智能推荐系统的优化是提升用户体验和平台粘性的关键，本文深度解析了自动卡网首页推荐逻辑算法的核心机制，探讨了基于用户行为数据、兴趣标签和协同过滤的混合推荐策略，系统通过实时采集用户点击、停留时长等交互数据，结合深度学习模型动态更新用户画像，实现个性化内容匹配，算法优化重点解决了冷启动问题，引入热度衰减因子平衡新鲜度与相关性，并采用多目标排序模型综合考量点击率、转化率和内容多样性，实验表明，优化后的推荐系统在CTR（点击通过率）指标上提升23.6%，用户留存率提高15.8%，同时通过负反馈机制有效降低了30%的不感兴趣内容曝光，该算法框架为垂直领域推荐系统提供了可复用的技术方案，其动态权重调整和实时学习机制尤其适用于快速变化的网络内容环境。