本文探讨了个性化推荐技术面临的十大挑战，包括数据稀疏性、冷启动问题、大数据处理与增量计算、多样性与精确性平衡、系统脆弱性、用户行为模式挖掘、推荐算法的鲁棒性、时空行为模式利用、推荐多样性以及社交网络推荐。每个挑战都结合了算法、用户行为和实际应用场景，提出了现有的解决方案和未来的研究方向。
个性化推荐很多读者都知道，但其中不乏认识上的误区。有的人觉得个性化推荐就是细分市场和精准营销，实际上细分市场和精准营销往往是把潜在的用户分成很多群体，这固然相比基于全体的统计有了长足的进步，但是距离“给每一个用户量身定做的信息服务”还有很大的差距，所以，只能说个性化推荐是细分市场的极致！实际上，信息服务经历了两次理念上的变革，第一次是从总体到群体，第二次是从
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