用户兴趣推荐内容的关键在于用户对信息的偏好。微信信息流会根据用户过去点击、浏览、点赞等行为，收集用户数据，分析用户兴趣爱好。通过这些数据，微信可以更准确地推荐用户感兴趣的内容，提高用户体验。
用户在微信上浏览的所有内容都会被系统监测和记录，每次的阅读、点赞、评论都会被记录下来。这些数据会被用来分析用户的兴趣偏好和行为习惯。通过对用户行为数据的分析，系统可以了解用户的兴趣领域，从而为用户推荐更符合其喜好的内容。
除了用户的点击、点赞等主动行为外，微信还会对用户产生的 passivity 相关数据进行记录和分析。比如用户停留在某个内容的时间长短，是否滑动查看全文等行为，这些数据也能反映用户的兴趣。通过综合分析这些数据，微信能够更全面地了解用户的兴趣爱好，为用户提供更加个性化的内容推荐。
用户在微信上的行为不是静态的，用户的兴趣可能随着时间和环境的变化而改变。为了更加准确地把握用户的兴趣，微信还会根据用户最新的行为数据动态地调整推荐策略。这种动态调整的方式可以帮助系统更及时地适应用户的兴趣变化，提高推荐的准确性。
微信还会利用协同过滤算法来为用户推荐内容。这种算法通过挖掘大量用户数据，分析用户的行为和兴趣，找到与用户兴趣相似的其他用户，然后推荐这些相似用户喜欢的内容给目标用户。通过这种方式，微信可以向用户推荐他们可能感兴趣的内容，即便用户没有主动浏览过类似内容。
微信还会根据用户的地理位置、设备信息等因素进行内容推荐。比如根据用户当前所在的地理位置向用户推荐周边的生活服务内容；或者根据用户使用的设备类型，推荐适合该设备的内容形式。这种基于用户环境和设备的推荐策略，可以让用户更方便地获取到他们需要的信息。
微信还会通过用户自定义兴趣标签的方式来进一步优化内容推荐。用户可以在微信设置中自定义自己感兴趣的话题、领域等标签，系统会根据这些标签为用户推荐符合其喜好的内容。这种用户主动设置兴趣标签的方式可以提高推荐的精准度，让用户更好地获取到他们感兴趣的内容。