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。
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