快手信息流的推荐策略是会根据用户的行为历史来进行调整的。具体来说，快手会分析用户在平台上的浏览记录、互动行为、点赞、评论、分享等数据，通过这些数据了解用户的兴趣爱好、偏好和行为习惯。这样一来，快手就能够更准确地为用户推荐内容，提升用户体验，增加用户留存和活跃度。
根据用户的点击、观看、点赞、评论等行为历史数据，快手可以不断优化推荐算法，从而更精准地向用户推荐符合其兴趣的内容。举个例子，如果一个用户经常观看健身相关的视频并点赞评论，那么快手系统就会认为这个用户对健身内容比较感兴趣，会优先向其推荐更多关于健身的视频，以满足用户的需求。
快手还会根据用户的互动程度和频率来不断调整推荐策略。如果一个用户在某个领域的内容上有大量的互动行为，比如频繁点赞、评论、分享，那么系统会认为用户对这个领域的内容非常感兴趣，会加大对该领域内容的推荐力度，以提升用户的满意度和使用时长。
快手会根据用户的活跃度和时长等行为数据，对用户进行分类和分群，以便更好地为不同群体的用户提供个性化的推荐。比如，对于每天花费大量时间浏览健身内容的用户，系统可以将其归类为“健身爱好者”群体，优先向他们推荐健身相关的视频；而对于偶尔在美食领域留言评论的用户，系统可以将其归类为“美食探索者”群体，推荐更多与美食相关的视频。
快手信息流的推荐策略确实会根据用户的行为历史进行调整。通过分析用户的浏览记录、互动行为等数据，快手能够更准确地了解用户的兴趣和偏好，从而向用户推荐更符合其口味的内容，提升用户体验和满意度。这种个性化推荐的策略不仅能增加用户留存和活跃度，也有助于提升平台内容的质量和多样性。所以，快手不断优化推荐算法，以确保用户能够接收到最合适的内容，实现双赢的局面。