#码力全开·技术π对#Chrome Topics API返回分类标签与实际浏览行为不符如何校准？

Chrome Topics API 返回的分类标签与用户实际浏览行为不符，通常是由于其基于有限的历史访问记录进行推断，并通过隐私保护机制（如差分隐私）模糊输出结果造成的。这种偏差在广告推荐系统中可能导致 Interest Group 数据失真，影响个性化投放效果。

要校准这一问题，可以从两个层面入手：一是调整 Topics API 的内部配置参数，例如延长观察窗口、降低噪声扰动强度；二是从推荐系统侧引入反馈闭环，利用用户点击、停留时长等信号对 Topics 标签进行后处理加权，提升推荐模型的适应性。

如果希望手动注入训练数据以纠正偏差，可以借助 FLEDGE API 中的 ​​joinAdInterestGroup​​ 方法，在客户端模拟特定兴趣组的成员行为：

navigator.joinAdInterestGroup({
  owner: "https://adtech.example",
  name: "custom-topic-recommendation",
  priority: 1.0,
  trustedBiddingSignalsKeys: ["user_interest_level_high"],
  ads: [{
    renderUrl: "https://ad.example.com/render/123",
    metadata: { category: "sports", score: 0.9 }
  }]
}, 1000);

该方法允许你根据已知用户兴趣显式加入指定的 Interest Group，从而为后续出价和广告匹配提供人工干预的数据支撑。结合服务端日志分析与浏览器端行为回流，可逐步构建更贴近真实行为的兴趣图谱，提高 Topics API 在推荐系统中的可用性与准确性。