个性化推荐（Personalized Recommendation）是一种人工智能技术，通过分析用户的个人特征、历史行为、偏好数据以及上下文信息，为每个用户量身定制内容或产品建议，旨在提升用户体验和满足个体化需求。其核心在于利用机器学习算法，如协同过滤、内容-based过滤或深度学习方法，从海量数据中挖掘用户兴趣模式，实现精准匹配，从而区别于传统的大众化推荐。
在AI产品开发的实际落地中，个性化推荐已广泛应用于电商、媒体流服务和社交平台等领域，例如根据用户浏览历史推荐商品或视频。技术实现常涉及基于用户的协同过滤、矩阵分解以及深度学习模型如神经协同过滤（NCF），需解决冷启动和数据稀疏性问题；随着实时数据处理和隐私保护技术的发展，该领域持续推动用户粘性和商业转化率的提升。
如需延伸阅读，推荐参考项亮所著的《推荐系统实践》，该书系统解析了推荐系统的理论基础与实际应用。
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