门户网站的个性化推荐是一种利用人工智能、机器学习等技术，根据用户的行为、兴趣、偏好、社会关系、地域、使用习惯以及设备特征等多维度信息，为用户提供定制化内容的服务。这种技术使得每个用户在访问门户网站时，看到的信息和推荐内容都不尽相同，更加符合其个人的需求和兴趣。
具体应用包括：
1. 根据用户行为推荐：分析用户的浏览、点击、搜索历史，推荐与之相关或相似的内容。
2. 基于用户兴趣：通过用户过去的行为和互动，识别用户的兴趣点，提供相应领域的新闻、文章或产品。
3. 地域相关性：根据用户的地理位置，推荐本地新闻、活动或服务。
4. 社会关系影响：利用用户的社会网络信息，如朋友的喜好或分享，来推荐内容。
5. 使用习惯：根据用户的访问时间、频率等习惯，调整推荐内容的时机和类型。
6. 设备特征：适应用户使用的设备（如手机、平板或电脑），优化内容展示。
国内外案例包括：
中国：腾讯的QQ空间、微博，网易的微社区，搜狐的微博，都运用了个性化推荐技术。
美国：Yahoo! 通过个性化推荐作为核心业务，提供定制化内容。
日本：Digg（虽然通常关联的是美国的网站，但这里可能指的是类似概念的日本服务）和豆瓣网，展示了个性化推荐在社会化新闻和兴趣社区的应用。
个性化推荐的目的在于：
提升用户体验：帮助用户快速找到感兴趣的内容，减少信息查找的时间。
发掘长尾内容：增加冷门但有价值内容的曝光率，提高内容的多样性。
降低信息过载：通过筛选，减少不相关或低价值信息，使用户界面更加清爽。
提高转化率：精准推荐能增加用户的点击率和购买意愿。
深化用户理解：随着推荐的精准度提升，平台对用户的了解也更深入，从而提供更个性化的服务。
通过这些方式，个性化推荐技术增强了门户网站的吸引力，提升了用户满意度和平台的商业价值。
