你的兴趣画像（由观看行为实时计算）
下一次刷新的推荐排序
技术原理
发布端：把原视频逐帧画到 9:16 的画布上（等比缩放加背景填充），同时应用滤镜、烧录字幕，再用 MediaRecorder 把画布重新编码成 WebM 文件。真实平台在服务器上用 FFmpeg 转出多档码率。
兴趣画像：每看完一条，按完播比例给它的标签加分；点赞再加 1 分；不到 2 秒、看了不到三成就划走记为负反馈。推荐分 = 标签兴趣之和 + 少量热度分。
信息茧房：只按兴趣排序会越推越窄，“探索”策略固定插入你没看过的领域，这是平台平衡准确率和多样性的常见办法。