今日头条的信息流推荐主要是基于用户行为历史。通过分析用户在平台上的点击、浏览、点赞、评论等行为，系统可以了解用户的兴趣爱好，进而推荐更符合用户口味的内容。比如，如果用户经常点击阅读科技类文章，那么系统会倾向于向该用户推荐更多与科技相关的内容，以增加用户的阅读体验。
今日头条还会结合用户的个人信息和偏好来进行推荐。用户在注册时填写的基本资料，比如年龄、性别、地区等信息，可以帮助系统更好地了解用户的背景和特点，从而有针对性地进行内容推荐。用户在平台上设定的偏好设置也会被系统考虑在内，比如用户可以选择屏蔽某些话题或关键词，系统会根据这些偏好来调整推荐内容。
今日头条还会利用用户在平台上的搜索行为来进行推荐。当用户在头条上进行搜索时，系统会根据用户搜索的关键词或主题来推荐相应的内容给用户，以满足用户的信息需求。这样一来，用户不仅可以通过浏览信息流获取内容，还可以通过搜索功能主动地寻找感兴趣的内容。
今日头条还会综合考虑用户的互动行为。用户在阅读文章时的停留时间、评论情况、点赞比例等互动数据，都可以为系统提供重要的参考信息。系统会根据这些数据来评估用户对不同类型内容的喜好程度，进而调整推荐策略，推送更相关、更有吸引力的内容给用户。
总体来看，今日头条的信息流推荐是一个复杂的系统，不仅基于用户的行为历史，还结合了用户的个人信息、偏好设置、搜索行为、互动数据等多方面因素。系统通过不断优化算法和提升推荐精准度，致力于为用户打造一个个性化、多样化的内容推荐平台。该推荐方式有助于提升用户体验，增加用户粘性，也为广告主提供更精准的广告投放机会，实现多方共赢的局面。