为避免信息流推送过于依赖用户点击行为，首先应该尽量减少用户需点击的次数。例如，可以在用户登录APP或网站时，根据其过往浏览记录和偏好，自动推荐可能感兴趣的内容，减少用户需要浏览和点击的次数。这样不仅能减轻用户的操作负担，还能增加用户对推送内容的满意度。
还可以通过引入深度学习和人工智能算法来优化信息流推送的精准度。通过对用户行为和兴趣进行深度学习分析，可以更准确地推送用户感兴趣的内容，减少不必要的广告推送或重复内容。这样不仅能提高推送内容的精准度，也可以减少用户对无效信息流的排斥感。
同时，为了避免信息流推送过于依赖用户点击行为，可以采用多样化的推送方式。除了依靠用户点击行为来推送内容外，还可以结合其他方式，如定时推送、位置推送、热点推送等多种途径。通过多样化的推送方式，可以降低用户对点击行为的依赖性，提高用户对信息流的接受度。
还可以通过优化推送内容的展示形式来减少对用户点击行为的依赖。例如，可以采用图文并茂、视频推送等形式，吸引用户的注意力，增加用户主动点击的可能性。通过优化内容的展示形式，可以提高内容的吸引力，减少用户对点击行为的依赖。
为了避免信息流推送过于依赖用户点击行为，还可以建立用户互动平台，鼓励用户参与内容创作和分享。通过用户互动平台，用户可以分享自己的观点、评论和创意，与其他用户互动。这样不仅可以增加用户对内容的参与感和黏性，也可以减少信息流推送对用户点击行为的依赖。同时，用户互动平台还可以带来更多的用户生成内容，丰富信息流推送的内容，提高用户体验。