快手是一款基于短视频分享的社交平台，其大数据推送原理是通过用户的行为数据和兴趣标签来实现个性化推荐。具体来说，快手会收集用户的观看历史、点赞、评论、分享等行为数据，并通过机器学习算法对这些数据进行分析和挖掘，从而了解用户的兴趣爱好、喜好倾向等信息。
基于这些数据，快手会为每个用户生成一个个性化的兴趣标签，用于描述用户的兴趣爱好和喜好倾向。同时，快手还会将用户分为不同的群体，例如年龄、性别、地域等，以便更好地为用户提供个性化的推荐服务。
在用户使用快手时，快手会根据用户的兴趣标签和群体信息，从海量的视频库中筛选出与用户兴趣相关的视频，并将其推荐给用户。同时，快手还会根据用户的行为反馈，不断优化推荐算法，提高推荐的准确性和个性化程度。
总之，快手的大数据推送原理是基于用户的行为数据和兴趣标签，通过机器学习算法实现个性化推荐，从而为用户提供更好的使用体验。
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