移动端浏览器的内容推荐，早就不是靠算法单打独斗了。现在比较流行的是人工编辑和推荐算法一起上，组合拳打得更稳。算法筛选，编辑调优，搭配得好，推荐效率高，用户体验也跟着上去了。

人工编辑的优势在哪？一个字，稳！机器容易搞重复、乱排序，甚至起个不着调的标题，编辑可以一眼识破。比如你刷新闻时看到的热门话题列表，多其实就是编辑动过手的，修正了排序，还加了点视觉包装，看着舒服不少。

推荐内容时，编辑可以从几个点算法：发现热点、辨别内容标签、优化协同过滤。像微博上的热门话题，经常是编辑第一时间跟进，再由算法接手分发。标签分类不准？编辑来把关。用户口味太偏？编辑能拉回来，增加点多样性。

说白了，编辑像个“内容调音师”。算法推得快、推得多，编辑负责“调音”，让内容看起来更靠谱、更有趣。比如配图、标题、专题页这些，全靠编辑来美化。视觉优化做好了，用户沉浸感直接拉满。

技术上常见的协同过滤，比如基于用户的推荐，确实个性化，但容易变窄。编辑能干嘛？加点“偶然性”，给你塞点你意想不到但你其实会喜欢的东西——这体验才叫惊喜，不是吗？

完整流程是：算法初筛，编辑微调，用户反馈迭代。这样打磨出来的推荐系统，不仅内容精准，还更有人情味。如果你在做浏览器推荐系统，这种人机结合的方案挺值得研究研究。

想进一步了解，可以看看这些文章，像是可解释协同过滤模型，或者个性化推荐的共赢生态，都讲得还蛮清楚。