机器学习在个性化推荐中解决的问题

机器学习在个性化推荐中主要解决的问题是如何根据用户的历史行为和兴趣，自动地为用户推荐最感兴趣的内容。具体来说，机器学习可以通过分析用户的历史浏览记录、购买行为、搜索关键词等信息，来构建用户的兴趣模型，并根据这个模型为用户推荐最相关的内容。此外，机器学习还可以通过不断地学习用户的反馈，来优化个性化推荐算法，提高推荐的准确性和用户满意度。