抖音是一款非常流行的短视频分享平台，它的大数据推送原理是基于用户行为数据的分析和挖掘。具体来说，抖音会通过以下几个步骤来实现大数据推送：
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、分享等等。这些数据会被存储在服务器上，供后续的分析使用。
2. 数据清洗：由于用户行为数据的种类繁多，而且存在一些噪声数据，因此需要对数据进行清洗和处理，以便后续的分析。
3. 数据分析：抖音会利用各种数据分析技术，如机器学习、数据挖掘等，对用户行为数据进行分析和挖掘。通过这些分析，抖音可以了解用户的兴趣爱好、观看习惯、地理位置等信息，从而为用户推荐更加符合其兴趣的视频。
4. 推荐算法：抖音会根据用户的兴趣和行为数据，采用不同的推荐算法，如协同过滤、内容推荐等，为用户推荐最合适的视频。同时，抖音还会根据用户的历史行为数据，对推荐算法进行不断的优化和调整，以提高推荐的准确性和效果。
总之，抖音的大数据推送原理是基于用户行为数据的分析和挖掘，通过各种数据分析技术和推荐算法，为用户推荐最符合其兴趣的视频。这种推送方式不仅可以提高用户的观看体验，还可以增加平台的用户粘性和活跃度。
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