针对“不感兴趣却持续收到相关推荐”的问题，可能由以下原因导致，结合不同平台机制分析如下：

一、推荐系统的工作原理

1. 用户画像与行为数据不足

   新用户或使用时长较短的用户，系统缺乏足够的行为数据来精准匹配兴趣，可能通过广泛推荐探索用户偏好。

2. 反馈机制的局限性

   单次“不感兴趣”反馈可能不足以触发系统调整推荐策略。系统可能将其视为临时性反应，继续观察用户后续行为（如观看时长、点赞/分享等）。

3. 多样性与协同推荐机制

   推荐系统会同时考虑协同推荐、关联推荐等多种算法，用户对某类内容的负面反馈可能被其他因素（如用户群体整体兴趣）覆盖。

二、平台特殊性与商业因素

1. 广告与商业利益驱动

   部分平台（如抖音、快手）依赖广告收入，可能通过强化用户黏性（即使是通过不感兴趣内容）来增加用户停留时间，从而提高广告收益。

2. 内容生态与用户分群策略

   平台可能通过推送多样化内容测试用户边界，例如向喜欢足球的用户推荐美妆内容，以此发现潜在兴趣点。

三、用户操作与系统策略平衡

1. 反馈渠道的有效性

   部分平台（如微信）的“不感兴趣”反馈机制可能存在延迟或未完全生效，导致系统无法及时调整。

2. 系统阈值与动态调整

   推荐内容需达到一定曝光量或用户互动阈值才会停止推荐，用户短期反复反馈可能被系统忽略。

建议与改进方向

1. 完善反馈机制

   可尝试通过“喜欢/不喜欢”二选一、举报不当内容等方式提供更明确的反馈。

2. 调整使用习惯

   通过关注感兴趣账号、参与互动等方式增加系统对用户偏好的识别准确性。

3. 关注平台规则与隐私设置

   严格审查广告偏好设置，避免因误操作导致系统误判。

若问题持续存在，建议通过平台客服渠道反馈具体场景，帮助优化推荐算法。