传统的推荐方法主要包括协同过滤、基于内容的推荐方法和混合推荐方法。随着数字化转型的加速、创新技术的出现，消费者对于内容推荐的要求也越来越高。相较于大规模个性化实时推荐，传统个性化推荐的弊端日益显现：

• 定期对数据进行分析，对模型进行更新，很难保持实时性，客户体验差；
• 用户数据不稳定，兴趣和关注内容差别大，很难在短时间内及时响应并推荐合适的内容；
• 部署学习模型耗费时间长，耗时耗力，企业往往难以负担；
• 敏感数据的安全性和机密性难以保证，不符合安全合规要求。
  

大规模实时个性化推荐可以用于任何数字渠道上，为企业提供个性化设计最终用户体验。

• 零售行业：大规模实时个性化推荐能够根据用户的购物历史记录，提供个性化的主页显示，并在产品详情页推荐用户喜欢的内容，想要查找的新产品、优惠和促销信息等。同时，还能为用户实时设计推送个性化的通知和营销电子邮件。
• 媒体和娱乐：大规模实时个性化推荐提供视频、音乐、电子书等个性化内容推荐，增加用户对内容的消费。而且能够在媒体和娱乐渠道上，投放个性化的广告内容，增加用户的购买力。