视频推荐算法是现代互联网平台中非常重要的一部分，它通过分析用户的行为和喜好，为用户提供个性化的视频推荐。然而，用户的反馈和喜好是不断变化的，因此算法需要及时调整推荐策略以适应用户的变化需求。

　　首先，视频推荐算法通过分析用户的观看历史、点赞、评论等行为，了解用户的兴趣爱好。这些数据可以帮助算法建立用户画像，从而更好地理解用户的喜好。然而，用户的兴趣是多变的，他们可能会对某个话题或类型的视频产生兴趣，但随着时间的推移，他们的兴趣可能会发生变化。因此，算法需要不断地监测用户的行为，及时更新用户画像，以反映用户的最新喜好。

　　其次，用户的反馈对于算法的调整非常重要。当用户观看或不喜欢某个推荐视频时，他们通常会通过点赞、评论或举报等方式表达自己的意见。这些反馈可以帮助算法判断推荐的准确性，并及时调整推荐策略。例如，如果用户频繁地跳过某个类型的视频，算法可以减少对该类型视频的推荐，以提高用户的满意度。另外，用户的评论和举报也可以帮助算法发现不合适的推荐内容，进而优化推荐策略，提供更加符合用户需求的视频。

　　此外，算法还可以通过引入协同过滤等技术，利用用户之间的相似性来进行推荐。当用户的喜好发生变化时，他们可能会开始观看与之前不同类型的视频。通过分析用户群体中的相似性，算法可以将用户与具有相似兴趣的其他用户进行关联，从而推荐新的、符合用户变化需求的视频。

　　然而，算法是否会及时调整推荐策略以适应用户的变化需求，还取决于平台的运营策略和技术能力。一些平台可能更加注重用户反馈和喜好变化，积极调整推荐策略，以提供更好的用户体验。而另一些平台可能更加关注商业利益，可能会更加倾向于推荐热门视频或广告。因此，平台需要在用户需求和商业利益之间进行权衡，找到一个平衡点，以满足用户的变化需求。

　　综上所述，视频推荐算法需要处理用户的反馈和喜好变化。通过分析用户的行为和喜好，及时调整推荐策略，算法可以更好地满足用户的变化需求。然而，算法是否会及时调整推荐策略，还取决于平台的运营策略和技术能力。只有平台能够平衡用户需求和商业利益，才能提供更好的个性化视频推荐服务。