根据用户画像，将推荐内容与用户兴趣相匹配，提高用户对推荐内容的参与度。根据用户与其他用户的行为相似度，将其他用户的喜好推荐给当前用户，增加用户参与度。
抖音类应用可以通过以下几个方面实现精准推荐，从而提升用户参与度：
1. 用户画像：通过用户的个人资料、兴趣爱好、行为轨迹等数据，建立用户画像。根据用户画像，将推荐内容与用户兴趣相匹配，提高用户对推荐内容的参与度。
2. 协同过滤：利用用户的历史数据和相似用户的行为来预测用户的兴趣。根据用户与其他用户的行为相似度，将其他用户的喜好推荐给当前用户，增加用户参与度。
3. 基于内容的推荐：分析视频的内容特征，如标签、题材、人物等，将与用户喜好相似的内容推荐给用户。同时，可以根据用户的历史观看记录，推荐相关内容，以增加用户的参与度。
4. 实时个性化推荐：结合用户的实时行为，例如点赞、评论、分享等，及时更新用户的推荐内容，增加用户参与度。
5. 多样性推荐：除了向用户推荐与其兴趣相符的内容，还可以推荐一些不同于用户平常观看内容的新鲜、有趣的视频，增加用户的参与度。
6. 活跃用户参与：通过鼓励用户互动、评论、分享等积极行为，提高用户在平台上的活跃度，并通过这些活跃用户的行为数据优化推荐算法，提升整体用户参与度。
综上所述，通过对用户画像、协同过滤、基于内容的推荐、实时个性化推荐、多样性推荐和活跃用户参与等方面的精准推荐，抖音类应用可以有效提升用户的参与度。