随着终端用户不断刷新推荐结果的过程中，如果持续刷到已经看过（expose）的内容，将会逐渐丧失新鲜感、导致浏览疲劳，所以一般会设置一个时间周期，来保证在此周期内终端用户不会刷到已经看过的内容。
在配置疲劳度（原曝光过滤）规则时，有如下3种典型应用形态可供参考，请结合具体的场景（scene）情况进行配置：
应用一
可推荐物品量级较大（如万、百万级别），轻易不会发生终端用户刷空物品库的情况，且物品的更新速度较快（如一天可生产百级别的新物品）。
配置方法：
配置曝光过滤规则，如设置时间周期为10天（请按照业务经验调整），为防止特殊测试情况同时打开兜底策略。
结果展示逻辑：
即10天之内终端用户浏览过的物品（以智能推荐系统接收到的您回传的终端用户曝光行为数据为准）不会被推荐出来，除非终端用户将物品池刷到只剩3000个物品未浏览的情况下可能出现重复推荐。
注意事项：
正确回传曝光行为数据。
应用二
可推荐物品量级适中（如千级别），推荐的物品转化周期比较长（如商品:曝光->点击->加购->购买，如书籍:点击->加书架->阅读，如长视频:点击->加入片单->播放），转化过程中可能受到环境、时间等因素的影响导致终端用户未明确决策。
配置方法：
配置曝光过滤规则，如设置时间周期为3天（请按照业务经验调整），
配置点击过滤规则，如设置时间周期为1天（请按照业务经验调整），
为避免终端用户浏览过多导致物品库几乎没有感兴趣的物品，同时打开兜底策略。
结果展示逻辑：
即3天之内终端用户浏览过的物品（以智能推荐系统接收到的终端用户曝光行为为准）不会被推荐，除非终端用户对这些曝光的物品产生了点击行为（以智能推荐系统接收到的您回传的终端用户点击行为为准），或者终端用户将物品池刷到只剩3000个物品未浏览的情况下可能出现重复推荐。
可参考如下图示，理解点击过滤的功能。
如图的这顶太阳帽，按照当前的配置，有可能在终端用户浏览后的第4、5、6天推荐，也可能终端用户兴趣发生变化、不再推荐。
注意事项：
准确回传曝光、点击行为数据。建议先在小流量场景配置此规则，体验测试符合预期后再推广到高流量场景。
应用三
可推荐物品具备一次性消费的特点，如段子，短视频，图片等，一般情况下终端用户点击/阅读/完播之后，不希望短期内再看到。
配置方法：
配置曝光过滤规则，如设置时间周期为3天（请按照业务经验调整），
配置点击过滤规则，如设置时间周期为7天（请按照业务经验调整），
为避免终端用户浏览过多导致物品库几乎没有感兴趣的物品，同时打开兜底策略。
结果展示逻辑：
即3天之内终端用户浏览过的物品（以智能推荐系统接收到的终端用户曝光行为为准）不会被推荐，7天之内终端用户点击过的物品（以智能推荐系统接收到的终端用户点击行为为准）不会被推荐，除非终端用户将物品池刷到只剩3000个物品未浏览的情况下可能出现重复推荐。
注意事项：
准确回传曝光、点击行为数据。如果物品池较少，建议打开兜底策略。
其他常见问题
实例级别的疲劳度规则，与场景级别的疲劳度规则优先级：
一旦场景配置了疲劳度规则，则打到场景的请求以场景的配置为准；
如果场景选择与实例保持一致，则打到场景的请求与实例一致