随着推荐系统的发展，个性化推荐已经成为了研究的热点之一。但是，个性化推荐系统在实际应用中也存在着一些难题，比如数据稀疏性、冷启动、长尾推荐等问题。本文总结了36招解决个性化推荐系统中的经典难题，详细分析了各种方法的优缺点和适用场景。不仅如此，我们还为您提供了一些实用的案例，帮助您在实践中更好的理解和运用这些方法。