信息流服务商识别用户兴趣点的首要手段是通过用户的行为数据进行分析，包括点击、浏览、搜索、收藏等行为。通过记录和分析用户在平台上的行为数据，信息流服务商能够了解用户的兴趣爱好、偏好倾向、消费习惯等信息，从而更精准地推荐适合用户的内容。信息流服务商还会根据用户的个人资料信息，如性别、年龄、地域等，对用户进行分类和分群，以便更好地了解用户的兴趣点。
除了利用用户行为数据和个人资料信息外，信息流服务商还会借助机器学习和人工智能等技术手段，对用户进行智能化分析。通过建立用户画像和兴趣标签，信息流服务商可以实现对用户兴趣点的更精准识别。机器学习算法可以根据用户的历史行为数据和反馈信息，自动学习用户的兴趣点和偏好，并不断优化推荐内容的准确性和个性化程度。
信息流服务商还会通过人工编辑和推荐算法相结合的方式，提升对用户兴趣点的识别能力。人工编辑可以根据热点事件和热门话题对内容进行筛选和推荐，保证内容的时效性和热度。而推荐算法则可以根据用户的兴趣点和偏好，为用户精准匹配个性化内容。通过人工编辑和推荐算法的结合，信息流服务商可以在保证内容质量的同时，实现对用户兴趣点的更精准把握。
除了以上方法，信息流服务商还会借助用户反馈和互动数据，进一步优化对用户兴趣点的识别。用户的点赞、评论、转发等行为可以为信息流服务商提供宝贵的反馈信息，帮助其更好地了解用户的兴趣点和需求。通过分析用户的互动行为数据，信息流服务商可以及时调整推荐策略，提供更加符合用户兴趣的内容，从而提升用户的使用粘性和满意度。
信息流服务商通过用户行为数据分析、机器学习技术、人工编辑和推荐算法相结合、以及用户反馈和互动数据等多种手段，来识别用户的兴趣点并展示适合的内容。这些方法的综合运用可以帮助信息流服务商更好地满足用户个性化的阅读需求，提升内容推荐的准确性和用户体验的满意度。