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抖音类应用可以利用用户数据进行内容推荐与个性化营销的方法有以下几种：
1. 用户行为分析：通过分析用户在抖音类应用中的行为数据，如浏览、点赞、评论、分享等，可以了解用户的兴趣、偏好和行为习惯。根据用户的行为数据，可以推荐相关的内容给用户，并在适当的时机进行个性化营销。
2. 用户标签分类：根据用户的性别、年龄、地域、服装风格、兴趣爱好等标签信息，将用户划分为不同的群体。然后针对不同群体的用户，推荐相关的内容和个性化的广告。
3. 数据挖掘和机器学习技术：利用数据挖掘和机器学习算法，对用户数据进行分析和建模，将用户划分为不同的用户群体，并给每个用户群体推荐符合他们兴趣的内容和广告。
4. 用户反馈和个性化调整：通过用户的反馈信息，如点赞、评论、举报等，可以了解用户对推荐内容和广告的喜好和反感。根据用户的反馈信息，及时调整推荐策略，提供更符合用户兴趣的内容和广告。
5. 用户画像和精准营销：通过对用户数据的综合分析，构建用户画像，了解用户的个人特征和消费习惯。然后根据用户画像，进行精准营销，向用户推荐符合他们个性化需求的内容和广告。
总结起来，抖音类应用可以利用用户数据进行内容推荐与个性化营销的关键在于收集、分析和利用用户数据，通过用户行为分析、用户标签分类、数据挖掘和机器学习技术、用户反馈和个性化调整以及用户画像和精准营销等方法，进行有针对性的推荐和营销，提升用户体验和商业效益。