在快手信息流推荐系统中，首先通过用户行为数据进行分析，包括用户观看历史、点赞、评论、分享等行为，从而了解用户的兴趣和喜好。系统会根据用户的行为数据建立用户兴趣模型，对用户的兴趣进行表示和分类，进而判断用户的喜好领域。
接下来，在识别用户喜好不同领域的内容时，快手信息流会综合考虑用户的兴趣标签、内容标签、热门标签等多维度因素，以更准确地识别用户可能感兴趣的领域。同时，系统还会结合内容的主题、风格、形式等因素进行分析，以帮助精准推荐用户喜好但不同领域的内容。
快手信息流还会根据用户的实时行为和反馈进行动态调整，不断优化推荐算法，提升内容推荐的准确性和个性化程度，从而更好地满足用户的需求。
在推荐用户喜好但不同领域的内容时，系统还会采用协同过滤、基于内容的推荐、深度学习等先进技术，从而提高推荐系统的精准度和覆盖范围，更好地满足用户的多样化需求。
除此之外，快手信息流还会根据用户的地理位置、设备信息、社交关系等因素进行综合分析，以更全面地了解用户的喜好和行为习惯，进而更精准地推荐用户感兴趣的内容。