大数据推送算法是一种基于用户行为、兴趣和上下文信息来个性化推荐内容的技术。它通过分析大量的数据，如用户浏览历史、搜索记录、社交媒体活动等，以提供精准的信息推送服务。以下是高效精准的信息推送新策略：
1. 数据收集与预处理：首先，需要收集大量用户的行为数据，包括点击率、浏览时长、购买记录等。然后对数据进行清洗和预处理，去除无效或错误的数据，确保数据质量。
2. 用户画像构建：利用机器学习算法，根据用户的基本信息、行为特征、兴趣爱好等构建用户画像。用户画像可以帮助我们更好地理解用户的需求和偏好。
3. 协同过滤推荐：协同过滤是一种常用的推荐算法，它通过分析用户之间的相似性来推荐他们可能感兴趣的物品。我们可以使用用户的交互数据（如点击、收藏、评论等）来计算相似度，从而找到相似的用户群体，并为他们推荐相关的内容。
4. 内容推荐：除了用户画像，我们还可以根据用户的兴趣和行为来推荐相关内容。例如，如果用户喜欢阅读科技类文章，我们可以为他推荐最新的科技新闻和文章。
5. 实时更新与反馈：信息推送系统需要能够实时更新数据，以便为用户提供最新的信息。同时，我们还需要收集用户的反馈，以便不断优化推荐算法。
6. 隐私保护：在收集和使用用户数据时，我们需要确保用户的隐私权益得到保障。我们可以采用加密技术、匿名化处理等方法来保护用户数据的安全。
7. 多渠道推广：除了传统的网站和APP推送外，我们还可以利用社交媒体、邮件、短信等多种渠道进行信息推送。这样可以扩大我们的影响力，提高信息的覆盖率。
8. 个性化体验：除了内容的推荐，我们还可以在界面设计、交互方式等方面进行优化，以提高用户的使用体验。例如，我们可以为不同用户展示不同的推荐内容，或者提供个性化的搜索结果。
9. 持续优化：随着技术的发展和用户需求的变化，我们的推送算法也需要不断优化。我们可以定期收集用户反馈，分析数据效果，调整推荐策略，以确保推送效果的持续提升。
通过以上策略，我们可以实现高效精准的信息推送，为用户提供更有价值的内容和服务。
