信息流是一种以用户需求为导向，通过算法推荐内容的方式呈现给用户的数据流。它既可以是社交网络中的朋友圈、微博等，也可以是新闻客户端、视频平台等。信息流的出现和发展，不仅改变了我们获取信息的方式，也对互联网产生了深远的影响。

在信息流实践史上，最早被广泛应用的是推荐系统。早期推荐系统基于用户喜好历史记录和兴趣标签等信息，通过计算相似度来推荐相关内容。但这种方法存在明显局限性：缺乏实时性和准确性；无法解决“冷启动”问题（即新用户没有足够数据支撑）。

随着人工智能技术的发展，机器学习、自然语言处理等技术得到广泛应用。利用这些技术，在海量数据中挖掘潜在联系，在线调整模型参数，依据不同场景提供个性化服务成为可能。

2012年，“微信公众号”正式上线，在其后台管理界面中加入了“阅读量排行榜”，从此开启了国内媒体领域信息流实践时代。而“今日头条”则将信息流的推荐算法和用户行为分析提升到了一个全新的高度。利用机器学习技术，它能够根据用户兴趣、阅读行为、地理位置等多维度信息，实现极致个性化推荐。

此外，短视频平台在信息流实践中也发挥着重要作用。以抖音为例，其算法基于人工智能技术，通过对用户行为进行实时学习和预测，推荐出自适应且个性化的内容。同时，抖音还积极探索场景互动和社交互动相结合的模式，创新性地打造出了一种全新的社交娱乐方式。

信息流带来了便利和效率的同时，也面临着一些问题。比如，在某些平台上，“爆款”内容过于集中，难以保证信息多样性；同时，在冷启动阶段存在个性化服务不足等问题。

总体来说，在信息流实践史上，技术革新是不断推动其发展进程的重要力量。未来，在人工智能、区块链等领域技术的持续创新下，信息流将会呈现出更加多样化的形态，为用户提供更加优质、智能的服务。