香蕉网影视热播推荐与片库导航一站直达

香蕉网是一个影视内容聚合与片库导航页面，主要把电影、电视剧、综艺、动漫、纪录片、短剧和海外内容整理成结构化的目录。页面上既有按热度排列的片单，也有按题材划分的八大分类入口，同时提供平台资讯与热点动态，帮助你在较多内容中快速定位到想看的类型。

今日热播区域按近七日的站内浏览与收藏行为综合排序，每天更新一次。单条目的热度数据会随行为变化而波动，但排名不会频繁跳变，避免出现前后两次打开结果完全不同的情况。历史数据不在页面上长期保留，只作为当期参考。

划分依据是内容的呈现形态与观看节奏，而不是单纯的题材。院线新片看的是单次完整观看，连续剧集看重更新与追更，综艺按期数组织，动漫按放送周期，纪录片偏向主题串联，短剧强调碎片时间，海外内容则涉及语种与字幕差异，因此各自成区。

支持类型词、题材词、年份词以及组合输入，例如同时输入题材与年份会返回交集结果。输入两个字符后即开始给出联想建议，联想项优先匹配题材与年份，减少无关结果。搜索框的占位文字也提示了常见的输入方式，可以直接参考。

可以先把筛选条件全部清空，再从大类入口逐层进入，避免过多条件叠加造成结果过窄。如果确认站内暂无该条目，可以通过页面右下角的反馈入口提交，说明名称与大致类型。我们会定期整理反馈内容，作为片库补充与标签调整的参考。

可以。题材标签之间是并列关系，勾选多个时会取交集；年份与类型条件独立生效，互不冲突。筛选结果实时变化，不需要手动刷新页面。如果叠加后结果为零，页面会给出提示，并建议减少一个条件重新尝试。

综合浏览、收藏、分享三类行为加权计算，其中收藏与分享的权重高于单纯浏览。短时间内集中出现的异常波动会被平滑处理，避免单日数据剧烈影响整体名次。榜单按周滚动更新，同时保留上一周期的名次，方便对照变化幅度。

收藏内容统一保存在个人收藏夹中，支持自定义分组，可以把想看的、在看的、看过的分开存放。分组名称由自己填写，数量暂不设上限，分组顺序也可以手动拖动调整。收藏记录不会因为页面改版而丢失，改版时会保留原有分组结构。

部分条目在整理时只获取到基础信息，如名称、类型与年份，尚不具备完整的简介或分集信息。这类条目会保留在列表中但标注为简略状态，待信息补齐后会更新。如果你手上有更准确的资料，也可以通过反馈入口提交，我们会核对后补充。

平台资讯记录的是页面结构、标签体系与功能细节的调整，属于产品侧的变更说明，时间粒度到天。平台热点汇总的是站内被反复翻阅的话题方向，描述的是趋势变化而非具体条目，两者一个对内一个对外，作用不同，页面位置也分开摆放。

纪录片专区按自然、人文、户外、历史四个方向分批补充，整体节奏比剧集慢，但单条目的信息完整度要求更高，需要确认拍摄年份、集数与主题归属后再上架。因此更新频率不高，但每次补充的条目都经过核对，减少信息错漏。

短剧的单集时长短、总集数多、更新节奏快，这三点决定了它的浏览方式与常规剧集不同。如果混在长剧或综艺列表中，用户很难在列表页判断需要投入多少时间。单独分区后，可以在列表页直接展示单集时长与总集数，选择成本明显降低。

有。海外内容在详情页的固定位置展示语种与字幕信息，列表页也会给出地区标签，方便在进入详情前就做出初步判断。字幕信息的展示位置保持一致，不随页面滚动而移动，查阅时不需要来回寻找。

在窄屏环境下，导航会折叠成菜单按钮，卡片自动切换为单列排列，筛选栏改为横向滑动以减少展开层级。主要操作按钮集中在拇指容易触及的区域，长页面滚动时导航栏保持吸顶，随时可以切换分类或回到顶部。

目前首页模块为固定结构，不提供单独关闭功能，以保证不同用户看到的页面层级一致，也便于内容检索。不过部分提醒类模块，例如番剧更新提醒，支持自行关闭，关闭后不会占用列表位置，也不会影响其他区域的排序逻辑。

观看量按条目被打开的次数统计，同一用户短期内重复打开会做去重处理；点赞与收藏按实际操作次数计算；分享统计的是从页面触发的分享行为。所有数据按自然日汇总，热播排序使用近七日的累计值，避免单日波动造成排名剧烈变化。

浏览记录仅用于在本地生成最近查看列表，不会作为排序依据对外展示，也不会影响热播榜单的计算。你可以随时清空本地记录，清空后最近查看区域会恢复为默认推荐状态，其他收藏与分组数据不受影响。

页面右下角设有固定位置的反馈按钮，点击后可填写出现问题的页面与大致情况。提交后可以查看处理进度，通常会在三个工作日内给出初步答复。如果问题涉及某一分类的整体结构，也可以直接在反馈中说明分类名称，便于我们定位。

目前页面定位是内容整理与导航，本身不提供播放服务，也不涉及付费观看。你在页面上看到的条目信息均来自公开资料的整理与归类，用于帮助你判断是否值得进一步查找。后续若增加新功能，会在平台资讯中提前说明。

两者都有。热播区域由行为数据驱动排序，保证反映近期的真实关注度；分类索引与导航结构则由人工维护，确保题材边界清晰、条目归属准确。人工负责结构与标签，算法负责热度呈现，各自处理擅长的部分，避免推荐结果完全被数据牵着走。