快手在用户经济与算法上的体系化建设，构成了其独特的高机制。这一体系包括内容相关部门、算法相关部门、用户效应理论、机器学习以及用户经济体系五个方面。
首先是内容相关部门，快手建立了大数据管理平台，通过数据分析和挖掘用户偏好，了解用户兴趣点并精准投放内容。内容相关部门通过分析用户生成内容和用户点赞、评论、分享等行为，精确洞察用户需求，从而制定内容策略和规则，优化内容质量，保障用户体验。
第二是算法相关部门，快手拥有强大的算法团队，持续投入资源去优化算法，提高推荐准确性。通过机器学习、深度学习等技术手段，不断提升推荐系统的智能化水平，优化用户体验。算法相关部门与内容相关部门密切合作，共同推动用户体验的提高。
第三是用户效应理论，快手通过用户数据分析，发现用户之间的互动效应，进而设计出相应的用户激励措施。通过给予用户奖励、激励机制，引导用户积极参与平台内容创作和分享，形成用户与用户之间的正向互动，增强用户黏性。
第四是机器学习，快手在用户数据的处理和分析上采用了机器学习技术，实现了用户画像、内容标签等数据的智能化处理。通过机器学习技术，快手能够更好地了解用户需求，提供个性化的推荐服务，增加用户粘性。
第五是用户经济体系，快手建立了完善的用户激励机制，包括快手创作者计划、打赏功能、广告分成等。通过这些激励机制，快手鼓励用户创作优质内容、提升用户互动，增加用户参与度和留存率，从而推动平台流量增长。
综上所述，快手高机制是一个由内容相关部门、算法相关部门、用户效应理论、机器学习以及用户经济体系构成的体系化建设，是快手持续优化用户体验、提高用户活跃度、增加用户留存率的重要保障。通过这些措施，快手不断完善自身的商业模式和盈利方式，保持在短视频领域的领先地位，实现用户规模和商业价值的双重增长。
