漫蛙2 智能推荐 — 发现你真正喜欢的漫画
推荐是什么
漫蛙2 v2.0 引入了基于深度学习的智能推荐引擎。它不只是「热门排行」的变体，而是针对你个人阅读偏好的个性化发现。
简单说：你喜欢什么题材、什么画风、什么叙事节奏，系统都会暗中学习，然后推送你可能感兴趣但还没找到的作品。
推荐的依据
推荐算法综合以下信号：
| 信号 | 权重 | 说明 |
|---|---|---|
| 阅读历史 | 高 | 实际花时间读完的漫画比只看封面就划走的更有参考价值 |
| 书架收藏 | 高 | 主动收藏代表明确兴趣 |
| 点赞 / 评论 | 中 | 互动行为反馈正向偏好 |
| 跳过 / 快速翻完 | 中 | 反面信号，帮助排除不感兴趣的类型 |
| 分类偏好 | 中 | 常在哪个分类停留、喜欢什么题材标签 |
| 相似用户 | 辅助 | 和你阅读口味接近的用户喜欢的作品 |
冷启动：第一次用推荐
新账号刚注册时没有任何个人数据，推荐会以热门内容为主。以下操作可以快速「训练」推荐算法：
- 先去分类页，在你感兴趣的题材里逛一圈
- 主动收藏几部代表作——这是最明确的兴趣信号
- 完整阅读几章——比看封面划走有效得多
- 给看过的作品点个赞或简单评论
通常使用 1~2 周后，推荐精度会明显提升。
推荐在什么地方出现
漫蛙2 的推荐入口有几处：
- 首页推荐位：打开应用就能看到的精选推荐
- 作品详情页「相似推荐」：看完一部作品后，下面列出相似类型
- 发现页专属分区：专门的智能推荐 Feed 流
如何让推荐更准
主动反馈
部分推荐卡片上有「不感兴趣」按钮，点击后该类作品会减少出现。这是最直接的负反馈方式。
继续阅读和收藏
正反馈比负反馈更重要。多看、多收藏，算法才知道你真正喜欢什么。
避免数据污染
不要为了快速测试推荐而大量快速翻阅不感兴趣的作品——这会让算法困惑。
推荐 ≠ 订阅
推荐是发现新作品的途径，订阅（追更）是对特定作品的更新跟踪。两者配合使用：
- 用推荐发现值得追的新作
- 加入书架并开启追更跟踪它的更新节奏
- 读完后回到推荐继续发现下一部