不同于用户主观行为下的信息定制，如订阅、搜索等操作，个性化推荐是根据用户的兴趣偏好和历史行为，向用户推荐其感兴趣的信息。
首先，要明白个性化推荐的意义
用户的订阅和搜索等主观行为相对于个性化推荐，用户需要去主观判断和选择，行为相对比较“重”。个性化推荐的核心就是为用户提供符合其特征和偏好的结果，让用户更爽，产品也更加简洁。
其次，弄清楚个性化推荐与推送服务的区别
普通的推送服务就是填鸭式的推送广告信息、最新信息、活动信息等，这些信息不分时刻不计次数的推送给用户，这样很容易造成用户的反感；个性化的推送服务都是可以设置推送时段和推送的次数的；再智能一点的推送服务可以根据用户特征和偏好推荐给用户信息（不一定是通过推送的方式），这就是个性化推荐。
再次，了解个性化推荐的应用场景
个性化推荐一定是基于一定数据量的，巧妇难为无米之炊，一定要清楚自己的产品所在的阶段是否具备个性化推荐系统的应用场景。
个性化推荐的核心价值是什么？一个是让场景（取决于用户行为）的体验更好，另一个是算法建模和机器学习（取决于技术能力），提升团队对技术的要求和水平，建立技术壁垒。
场景之所以被称之为场景，是代表了一定用户群体的行为习惯、特征和诉求。现今的信息以及大数据时代，信息量呈几何级增长，如何解决用户信息过载的尴尬，就必须考虑如何在一定场景下把用户需要的信息推荐到用户面前。
包括知乎、豆瓣、网易云音乐、今日头条、淘宝、京东、去哪儿网等在内的一系列产品，围绕信息（信息，包括商品、旅游线路、音乐、文字等所有可以称之为信息在内的、可以呈现给用户的）都有完整的一套个性化推荐系统。
那么如何实现个性化推荐呢？
1. 理解“个性化”：
只要考虑用户特征和偏好的都可以算是个性化，比如网站或app等产品显示时考虑用户的性别和年龄等特征而采用不同的颜色、显示不同的内容等。我们可以这么认为，只要系统上的用户在其他条件完全相同的情况下访问时，却只因为用户自身特征不同能够得到不同的输出和反馈的，我们就可以认为这个系统是个性化的。
2. 精细化采样用户在客户端的行为：
个性化推荐的参考依据是用户的特征和偏好，通过采集、分析和定义其在端上的历史行为，了解用户是什么样的人，行为偏好是什么，分享了什么，产生了那些互动等等，最终理解和得出符合平台规则的用户特征和偏好。
3. 推荐算法及建模：
通过用户的意图和行为采集到了大量的数据后，接下来就进行算法建模，如基于文本内容的推荐、基于协同过滤的推荐、基于贝叶斯分类算法的推荐等等，这里就不展开讨论了，感兴趣的同学可以自行搜索。
4. 机器学习：
仅仅通过算法建模进行推荐是不够的，如何让信息推荐更加智能，这个时候就需要考虑机器学习，通过特征发掘、行为分析、喜好学习，不断优化推荐效果（考虑推荐有效性的定义）和智能化推荐（推荐维度的丰富）。
5. 信息的生命周期：
不同的信息生命周期是不同的，这也是非常重要的考虑维度，信息的价值随着其生命周期的变化递增或者递减，比如新闻、实效性内容、现象级的信息生命周期比较短，商品、知识性内容等信息生命周期比较长。关注信息的生命周期，这也决定了推荐算法计算的频度和个性化有效性的判定维度定义（有时候可能并不是用户不喜欢，而是信息过时了）。
个性化推荐虽然很重要，但设计好一个个性化推荐系统后，也不是一劳永逸的。
我们需要定义更多目标：个性化推荐不是冷冰冰的算法和机器学习就可以完全涵盖的，要定义更多的目标，比如人性化的元素、平台的调性、给用户惊喜等等。网易云音乐、知乎、豆瓣等平台在进行个性化推荐的时候，都会面临一个问题，如何规避推荐的内容越来越相似，即比如一个用户被定义的偏好是互联网、科技，那么每天推荐的都是与之相关的内容，这样虽然是“个性化”的，反而看起来就不那么“个性”了。
个性化推荐，是为了让信息更有价值，信息本身并无好坏之分（除了真正的SPAM），在某些人看来是垃圾的信息，有时对另一些人来说却很有用。
个性化推荐的目的就是改善信息的分配和利用，目的在于给用户去噪，让用户的体验更爽，核心还是用户的主观选择，切勿本末倒置。要知道，任何东西没有绝对，个性化推荐并不是万能的，过度信奉“个性化”反而会因为过于“个性”而使得产品越来越狭窄。个性化应该是对用户体验的补充和优化，要理解用户在具体场景下的真实需求、需要解决什么样的问题以及怎样解决，通过个性化推荐的方式给用户体验带来提升，否则，宁可不要，希望各位看客有所思考。
