下列哪类算法不属于个性化推荐。

下列 A、B、C、D 四个选项中，选项 D 不属于个性化推荐算法。

A. 协同过滤算法（CF）：通过分析用户历史行为数据，计算用户之间的相似性，从而预测用户对某个物品的喜好程度。

B. 基于内容的推荐算法（CB）：通过分析物品的属性信息，计算物品之间的相似性，从而向用户推荐相关的物品。

C. 矩阵分解算法（MF）：将用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵，从而预测用户对未知物品的评分，进而向用户进行个性化推荐。

D. 决策树算法（DT）：决策树算法主要用于分类和回归问题，不属于个性化推荐算法。