个性化内容推荐是一种根据个人用户的偏好、行为或特征定制内容的系统。它使用算法来分析用户数据——例如过去的互动、人口统计数据或设备使用情况——来预测和建议可能吸引他们的内容。例如，像 Netflix 这样的流媒体平台会根据观看历史记录推荐节目，而像亚马逊这样的电子商务网站会根据过去的购买行为推荐产品。 目标是通过减少查找相关内容所需的努力来提高用户满意度和参与度。
从技术上讲，这些系统依赖于数据收集、机器学习模型和实时处理。 开发人员通常通过点击、在内容上花费的时间、搜索查询或明确的反馈（例如，评分）来收集用户数据。 这些数据被预处理成特征，例如用户-项目交互矩阵或嵌入，这些特征被输入到推荐算法中。 协同过滤是一种常见的方法，它可以识别用户行为中的模式（例如，“喜欢 X 的用户也喜欢 Y”）。 基于内容的过滤是另一种方法，它将项目属性（例如，类型、关键字）与用户偏好相匹配。 混合模型结合了这些技术以获得更好的准确性。 例如，新闻应用程序可能会使用协同过滤来将具有相似阅读习惯的用户分组，同时还分析文章主题以改进建议。
实施个性化推荐涉及诸多挑战，例如平衡相关性与多样性、处理冷启动问题（没有数据的新用户或项目）以及确保可扩展性。 隐私是另一个问题，因为收集用户数据需要遵守 GDPR 等法规。 开发人员经常使用矩阵分解或神经网络（例如，用于基于文本内容的转换器）等技术来提高性能。 实际的例子包括 Spotify 的 Discover Weekly，它结合了收听历史和协同过滤，或者 YouTube 的推荐，它利用深度学习进行视频嵌入。 有效的系统会不断使用新数据更新模型，并进行 A/B 测试推荐，以优化用户参与度，而不会创建过滤气泡。