小米视频 · 海量影视随心看
多端同步智能推荐
手机、平板、电脑、电视无缝切换，打开哪个设备都能接着看。热门内容每日更新，好片从不缺席。
智能推荐越用越懂你，从院线大片到高分综艺，从热播剧集到经典老片，总有一部适合此刻的你。
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查看详情 →智能推荐如何做到“懂你”：从行为分析到场景理解
推荐系统是影视平台的核心竞争力之一，但“推荐得准”和“推荐得懂你”是两件不同的事。前者依赖观看历史和评分数据，后者需要理解用户当下的情绪、场景和设备。小米视频在推荐系统的设计上，尝试在这两个层面之间建立连接。
一、行为数据的深度挖掘
小米视频的推荐引擎不仅记录用户看了什么，还分析观看时长、暂停位置、快进快退习惯等细粒度行为。一个人反复回看某个片段，往往比一个五星评分更能说明他的真实偏好。这些行为信号被纳入推荐模型后，推荐的精准度会显著提升。
二、场景感知的推荐逻辑
同一部电影，在通勤路上看和在周末晚上看，体验完全不同。小米视频的推荐系统会结合设备类型、时间段、网络环境等因素调整推荐策略。手机端推荐更多短时长内容，电视端则优先推荐适合大屏沉浸的作品。
三、跨设备偏好的统一理解
用户在手机上的观看习惯和在电视上的可能差异很大。小米视频通过多端同步的观看记录，建立一个统一的用户偏好画像，同时保留各设备的差异化推荐。这样既保证了推荐的一致性，又尊重了不同设备的使用场景。
四、冷启动问题的解决思路
新用户没有观看历史，推荐系统如何快速了解他的喜好？小米视频在注册流程中设计了轻量级的偏好选择，同时结合热门内容和编辑精选进行初始推荐。通常观看三到五部作品后，推荐就会明显贴合用户口味。
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查看详情 →推荐系统的下一站：从“猜你喜欢”到“懂你所需”
过去几年，推荐系统的核心任务是提高点击率——把用户可能点开的内容放在首页。但2026年的用户调研显示，点击率高的内容并不等于用户满意度高。很多用户点开一部推荐影片后几分钟就退出，说明推荐系统只猜到了“想看”，没猜到“真正喜欢看什么”。
小米视频认为，推荐系统的下一站是从行为分析走向场景理解。平台需要知道用户在什么时间、什么设备、什么情绪下打开视频，才能推荐真正适合的内容。这要求推荐系统不仅分析历史数据，还要结合实时信号进行动态调整。推荐的目标不是让用户点得更多，而是让用户看完之后觉得值得。
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小米视频的起点是一个很直接的想法：用户不应该把时间浪费在找片上。打开视频平台，最理想的状态是首页推荐的内容正好想看，而不是翻遍片库也不知道看什么。为了实现这个目标，我们在推荐系统上投入了大量精力。
我们的推荐引擎不仅分析观看历史，还结合设备类型、时间段、网络环境等场景信号。手机端推荐更多短时长内容，电视端优先推荐适合大屏沉浸的作品。你在手机上看了一半的剧，切换到电视后不仅进度同步，推荐也会根据大屏场景重新调整。
片库方面，小米视频保持每日更新的节奏。热门剧集第一时间收录，院线大片及时上线，高分综艺和经典老片定期策划专题。我们的编辑团队会从海量内容中筛选出真正值得观看的作品，放在首页推荐位，帮你省去挑选的时间。
小米视频不追求花哨的功能，只在意一件事：当你打开这个平台的时候，能不能快速找到想看的内容，并且顺畅地看完。未来我们会继续围绕这个目标打磨产品，让每一次打开都值得。