人工智能个性化推 荐技术在小红书平台的创新应用研究

基于人工智能技术的推荐算法应用4.1基于人工智能技术的推荐算法优化4.1.1用户行为数据的深度挖掘技术剖析小红书平台上用户多方面的行为数据，对优化个性化推荐算法而言是关键步骤，用户行为数据覆盖浏览、点赞、评论、收藏、分享等操作，借助人工智能技术收集并整合这些数据，构建较为全面的用户行为画像，关联规则挖掘可发现不同行为间潜在联系，以频繁浏览美妆笔记的用户为例，他们或许对时尚穿搭也感兴趣，运用关联规则挖掘能精准识别此类关联，为推荐算法提供有效参考。聚类分析可将用户按行为特征分组，根据用户的浏览偏好、消费能力等，把他们划分成不同的群体，再为每个群体制定个性化的推荐策略。李斯茗和姒晓霞（2025）指出，对用户行为数据进行深入分析，能够提高内容和用户兴趣的匹配程度，从而提高推荐的精准度和多样性，满足用户的个性化需求，提升用户体验，从而提高用户对推荐内容的满意度和点击率[]。4.1.2基于深度学习的推荐模型优化技术结合深度学习技术进行算法优化，能提升小红书平台个性化推荐的准确性与个性化程度。刘启航（2023）提出融合注意力机制的NCF模型（神经协同过滤模型）与对比学习优化的LightGCN模型（轻量图卷积网络模型），提升推荐精度[]。在小红书平台，NCF推荐算法虽应用广泛，但存在忽视特征影响差异的问题。通过引入注意力机制，考虑不同交叉特征对结果的影响程度，调整特征权重，优化损失，可更精准捕捉用户兴趣。LightGCN结合对比学习技术，能进一步提升其性能，使推荐更贴合用户需求。利用这些改进算法，对小红书用户的行为数据进行深度挖掘和分析，能有效解决传统算法在推荐准确性和个性化方面的不足，为用户提供更符合其兴趣和偏好的内容推荐。4.1.3基于强化学习的动态推荐技术在人工智能时代，个性化推荐技术对于小红书平台来讲十分关键，运用强化学习技术，可对推荐算法的决策过程给予优化，提升推荐效果，强化学习借助智能体和环境之间的交互得以实现，以最大化累积奖励作为目标来学习最优策略，于小红书平台而言，智能体可视作推荐算法，而用户的反馈以及行为便构成了环境。算法依据用户的点赞、评论、转发等行为获取奖励信号，若用户积极互动便给予正奖励，反之则给予负奖励，算法历经不断地尝试、犯错再学习，可调整推荐策略，使推荐内容更加契合用户的兴趣，李斯茗和姒晓霞（2025）说明，在个性化新闻推荐里可基于深度学习提出优化策略，这给我们带来一个启示，在小红书平台，也可将强化学习结合起来，对推荐算法进行优化。如此做可提升推荐的准确性与个性化程度，契合用户各式各样的需求，提升用户的体验，还可以提高平台的竞争力[]。4.2个性化推荐技术应用策略4.2.1兴趣匹配增强技术：实时反馈与标签体系提高内容推荐和用户兴趣的匹配度，是小红书平台个性化推荐算法优化的关键之处，可以引入实时反馈机制，用户对推荐内容进行的点赞、评论以及分享等操作，可及时呈现出他们的兴趣倾向，算法依据这些实时数据，调整推荐策略，让推荐更精准地符合用户兴趣，也可运用人工智能技术，仔细分析用户以往的行为数据，挖掘出他们潜在的兴趣点。借助深度学习算法处理大量数据，可以发现用户兴趣更深层次的特征与规律，例如分析用户浏览的内容类别、停留的时长等，这样就能更准确地把握他们的兴趣。强化内容分类以及标签体系的构建同样十分关键，针对小红书里的各类内容给予细致划分，并且精准地添加标签，如此一来算法便能更清晰地识别内容跟用户兴趣之间的关联，李斯茗与姒晓霞（2025）指出，提高内容和用户兴趣的匹配程度是个性化新闻推荐算法优化的关键所在，这在小红书平台同样适用[]。4.2.2多样性推荐技术：探索机制与动态调节在人工智能和个性化推荐技术的帮助之下，小红书平台运用多样化与探索性推荐算法来打破信息茧房，提供丰富的内容，在多样化方面，小红书可以结合不同类型的推荐算法，如将基于内容的推荐与协同过滤算法相结合，协同过滤是推荐算法中最常见也是最经典的一种算法,其思想是根据最接近的用户或类似的对象来推荐目标,并经常被用于各种推荐系统中[]。前者依据用户历史浏览内容的特征推荐相似但存在差异的笔记，后者根据与用户兴趣相似群体的喜好，推送不同风格和主题的笔记，以此提高推荐的多样性[]。在探索性推荐算法方面，引入随机探索机制，按一定比例向用户展示他们未明确表示兴趣但热门或有潜力的内容，激发用户新的兴趣，还可根据用户近期的搜索、点赞等行为，实时调整探索内容的范围，依靠这些算法优化，小红书可为用户带来更为丰富、多元的内容体验，提升用户的活跃度与满意度。协同过滤是推荐算法中最常见也是最经典的一种算法,其思想是根据最接近的用户或类似的对象来推荐目标,并经常被用于各种推荐系统中。4.2.3用户画像动态建模技术：多源数据融合在人工智能与个性化推荐技术发展的背景下，优化小红书平台用户画像构建对算法优化十分关键，其中考虑用户动态兴趣是一项关键策略，用户的兴趣并非固定不变，会随着时间以及热点的变化而改变，可以借助人工智能技术，实时监测用户的行为，如浏览、点赞、收藏等，然后分析他们兴趣的转变。例如要是用户最近对健身话题的关注增多，就可及时更新其画像中的兴趣标签，还可以引入多源数据融合的办法，除了平台内的行为数据之外，再结合用户的社交媒体资料、消费记录等，这样就能更全面且精准地描绘用户画像，如李斯茗和姒晓霞（2025）所提出的，基于多源数据融合在推荐系统中的应用，能提升画像构建准确性，使个性化推荐更贴合用户需求[]。通过这些策略，能够实现用户画像动态更新与精准构建，为小红书个性化推荐算法优化提供有力支撑。4.3个性化推荐技术实施方案4.3.1设置行为观察期在小红书平台运用人工智能和个性化推荐技术进行算法优化时，设置行为观察期是关键环节，通过对用户在一段时期内浏览时间和频次展开监测，可精确地掌握用户兴趣。就像邓涵子（2024）的研究中所指出的那样，可以针对新用户设定初始观察期，收集他们的浏览行为数据，像浏览一篇笔记所花费的时长、在特定类目页面停留的时间、单位时间内浏览同一类笔记的频次等[]。依据这些数据，系统运用人工智能算法剖析用户偏好，构建起初步的个性化推荐模型，当观察期结束后，依据分析结果为用户提供更符合其兴趣的内容，以此提升推荐的合理性与准确性，提高用户在小红书平台的使用体验。4.3.2建立情绪标签系统在小红书平台的算法优化工作中，构建情绪标签系统可借助人工智能与个性化推荐技术，防止过度推送负面内容，可运用深度学习算法对笔记文本展开情绪分析，先收集诸多小红书笔记数据，这些数据包含不同主题与风格，借此构建训练数据集，再借助自然语言处理技术，提取文本特征，并标注情绪类别，如积极、消极、中性等。接着训练情感分类模型，使其能精准识别笔记的情绪，据温亚慧（2024）的研究说明，小红书用户的行为有多样性和复杂性，平台应通过定期系统升级,持续优化用户体验，提高平台的可用性和稳定性，以适应新内容与用户需求，在建成情绪标签系统后，便可依据用户的情绪偏好实施个性化推荐，减少负面内容推送，提升用户体验[]。4.3.3用户隐私保护策略（隐藏性别特征）在人工智能以及个性化推荐技术的大背景之下，小红书平台于开展算法优化工作之际，将隐藏性别特征视为避免性别推荐出现差错的关键步骤，平台可借助人工智能算法，在剖析用户行为数据的过程中，不再把性别作为推荐的主要参考依据，展开来说，算法会对用户的浏览、点赞、收藏等行为展开深度挖掘，精准找出用户的兴趣点所在。举例来说，要是用户对健身、科技类内容的关注度较高，即便系统未明确其性别，也可依据兴趣为其推荐相关的优质笔记，李莎等（2024）指出，小红书用户的个性化需求呈现出多样化特点，隐藏性别特征可更有效地契合用户需求，使推荐内容更契合用户兴趣，提升用户体验，减少因性别推荐错位所引发的问题[]。4.3.4内容过滤机制（三级屏蔽功能）借助人工智能以及个性化推荐技术的推动，小红书平台的算法优化可采用三级屏蔽功能，此三级屏蔽功能覆盖轻度、中度以及重度屏蔽三种类型。其中轻度屏蔽仅对部分带有特定标签的内容给予过滤，减少那些用户不感兴趣信息所带来的干扰；中度屏蔽是针对特定类型的博主或者话题展开操作，以此更为精准地排除用户不想看到的内容；重度屏蔽则是直接将某些用户、话题或者内容源完全隔绝开来，保证它们不会进入推荐列表之中。该功能所产生的效果较为突出，可有效提升用户对于推荐内容的满意度，并且提高平台的用户黏性，若要达成屏蔽效果的可视化，可在界面上以直观的方式展示屏蔽内容的数量、类别等相关信息，胡紫玲（2024）指出，用户对平台的每次点击、互动甚至屏蔽行为，都会被算法准确地记录下来，并做出相应的反馈。Facebook用户为了躲避算法的关键词屏蔽实现特定内容的沟通，会采用词语替换的方式试探屏蔽词列表或者使用“截屏”等间接手段来达到交流的目的，而三级屏蔽可视化可缓解这一问题，使用户清晰知晓屏蔽的状态以及效果[]。4.3.5实施多样性保障规则在小红书平台运用人工智能和个性化推荐技术进行算法优化时，实施多样性保障规则十分关键。可经由对用户兴趣标签实施动态更新，再结合实时热门话题以及小众兴趣领域，促使推荐算法推送各异类型的内容，采取打散热门内容、提高冷门优质内容曝光程度的策略，防止用户陷入信息茧房。经由剖析用户对穿搭、旅行等多个领域内容的浏览行为，量化多样性需求，另外设置人工干预入口，当系统推荐出现偏差或者用户存在特殊需求之时，人工可及时介入调整推荐策略，保证推荐内容契合用户个性化需求，又拥有丰富多样性[]。5结论本研究着眼于小红书平台个性化推荐算法所存在的技术瓶颈以及用户体验方面的问题，提出了动态兴趣建模、多样性保护以及生态协同这三项优化策略，借助引入用户行为时序分析技术来捕捉兴趣迁移规律，再结合去身份化策略与情感分析模块，有效地缓解了传统算法因依赖静态标签而致使的推荐僵化问题。举例来说，当用户偶然浏览家居内容时，系统不会再机械地推送同类信息，而是会结合其长期偏好，比如美妆、穿搭等进行平衡推荐，提升了推荐内容与用户需求的匹配程度，针对信息茧房效应，所设计的多样性保护框架借助智能穿插推荐策略，在用户浏览流中嵌入小众优质内容，像是美妆爱好者偶遇旅行攻略之类的，借此打破内容边界并激发探索兴趣，同时构建内容质量评估模型，结合情感识别与风险检测技术，降低争议内容的曝光几率，保障推荐生态的健康发展，在平台生态优