1. 功能入口与基础设置
- 在地址栏输入`chrome://flags/`→搜索“机器学习推荐”或“ML Recommend”→启用相关实验性功能（如“个性化内容推荐”）→重启浏览器生效。
- 部分功能需登录Google账号→进入设置→同步→开启“同步所有数据”→确保算法基于历史行为优化推荐。
2. 数据管理与权限控制
- 查看已收集数据：访问`chrome://settings/privacy`→在“隐私与安全”部分点击“查看数据”→可删除浏览记录、表单信息等训练素材。
- 限制数据使用：关闭“Web活动跟踪”和“个性化广告”→在`chrome://settings/content`中屏蔽第三方cookie→降低算法对个人行为的依赖。
3. 推荐场景与实际应用
- 网页内容推荐：右键点击页面→选择“机器学习推荐”→可生成相关主题的链接或文章（需网站支持）。
- 扩展程序建议：在扩展商店搜索时→算法会根据使用习惯推送高分插件（如广告拦截、效率工具）。
- 自动化填充：输入字段时→算法预测表单内容（如地址、密码）→按`Tab`键快速填充。
4. 优化与调试方法
- 清理缓存：定期通过`Ctrl+Shift+Delete`删除临时文件→避免过时数据影响推荐准确性。
- 反馈机制：在推荐结果旁点击“大拇指向下”→发送负面反馈→帮助算法调整权重。
- 强制刷新模型：访问`chrome://ml-model-reset/`（实验性路径）→重置本地训练数据→重新积累行为模型。
5. 兼容性与故障排除
- 确保浏览器版本为最新→旧版可能缺失关键API（如TensorFlow.js支持）。
- 若推荐功能异常→检查是否被防火墙或安全软件拦截→暂时禁用第三方插件测试冲突。