今日头条通过实时推荐算法来保证信息流推荐的实时性。这个算法主要基于用户当前的浏览行为、搜索历史以及时效性较强的新闻事件等因素，及时更新推荐内容。当用户刷新页面或者打开应用时，系统会根据这些因素重新计算用户的兴趣模型，从而实时调整推荐内容，确保用户看到最新的、最符合兴趣的内容。
为了保证信息流推荐的个性化，今日头条采用了用户画像技术。通过分析用户的历史行为数据、兴趣关键词、社交圈子等信息，系统可以生成用户的个性化画像，包括用户的兴趣偏好、文化背景、年龄性别等属性。根据这些画像信息，可以为每个用户定制不同的推荐内容，确保用户看到的内容更加符合个人兴趣，从而提升用户体验。
除此之外，今日头条还采用了协同过滤算法来增强个性化推荐效果。通过分析用户的历史行为数据，系统可以计算出用户与其他用户之间的相似度，进而推荐给用户与相似用户喜欢的内容。这种协同过滤的方法可以有效地发掘出用户潜在的兴趣，避免推荐过于单一的内容，提高推荐的个性化程度。
为了提升实时性和个性化，今日头条还采用了增量式更新的推荐策略。在用户每次的操作行为中，系统会实时地记录用户的反馈信息，包括点击、浏览时长、分享等数据。根据这些反馈数据，系统可以不断地调整用户的兴趣模型，优化推荐算法，从而实现信息流推荐的实时性和个性化。这种增量式更新策略可以确保推荐结果始终与用户当前的兴趣和需求保持一致。
今日头条还利用深度学习和自然语言处理技术来提升信息流推荐的准确性和个性化。通过分析文本内容的语义信息，系统可以更好地理解用户的兴趣和需求，从而为用户提供更加精准的推荐内容。深度学习算法可以自动学习用户的兴趣模式和冷启动问题，减少人工干预，提升信息流推荐的个性化程度。