随着新媒介技术与通讯技术的碰撞、融合,各种致力于迎合人们需求的移动应用层出不穷,其中,异军突起的算法推荐类短视频应用受到了广大移动用户的青睐,其凭借优秀的个性化推荐技术,极大地提升了用户体验,增强用户粘性;但技术的局限性也会破坏用户体验,导致用户转移或中断使用,究其本质是平台推荐内容属性影响用户持续使用意愿,但尚未有文献探及。因此,本研究基于用户视角深入探索短视频平台推荐内容属性对用户持续使用意愿的作用机理,挖掘内在机制差异化的边界条件,对提升用户体验以及用户留存具有一定的理论意义与实践价值。本研究以抖音为研究对象,创新性地采用质性研究+量化研究的混合研究方法:在质性研究方面,共访谈了56位抖音用户,整理出10万多字的访谈资料,挖掘出12个关键因素及其内在联系。在定量研究方面,基于用户自适应框架和SOR模型构建了本文的研究模型,提出了16条假设,共收集到779份有效问卷,且创新性地将样本划分为高感知可控性群体和低感知可控性群体进行实证比较研究。研究结果显示:（1）抖音平台推荐内容属性包含推荐准确性、不可预知性、不完整性、重复出现性;（2）这些属性会引发用户情绪（愉悦和疲劳）,驱使用户采取相应的应对策略（收益最大化、收益满足、干扰处理和自我保护）,进而影响其持续使用意愿,值得注意的是,高低感知可控性群体间的内在机制存在显著差异;（3）提高用户的感知可控性,有助于增强其积极应对的意愿,进而提升用户留存。理论层面,本研究首次探索了抖音推荐内容影响用户持续使用意愿的全过程,对用户上瘾以及疲劳后仍持续使用的现象做出了解释,丰富了相关理论体系。应用层面,为相关管理者和开发者提供了一系列有针对性的策略,有利于移动端内容消费行业的健康持续发展。