推荐系统中的个性化侧重于根据每个用户独特的偏好、行为和情境来定制建议。 个性化的核心在于通过分析用户特定的数据来提高相关性，例如过去的交互（例如，点击、购买或评分）、人口统计学详细信息或推断的兴趣。 例如，流媒体服务可能会推荐与用户观看过的电影类似的电影，而电子商务平台可能会建议与浏览历史记录一致的产品。 这种方法与非个性化系统形成对比，后者向所有人展示相同的热门项目，这通常会导致用户需求与推荐之间的不匹配。
个性化的有效性依赖于协同过滤、基于内容的过滤和混合模型等技术。协同过滤通过比较具有相似偏好的用户来识别模式——如果用户 A 和用户 B 都喜欢项目 X 和 Y，如果用户 B 也喜欢项目 Z，系统可能会向用户 A 推荐项目 Z。另一方面，基于内容的过滤分析项目属性（例如，类型、关键字）以匹配用户资料。例如，经常阅读科幻文章的用户可能会收到标有“太空探索”标签的书籍的推荐。混合方法结合了这些方法来解决局限性，例如数据稀疏性（例如，交互历史记录最少的新用户）或冷启动问题（例如，引入没有使用数据的新项目）。现代实现通常利用机器学习模型，例如矩阵分解或神经网络，以更准确地预测用户与项目之间的交互。
开发人员必须在个性化与实际挑战之间取得平衡。过度专业化——用户只能看到狭隘的推荐——会减少发现多样化内容的机会。为了缓解这种情况，系统可能会结合偶然发现机制，例如偶尔建议用户通常不感兴趣的项目。可扩展性是另一个问题：为数百万用户提供实时个性化需要高效的算法和基础设施，例如分布式计算框架（例如，Apache Spark）或近似最近邻搜索库。此外，隐私限制要求仔细处理用户数据，通常通过匿名化或设备上处理。精确率（推荐的相关性）和召回率（用户兴趣的覆盖率）等指标对于评估性能至关重要，但在生产环境中进行 A/B 测试仍然是评估实际影响的金标准。