用户对特定内容的偏好和厌恶是抖音信息流运营中需要重点考虑的因素之一。为了更好地应对用户的偏好，首先需要进行数据分析，通过数据挖掘用户的浏览、点赞、评论等行为，了解用户对不同类型内容的喜好程度。通过数据分析，可以更好地洞察用户的兴趣爱好，有针对性地推送相关内容，提高用户的点击率和参与度。
根据用户历史行为数据，可以建立用户画像，更准确地了解用户的偏好和厌恶。根据用户画像的建立，可以把不同用户聚类分组，有针对性地推送适合不同用户群体的内容，提高用户的满意度和体验。同时，也可以通过用户画像的建立，减少用户对不喜欢内容的暴露频率，降低用户的厌恶情绪。
针对用户的偏好和厌恶，可以采用个性化推荐算法，为用户提供更符合其兴趣爱好的内容。个性化推荐算法可以根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐相关度更高的内容，提升用户对内容的认可度和喜爱度。通过个性化推荐算法，可以减少用户对不感兴趣内容的干扰，提高用户的内容观看效率。
除了个性化推荐算法，还可以采用多样化的内容推荐策略，为用户提供更广泛的选择，降低用户的厌恶情绪。通过多样化的内容推荐策略，可以满足不同用户的多样化需求，减少用户对同质化内容的排斥。同时，也可以通过多样化的内容推荐策略，引导用户接触新的内容类型，拓展用户的兴趣范围，提升用户的内容消费体验。
在用户对特定内容表现出厌恶情绪时，可以采取相应的优化措施，减少用户的负面情绪。比如，根据用户的反馈意见，对内容进行调整，减少用户的不满和抵触。同时，也可以通过丰富多样的内容，为用户提供更多选择，让用户有更多机会选择符合自己兴趣的内容，减少用户的厌恶情绪。
不仅要关注用户对特定内容的厌恶，还需要重视用户对内容的喜爱，加强对优质内容的推荐和宣传。通过优质内容的推荐，可以提高用户对内容的认可度和喜爱度，增加用户的粘性和忠诚度。同时，也可以通过优质内容的推荐，提高平台的口碑和信誉，吸引更多用户加入，形成良性循环。