推荐系统通过收集和分析关于个人偏好、行为和特征的数据来个性化推荐，从而结合用户画像。用户画像通常包括显式数据（例如，人口统计信息、评分或调查回复）和隐式数据（例如，点击流活动、购买历史或浏览内容的时间）。这些画像作为算法的基础，将用户与符合他们兴趣的项目（例如产品、电影或文章）进行匹配。例如，流媒体服务可能会跟踪用户最常观看的类型，而电子商务平台可能会记录浏览模式以推断产品偏好。
用户画像的集成因推荐方法而异。在协同过滤中，通过比较用户的互动历史（例如，电影评分或购买记录）来识别具有相似品味的用户。例如，如果用户 A 和用户 B 都对几部动作电影给予了高度评价，系统可能会向用户 A 推荐用户 B 喜欢的电影。基于内容的过滤依赖于与项目属性相关的画像数据。如果用户经常阅读科技文章，系统可能会根据关键词分析推荐其他带有“AI”或“编程”标签的文章。混合系统结合了这些方法：例如，Netflix 使用观看历史（协同）和诸如类型或演员（基于内容）之类的元数据来改进建议。用户画像还支持诸如矩阵分解之类的技术，这些技术将用户-项目交互分解为潜在特征（例如，“喜欢独立电影”或“喜欢经济型小工具”）以预测未来的偏好。
用户画像是动态的，需要持续更新。系统通常采用实时跟踪来调整推荐，因为行为会发生变化——例如，用户从科幻小说转向纪录片可能会在几个小时内看到他们的推荐内容发生变化。挑战包括处理稀疏数据（例如，历史记录最少的新用户）以及平衡个性化和多样性。为了解决“冷启动”问题，系统可能会使用人口统计数据或初始偏好来引导画像。隐私是另一个考虑因素：匿名化数据或允许用户选择退出跟踪可确保符合 GDPR 等法规。总体而言，用户画像使推荐系统能够在准确性和相关性之间取得平衡，同时随着用户需求的不断发展。