你的问题可能表达的不准确，我猜你想了解的是“Chrome插件推荐系统算法权重分布分析”。以下是关于此问题的解决方法：
1. 时间衰减：根据用户与插件交互的时间顺序，给较旧的交互赋予较小权重。比如用户近期频繁使用的插件相关交互，在推荐系统中的权重会比很久之前使用过的插件交互权重高，这样能减轻过时数据对推荐结果的影响，让推荐更贴合用户当下需求。
2. 频率衰减：依据用户与插件交互的频率，低频率交互会被赋予较小权重。例如某个插件用户只是偶尔点击查看过几次，相比经常使用互动的插件，其在推荐算法中的权重就会相对较低，从而减少稀疏数据对推荐准确性的干扰。
3. 相似度衰减：考虑用户和插件之间的相似度，较低相似度的交互关系权重会减小。比如一个主打办公功能的插件，对于日常主要娱乐浏览网页的用户来说，其与该用户相似度就低，在推荐时这类插件的权重会降低，避免不相关对象影响推荐结果。
总的来说，通过上述方法，可以有效掌握Chrome插件推荐系统算法权重分布分析的技巧，确保用户能够享受安全、稳定的浏览体验，提升工作效率和上网舒适度，满足不同用户的个性化需求。