个性化推荐通过分析用户的行为、偏好和上下文数据来预测他们可能感兴趣的项目而生成。此过程通常涉及三个阶段：数据收集、模式分析和推荐生成。系统依赖算法来处理历史交互（例如，点击、购买、评分）和项目属性（例如，类别、标签）来识别用户和内容之间的关系。例如，如果用户经常观看科幻电影，系统可能会优先推荐类似的影片。
核心逻辑通常使用协同过滤、基于内容的过滤或混合方法。协同过滤通过将用户的行为与其他用户的行为进行比较来识别模式，例如，推荐购买历史相似的用户喜欢的书籍。基于内容的过滤侧重于项目特征，例如，向玩过类似游戏的用户推荐动作游戏。混合方法结合了这些方法：流媒体服务可能会使用协同过滤来展示热门节目，同时利用基于内容的分析（例如，类型、导演）来优化结果。矩阵分解或神经网络等机器学习模型通常应用于此处。例如，矩阵分解将用户-项目交互分解为潜在因素（隐藏模式）以预测缺失的偏好。
实时更新和可扩展性对于实际实施至关重要。系统通常会跟踪最近的活动（例如，用户最近的搜索）以动态调整推荐。 Apache Spark 或专用数据库（例如，Redis）等工具处理大规模数据处理，而 A/B 测试确保算法有效性。例如，电子商务平台可能会使用基于会话的推荐来突出显示在过去一小时内查看的项目，并结合长期的购买历史记录。开发人员通常集成库（例如，TensorFlow Recommenders）或预构建服务（例如，Amazon Personalize）来有效地管理这些步骤，从而根据用例平衡准确性和计算成本。