如何使用机器学习应用获得个性化建议？

使用机器学习应用获得个性化建议需要以下步骤：

1.确定要使用的机器学习应用类型，例如协同过滤、矩阵分解等。

2.收集并清洗数据，包括用户历史行为、偏好、评分等。

3.特征工程，即将数据中提取出有用的特征，例如用户历史浏览记录、搜索记录等。

4.使用机器学习算法对数据进行建模，并得出预测结果。

5.将预测结果返回给用户，并根据结果提供个性化建议。

需要注意的是，在实际应用中，需要根据具体场景和需求进行调整和优化，以提高个性化建议的准确性和用户满意度。