪明。
别再只盯着点击数据
很多推荐系统只看用户点过什么，比如你点开一篇‘睡前瑜伽助眠’的文章，接下来三天都会被各种瑜伽视频刷屏。但真实情况可能是：你只是随手一点，根本没练。真正影响你健康的，反而是那些没被记录的行为——比如连续熬夜、饮食不规律。
改进的方向是引入更多维度的数据。比如结合手环的睡眠质量数据、饮食打卡记录，甚至情绪日记。当系统发现你最近入睡困难且压力大，就不该再推高强度运动，而是安静的冥想引导或温热牛奶搭配建议。
让推荐有“时间感”
人的健康状态是动态变化的。月初立下健身flag的人，到月底可能只想躺着。如果算法还一股脑推荐跑步计划，只会让人更焦虑。
可以加入时间衰减机制，越近期的行为权重越高。比如用下面这种简单逻辑调整兴趣分：
adjusted_score = original_score * Math.pow(0.9, days_since_view)这样，三个月前看过的‘增肌训练’就不会一直霸占首页，系统更容易捕捉你当前的真实需求。
小众内容也该有机会
主流算法偏爱热门内容，结果所有人都被推同样的‘7天瘦腹秘籍’。可有些人对中医调理、呼吸训练更感兴趣，这类小众但高质量的内容却难出头。
可以尝试给长尾内容设置曝光保底机制。比如每周随机给用户推1-2条非热门但匹配度高的文章，就像老朋友悄悄递来一本冷门好书。久而久之，推荐池会更丰富，也更贴近个体差异。
允许“反推荐”的反馈
现在大多只有点赞或收藏，但生活中我们更常说的是‘这个不适合我’。比如推送‘空腹喝柠檬水排毒’，对胃不好的人简直是折磨。
加一个‘暂时不想看’或‘对我有害’的按钮，比单纯隐藏更有价值。系统收到这类信号后，不仅应立即停止类似推荐，还应反向学习：避免向有胃病史用户推刺激性养生法。
算法不该是单向灌输，而要像一位懂分寸的健康顾问，知道什么时候该建议，什么时候该闭嘴。