个性化推荐主要用于解决以下问题：
1. 用户需求多样化：随着互联网的普及和技术的不断进步，用户对信息的需求也越来越多样化。个性化推荐可以通过分析用户的兴趣、偏好、历史行为等，为用户提供更加符合其需求的内容和产品，提高用户体验。
2. 信息过载问题：在互联网时代，信息量呈爆炸式增长，用户需要花费大量时间和精力去筛选和获取自己需要的信息。个性化推荐可以通过智能算法和数据分析，将用户可能感兴趣的内容进行排序和推荐，帮助用户快速找到所需信息，减轻信息过载的负担。
3. 用户参与度提升：个性化推荐可以增强用户与平台之间的互动，提高用户的参与度和粘性。当用户发现平台能够准确推荐自己感兴趣的内容时，会更加愿意主动浏览和参与平台的互动，从而增加用户的活跃度和忠诚度。
4. 商业价值挖掘：个性化推荐也可以为商家提供更加的营销手段。通过对用户的历史行为和兴趣进行分析，商家可以更加准确地了解目标客户的需求和喜好，制定更加有针对性的营销策略，提高转化率和ROI。
个性化推荐在解决用户需求多样化、信息过载问题、提升用户参与度和商业价值挖掘等方面发挥着重要作用。随着技术的不断进步和应用场景的不断扩展，个性化推荐将会在更多领域发挥其价值。