抖音信息流中的话题挑选和推送是依靠用户的个性化兴趣来实现的。平台通过用户的行为数据分析，包括浏览历史、点赞、评论、分享等数据，来了解用户的兴趣爱好，从而精准推送符合用户口味的话题内容。同时，抖音还会根据用户关注的明星、博主，以及用户所在地区、年龄段等信息来进行画像分析，进一步提升推送的准确性。
抖音还会通过实时热点话题来挑选和推送内容。平台会根据当下社会热点、事件、节日等主题来制作相关视频内容，并通过推荐算法将这些热门话题推送给用户。这种实时性的推送方式能够吸引用户的注意力，让用户更容易参与到讨论中来，提升用户的互动体验。
抖音还会通过内容标签的方式来进行话题挑选和推送。平台会对每个视频进行内容标签的打标，包括美食、旅游、健身、摄影等各种主题标签。当用户观看了某个标签的视频后，系统会分析用户的兴趣，推荐相似标签的内容给用户，从而延伸用户在这个主题下的观看领域，丰富用户的内容呈现。
除此之外，抖音还会根据用户的地理位置信息来进行话题挑选和推送。通过定位用户所在城市或地区，平台可以向用户推荐当地的热门话题、本地达人的视频内容，满足用户对本地信息的了解需求，让用户感受到更加贴近生活的内容。这种基于地理位置的推送方式，可以增加用户对平台的粘性，提升用户留存率。
抖音还会根据用户的在线行为来进行话题挑选和推送。平台会分析用户的活跃时间段，了解用户的在线习惯，然后在用户活跃的时段推送适合的话题内容，提升用户的使用时长和互动频次。通过不同时间段的个性化推送，抖音可以更好地抓住用户的注意力，增加用户对平台的使用黏性。