个性化服务利弊

利：通过从大量的信息中有效地过滤掉用户不关心的内容，生成个性化的推荐列表。从用户角度来说，提高了单位时间的信息价值，减少了噪声的干扰，得到了更好的信息体验从应用角度来说，可以精准地定位到不同的用户，提高了单位成本下的推广效果，减少了用户流失的可能性。

弊：可能的隐私问题。至于所谓的共性发现，这完全可以由非个性化的推荐系统来实现，不算是缺点。但是，分析每个用户的偏好等有可能导致用户的隐私担忧，尤其是当系统被不当使用时。