用户偏好的调整是通过对用户行为的数据分析和机器学习算法的应用来完成的。在信息流中，用户的点击、浏览、停留时间等行为数据被记录下来，然后系统通过这些数据分析用户的兴趣爱好、喜好倾向，进而推测用户的偏好。基于这些分析结果，系统会自动调整信息流内容，优先展示用户可能感兴趣的内容，从而增加用户的点击率和满意度。
用户偏好的自动调整还可以通过用户的个人设置和偏好标签来实现。用户可以在系统中设置一些个人偏好，如喜欢的主题、频道、关键词等，系统会根据这些设定优先展示相应的内容。系统还可以根据用户的点击行为和反馈信息，自动为用户添加偏好标签，进一步细化用户的喜好领域，从而更精准地调整信息流内容。
一种常见的用户偏好自动调整方法是协同过滤算法。该算法通过分析不同用户之间的行为数据和偏好信息，发现用户之间的相似性和联系，从而向用户推荐类似于其他用户喜欢的内容。在信息流中，系统会根据用户之间的兴趣相似度，推荐那些和用户喜好相近的内容，以增加用户的满意度和用户黏性。
除了协同过滤算法，内容推荐系统还可以采用基于内容的推荐算法。该算法通过对内容本身进行特征分析，包括主题、关键词、情感等，从而为不同用户推荐符合其偏好的内容。在信息流中，系统会根据用户过往的点击行为和偏好标签，匹配这些内容特征，从而调整信息流的内容，使之更符合用户的兴趣和偏好。
用户偏好的自动调整还可以结合深度学习技术，构建更精准的用户偏好模型。深度学习模型可以更好地挖掘用户行为数据中的隐藏模式和规律，从而更准确地预测用户的偏好。在信息流中，系统可以根据不同用户的行为数据构建个性化的深度学习模型，以实时调整信息流的内容，提高用户的使用体验。
总体来看，用户偏好的自动调整是通过分析用户行为数据、个人设置和偏好标签，结合协同过滤、基于内容的推荐算法和深度学习技术来实现的。这些方法可以更精准地理解用户的需求和兴趣，从而为用户提供更符合其偏好的信息流内容，提高用户体验和满意度。