个性化推荐系统通过数据、画像与算法实现“千人千面”，核心流程如下：
1.数据收集与处理
采集用户数据（显性画像及隐性行为）、内容数据（文本、多媒体特征）及上下文数据（时间、场景），经清洗与特征提取后存储。
2.用户与内容理解
构建包含短期兴趣与长期偏好的动态用户画像；利用NLP、图像识别及嵌入表示（如BERT）将内容标签化或向量化。
3.算法核心：召回与排序
召回：从海量内容中快速筛选候选集。常用协同过滤、基于内容匹配及图模型。
排序：对候选集精细打分。采用LR、GBDT等传统模型或Wide&Deep、DIN等深度学习模型进行CTR预估，并结合实时反馈调整。
4.重排与冷启动
通过去重、多样性控制及探索与利用（EE）策略优化结果。针对新用户或新内容，采用热门推荐、兴趣引导或内容相似度匹配缓解冷启动。
5.评估与迭代
以线上指标（CTR、留存）及离线指标（AUC）衡量效果，通过AB测试持续优化，并引入隐私保护（联邦学习）、多模态及可解释性等技术应对挑战。
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