算法匹配精度不足
推荐系统依赖复杂的协同过滤和深度学习模型，但数据稀疏性问题导致用户兴趣预测偏差。常见表现为：
- 冷启动用户行为数据不足
- 实时反馈机制响应延迟
- 多目标优化权重失衡
内容质量参差不齐
推荐内容库存在结构化缺陷，质量评估维度不完善。关键问题包括：
- UGC内容审核标准模糊
- 时效性内容更新滞后
- 标题党与内容相关性差
| 指标 | 达标率 |
|---|---|
| CTR | ≤2.3% |
| 停留时长 | 8.2s |
用户画像数据缺失
行为数据采集不完整导致画像失真，具体表现为：
- 跨平台数据孤岛问题
- 隐式反馈信号未被利用
- 动态兴趣捕捉能力弱
交互设计存在缺陷
界面布局与操作逻辑影响转化效果，主要问题包括：
- 卡片信息密度过高
- 滑动交互不符合用户习惯
- 视觉动效干扰注意力
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