很多人忽略的细节：91网越用越“像”，因为收藏夹整理在收敛（不服你来试）

很多人忽略的细节：91网越用越“像”，因为收藏夹整理在收敛（不服你来试）

你有没有发现，用久了某些网站的首页、推荐或“猜你喜欢”会越来越像自己原来收藏的那一类内容？这不是巧合，也不是你突然审美变窄，而是系统在根据你显式和隐式的偏好做“收敛”。在91网这样的内容平台上，收藏夹的整理方式往往是最直接且强烈的信号——它像个放大镜，把你最在意的那一类内容放大并不断强化。

为什么会“越用越像”？

• 信号放大：收藏、点赞、停留时间等行为被平台当作偏好标签，系统会优先推荐相似内容。
• 文件夹/标签效应：把收藏分门别类看似有序，但把大量同质内容集中在某些文件夹，会让算法以为你只想看这一类。
• 反馈循环：你点开了平台推荐的相似内容，算法记录更多相似行为，下一轮推荐更窄，形成回路。
• 隐式偏差：你不止用收藏传递偏好，浏览路径、搜索词、停留时间都在悄悄“投票”。

不服你来试：一个小实验 1) 在一个账号中，随意浏览一周，记录首页推荐类型。 2) 接下来两周，集中收藏某一主题（或把收藏整理到同一文件夹），并频繁点击相关内容。 3) 比对两组推荐：你会发现第二阶段的推荐显著朝被收藏的主题靠拢。

如何避免被“收敛”成单一口味（或利用它达到想要的效果）

• 主动多样化收藏：每次收藏时刻意加入不同主题，给算法制造矛盾信号，抑制过度收敛。
• 用多个文件夹/标签细分偏好：别把所有相似内容堆到一个文件夹，分开后算法会看到复杂的偏好画像。
• 定期清理或重置：移除旧的收藏、清空浏览记录或使用平台的重启个性化功能，让推荐“重启”。
• 使用多个账号或设备：把不同兴趣分散到不同账户，互不污染。
• 建立“杂味收藏夹”：专门存放你想探索的新领域，作为给系统的多样性信号。
• 隐私与控制：若不想让行为被长期记忆，可用隐身窗口、清除cookie或安装阻止追踪的扩展。
• 主动搜索而非被动等待：有目的地搜索新内容，比被动依赖推荐更快拓展视野。

如果你希望算法更懂你（而不是把你“塑造成”某一类人）

• 明确表达偏好：利用平台的“不感兴趣”“不推荐此类内容”等功能，主动纠正误判。
• 有策略地收藏：若要算法更多推某类内容，集中收藏并多停留；若想抑制，则分散并偶尔点骗点击混淆信号。

结语 平台的推荐是放大镜，也是镜子——你看见的世界既来自平台，也来自你自己投射进去的收藏和行为。别被“越用越像”当成宿命，不服就试：花一周时间有意识地改变收藏策略，你会看到推荐风景随之改变。想要我帮你设计更具体的分组或实验步骤？说出你常看的类型，我来给出可执行的方案。