信息流服务商通过用户历史浏览记录、点赞、评论、分享等行为数据建立个性化推荐模型。算法会对用户的行为数据进行分析，提取用户的兴趣偏好，了解用户的阅读习惯和喜好。然后，根据用户的兴趣标签和行为特征，利用数据挖掘和机器学习算法建立用户画像，对用户进行分类。不同类别的用户将会得到不同类型的推荐内容。
信息流服务商会根据用户的个性化需求和兴趣推荐相关的内容。推荐系统会分析用户的行为数据，识别用户感兴趣的话题和领域，并根据用户喜好推荐相关内容。通过内容的标签分类和用户画像匹配，推荐系统能够精准地推送用户感兴趣的内容，提高用户的阅读体验。
推荐系统还会根据用户的实时行为动态调整推荐策略。通过监控用户的最新行为，推荐系统可以实时更新推荐内容，保持推荐结果的时效性。当用户阅读、点赞、分享或者评论时，推荐系统能够迅速调整推荐内容，确保用户获得的信息是最新、最相关的。
信息流服务商也会将用户的社交关系纳入推荐模型。通过分析用户的社交网络，推荐系统可以推荐来自用户关注人群的内容，增加推荐内容的多样性和覆盖面。推荐系统还可以通过用户之间的相似兴趣和行为，将用户群体细分，提供更精准的内容推荐。
除了根据用户个性化需求推荐内容外，信息流服务商还会考虑其他因素，如内容的热度、时效性、多样性等。推荐系统会综合考虑用户的兴趣、行为、社交关系以及内容属性，权衡各个因素，为用户提供丰富多样、符合用户需求的个性化推荐内容。