短视频APP已经成为当今年轻人娱乐和社交的主要平台之一。然而，尽管大量的内容可以吸引到用户，但如何推荐真正吸引用户的内容仍是非常具有挑战性的。因此，在短视频APP开发过程中，如何为用户推荐他们感兴趣的视频，提升用户粘性，是一个至关重要的问题。

下面是一些可以用来为用户推荐感兴趣的视频的技术手段：

1. 基于标签的推荐

基于标签的推荐是一种使用标签系统来预测用户喜好的推荐算法。这种方法通常通过将用户的视频观看历史记录与其他用户的观看历史记录相比较，以确定潜在的相似性。然后，算法会将观看历史与其他内容结合起来，以为用户推荐新的视频。

2. 基于协同过滤的推荐

基于协同过滤的推荐算法是一种使用用户行为数据来预测用户喜好的方法。这种方法通常基于历史行为（即观看、分享或评论）来预测用户的未来行为。它可以根据用户共同的兴趣爱好，如喜欢的主题、地点或活动等，为用户做出推荐。

3. 基于内容的推荐

基于内容的推荐算法是一种使用视频数据本身特征来预测用户喜好的方法。这种方法可以根据视频的标题、摘要、分类、标签和其他元信息等，分析视频的内容，以为用户推荐相似的视频。

4. 深度学习算法

深度学习算法可以预测用户的兴趣爱好，并为其推荐合适的视频。其中，神经网络模型是所有深度学习技术中最流行和强大的技术之一。神经网络可以通过在大量数据集上进行训练，自动发现不同的模式和关联性，从而为用户提供更加精确的推荐。

总之，用户推荐系统对于短视频APP的成功至关重要。通过使用基于标签的推荐、基于协同过滤的推荐、基于内容的推荐、深度学习算法等技术手段，可以为用户推荐他们真正感兴趣的视频，提高用户粘性。同时，在应用程序开发过程中，需要不断分析和调整算法，以确保每个用户都可以获得有价值的视频推荐。