在家办公的时候，打开工作平台，系统自动弹出你昨天没看完的项目文档；切换到协作工具，最近联系的同事头像排在最前面。这些看似不经意的‘贴心’操作，背后都是个性化推荐在起作用。
用户行为数据：动作里藏着偏好
你在远程办公软件里点开哪个功能最多？是频繁使用视频会议，还是更依赖任务看板？这些点击、浏览、停留时长都被记录下来。比如你每次开会前都会翻团队共享的日历，系统就会优先推送日程提醒。再比如你总在周五下午导出周报模板，下周同一时间，它可能已经悄悄出现在首页了。
设备与环境信息：因地制宜做调整
你用的是笔记本还是平板？网络状态是否稳定？这些硬件和网络数据也会影响推荐策略。如果系统检测到你常在地铁上登录，且带宽有限，它可能会减少自动加载高清视频，转而推荐文字速记工具或离线可用的功能模块。
社交关系链：谁和你一起干活
你经常和哪个同事协同编辑文档？谁是你最近@最多的搭档？这些互动关系构成了内部的协作图谱。当你新建一个项目时，系统会自动建议你拉上常合作的那几位，甚至提前分配好权限。这种推荐不是猜的，而是基于真实的协作频率和群组模式。
时间与场景模式：什么时候做什么事
有人习惯早上处理邮件，午休后写方案；有人喜欢集中时间段开会。系统通过长期观察你的操作节奏，能识别出你的高效时段。比如发现你每周一上午都在整理客户清单，到了时间，相关表格和联系人就会自动浮现在工作台。
内容交互反馈：显性与隐性的选择
你点赞过的模板、收藏的流程图、忽略的通知，都是反馈信号。哪怕你没主动评分，系统也能从你的‘跳过’动作中学习。比如连续三次你都没点开某个通知类型，下次它可能就被折叠进汇总消息里了。
这些数据单独看可能没什么，但拼在一起，就画出了一个真实的你。推荐系统不靠魔法，靠的是对日常细节的捕捉和重组。