视频推荐算法是现代互联网平台中非常重要的一部分，它通过分析用户的观看习惯和历史记录，为用户提供个性化的视频推荐。然而，这种算法是否会过度依赖用户过去的选择是一个值得探讨的问题。

　　首先，视频推荐算法通过分析用户的观看习惯和历史记录来了解用户的兴趣爱好和偏好。例如，当用户观看了一部喜剧电影后，算法会根据用户的历史记录推荐更多的喜剧片，因为它认为用户对这类电影感兴趣。这种个性化推荐可以提高用户的观看体验，让用户更容易找到自己感兴趣的内容。

　　然而，算法过度依赖用户过去的选择也存在一些问题。首先，用户的兴趣爱好是多样化的，过度依赖用户过去的选择可能导致算法推荐的内容过于单一，无法满足用户的多样化需求。例如，如果用户过去只观看过喜剧片，算法可能会一直推荐喜剧片，而忽略了用户对其他类型电影的潜在兴趣。这种情况下，算法的推荐结果可能会变得单调乏味，无法吸引用户的注意。

　　其次，算法过度依赖用户过去的选择也可能导致“信息茧房”的问题。当算法只推荐用户过去喜欢的内容时，用户可能会陷入一个信息封闭的环境中，无法接触到新的、不同类型的内容。这种情况下，用户的观看习惯和兴趣爱好可能会变得狭隘化，无法得到更广泛的视野和体验。

　　为了解决这些问题，视频推荐算法应该在考虑用户的观看习惯和历史记录的同时，也要引入其他因素。例如，算法可以考虑用户的实时行为，如用户的搜索关键词、点赞和评论等，来了解用户当前的兴趣和需求。此外，算法还可以引入协同过滤等技术，通过分析用户群体的行为和兴趣，为用户推荐与他们相似的内容，从而扩大用户的观看范围。

　　总的来说，视频推荐算法在考虑用户的观看习惯和历史记录时，确实存在过度依赖用户过去选择的问题。然而，通过引入其他因素和技术，算法可以更好地满足用户的多样化需求，避免信息茧房的问题。未来，视频推荐算法还需要不断优化和改进，以提供更加个性化、多样化的视频推荐服务。