为了兼顾信息流的个性化推荐和整体内容分发，首先需要建立起完善的用户画像系统，通过用户的浏览历史、搜索记录、点赞收藏等数据，分析用户的兴趣爱好、偏好倾向，从而精准地进行个性化推荐。这样可以确保用户接收到的内容更符合其需求，增加用户对信息流的满意度。同时，也需要设置一个整体内容分发系统，根据内容的热度、新鲜度等指标对不同内容进行排序和分发，保证信息流中的内容多样性与全面性。
可以引入推荐算法优化技术，通过机器学习、深度学习等技术对用户行为数据进行分析和挖掘，实时调整推荐策略，不断优化个性化推荐效果。同时，也可以结合人工干预，人工智能与人工智两种智能的优势相结合，进一步提升推荐系统的准确性和用户体验。整体内容分发部分，可以通过自然语言处理技术实现对内容的自动分类和标签，从而更好地进行内容分发和推广。
可以采用AB测试和多样化的推荐模型，对不同的推荐策略和算法进行测试和比较，找出最适合用户的个性化推荐方式。同时，也可以进行用户反馈调研，及时了解用户的需求和反馈，根据用户的意见和建议对推荐系统进行调整和优化，不断提升用户体验。
建立完善的监控系统和数据分析体系，对用户行为数据和推荐效果数据进行监控和分析，及时发现问题和瓶颈，保证整体内容分发系统的稳定性和高效性。同时，也可以通过数据可视化等手段，将数据分析结果直观呈现，为决策提供依据。
需要不断跟踪行业动态和技术发展，及时引入新技术和方法，保持信息流个性化推荐和整体内容分发系统的竞争力和先进性。同时，也要重视内容质量和真实性，杜绝虚假信息和低俗内容，保障用户获取高质量、有价值的信息。这样才能实现信息流的个性化推荐和整体内容分发的良性发展。