快手的大数据推送原理是基于用户行为数据和算法模型的个性化推荐系统。具体来说，快手通过收集用户在平台上的各种行为数据，如观看视频、点赞、评论、分享等，将这些数据进行处理和分析，建立用户画像和兴趣标签。
快手的大数据推送原理主要包括以下几个步骤：
1. 数据收集：快手通过技术手段收集用户在平台上的行为数据，包括用户的观看记录、点赞记录、评论记录等。
2. 数据处理：收集到的用户行为数据经过处理和清洗，去除无效数据和噪声，保留有效的用户行为数据。
3. 用户画像建立：通过对用户行为数据的分析，快手可以建立用户画像，包括用户的性别、年龄、地域、兴趣爱好等信息。
4. 兴趣标签生成：基于用户行为数据和用户画像，快手可以生成用户的兴趣标签，用于描述用户的兴趣和偏好。
5. 相似度计算：快手通过计算用户之间的相似度，找到与用户兴趣相似的其他用户。
6. 推荐算法模型：快手利用机器学习和深度学习等算法模型，根据用户的兴趣标签和相似度计算结果，为用户推荐感兴趣的内容。
7. 推送内容展示：根据推荐算法模型的结果，快手将推荐的内容展示给用户，以提供个性化的推荐体验。
总的来说，快手的大数据推送原理是通过收集用户行为数据，建立用户画像和兴趣标签，利用推荐算法模型为用户推荐感兴趣的内容。这样可以提高用户的使用体验，增加用户的粘性和活跃度。
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