抖音作为一款热门的短视频分享平台，其大数据推送原理是基于用户行为数据和内容标签的分析和匹配。具体来说，抖音通过以下几个步骤实现大数据推送：
1. 数据收集：抖音会收集用户在平台上的各种行为数据，包括观看视频、点赞、评论、分享等。同时，抖音还会对视频内容进行标签化，以便后续的匹配和推送。
2. 数据分析：抖音会通过算法对用户行为数据和内容标签进行分析，从而了解用户的兴趣和偏好。通过对用户行为数据的挖掘和分析，抖音可以更好地理解用户的需求，为用户推荐更符合其兴趣的内容。
3. 匹配推送：根据用户的兴趣和偏好，抖音会将符合用户口味的视频推送给用户。通过将用户行为数据和内容标签进行匹配，抖音可以实现精准的内容推荐，提升用户体验。
4. 实时更新：抖音会不断地更新用户的兴趣和偏好数据，以保持推送内容的及时性和个性化。通过实时更新用户数据，抖音可以更好地适应用户的变化需求，提供更加精准的推荐内容。
总的来说，抖音的大数据推送原理是基于用户行为数据和内容标签的分析和匹配，通过不断地收集、分析和匹配数据，实现精准的内容推荐，提升用户体验。
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