个性化推荐系统是根据用户的独特偏好、行为或历史数据，向用户推荐相关项目或内容的系统。这些系统分析用户互动模式（例如点击、购买或评分）来预测用户可能觉得有用或感兴趣的内容。例如，像 Netflix 这样的流媒体平台使用个性化推荐来建议观众接下来可能观看的电影或节目，而像亚马逊这样的电子商务网站则根据浏览和购买历史推荐产品。核心理念是根据个体用户定制建议，而不是提供通用的、一刀切的结果。
从技术角度来看，个性化推荐依赖于处理用户和项目数据的算法。常见的方法包括协同过滤，它识别偏好相似的用户并推荐这些用户喜欢的项目；以及基于内容的过滤，它将项目属性（例如流派、关键词）与用户的过去行为相匹配。混合方法结合这些技术以提高准确性。例如，一个音乐应用程序可能使用协同过滤来找到具有相似听歌习惯的用户，并使用基于内容的过滤来推荐具有匹配音频特征的歌曲。机器学习模型，如矩阵分解或神经网络，通常在大数据集上进行训练，以预测用户与项目的互动。这些模型需要干净、结构化的数据和迭代调整，以平衡建议的相关性和多样性。
构建推荐系统的开发者必须考虑数据收集、处理和可伸缩性。关键步骤包括记录用户互动（例如页面浏览量、停留时间）、构建项目元数据以及选择合适的算法。挑战包括处理稀疏数据（例如没有历史记录的新用户）和确保为数百万用户提供实时性能。TensorFlow Recommenders 或 Surprise 等工具简化了实现，而云服务（例如 AWS Personalize）提供托管解决方案。例如，一个在线书店可能使用 Apache Spark 进行数据处理并使用神经网络结合用户行为和书籍描述来实现混合模型。目标是创建一个能够适应用户反馈、随着时间推移改进建议同时保持效率的系统。