总的来说，抖音智能推荐算法背后的技术黑科技是基于机器学习、数据挖掘、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和音频处理等多个领域的技术的综合运用，通过对海量数据的分析和学习，实现个性化的内容推荐，提供更好的用户体验。
抖音智能推荐算法背后的技术黑科技涉及以下几个方面：
1. 基于用户画像的个性化推荐：抖音通过收集用户的行为数据、兴趣爱好、地理位置等信息，建立用户画像，从而能够准确地推荐符合用户兴趣的内容。这需要运用机器学习和数据挖掘技术，通过分析海量数据，自动学习用户的偏好，并根据用户的实时行为不断优化推荐结果。
2. 视频语义理解和标签提取：抖音利用深度学习和自然语言处理技术对视频进行语义理解和标签提取。通过对视频的图像、音频和文本进行分析，抖音能够准确地识别视频的主题、内容和情感，从而更好地推荐给用户感兴趣的内容。
3. 图像和音频特征提取：在进行内容推荐时，抖音需要对视频的图像和音频特征进行提取，并用于相似度匹配和内容推荐。这需要使用计算机视觉和音频处理技术，通过对视频帧的分析和音频信号的处理，提取出视频的特征表示，以便进行快速的相似度计算和推荐。
4. 实时推荐和A/B测试：抖音还采用了实时推荐和A/B测试的技术，以不断优化算法的效果。实时推荐技术可以实时地收集用户的反馈和行为数据，并即时更新推荐结果；A/B测试技术可以对不同的推荐算法进行比较和评估，找出最优的算法并进行优化。
总的来说，抖音智能推荐算法背后的技术黑科技是基于机器学习、数据挖掘、深度学习、自然语言处理、计算机视觉和音频处理等多个领域的技术的综合运用，通过对海量数据的分析和学习，实现个性化的内容推荐，提供更好的用户体验。