Telegram的“频道推荐”算法依据是什么？

Telegram频道推荐算法主要根据你的兴趣标签和社交关系链。如果你之前关注过某些频道，会抓取这些频道的标签，推荐类似主题的频道。

它还会参考你互动较多的好友或者群组，比如你常看的好友分享的某频道链接，也可能被推荐给你。至于聊天内容本身，目前公开信息显示Telegram不会扫描私密对话进行推荐，所以可以放心这一点。

时间、频次等行为数据。比如你凌晨看科技频道比较多，系统会认为你在凌晨时段喜欢科技，后续推荐会倾向于凌晨时段的兴趣。但权重低于标签和社交关系。

推荐逻辑是“标签+社交+时间习惯”三合一的，但核心还是你主动关注的频道类型。如果想跳脱出同质化，就要手动搜索其他领域的频道并点击“感兴趣”才能改变方向。

Telegram推荐频道主要是根据你浏览频道、停留时间、互动行为。算法会抓取你经常浏览的频道类型，如你经常浏览科技频道，那么就会推荐同类型的频道给你。另外，系统也会依据频道本身热度、发布时间和活跃度，热门频道和新频道更容易推荐给你。但它的推荐逻辑不像大厂APP，只是简单的兴趣匹配。

根据用户的频道订阅、频道互动、搜索等行为。比如，用户喜欢订阅科技频道，平台会根据用户的行为推荐类似的频道。用户发消息的时间，点赞收藏等行为也会被捕捉到，然后进行推荐。平台根据用户的行为构建画像，并不是随机推荐的。

算法：Telegram推荐频道主要基于频道类型、互动行为（如点击、收藏）、搜索记录和好友关注。算法会强化相似内容推送，形成“信息茧房”。发消息时间、频率可能也间接影响权重。

Telegram的推荐机制主要依据用户历史关注的频道、互动（点赞/转发）、停留时间，优先展示相关话题，形成信息茧房，并且发送时间、热度（转发量）也会影响展示，简单说，重复推送的雷同内容=历史行为+热度的双重筛选结果。

Telegram推荐算法主要参考你关注过的频道类型和互动行为，例如你经常阅读科技类频道，系统会继续推送同类型频道。此外，发送消息时间、频率以及点赞、收藏行为等也会被记录，用于改进推荐算法。但Telegram官方未公布具体算法，因此推测成分存在。推荐内容重复可能是因为兴趣标签过于单一，可尝试主动阅读其他领域内容来扩大推荐范围。