个性化推荐系统是当前业界比较火热的研究方向。结合自然语言处理、标签系统和机器学习算法，可以有效地捕捉用户兴趣偏好并实现自动化定制。但依赖算法的推荐系统基本都无法避免推荐内容雷同、标题党横行、要闻热点滞后等弊端。本报告主要介绍同花顺个性化推荐系统的架构和技术，以及我们在构建一个旨在“让用户投资变得更简单”，兼具探索性、个性化和实用性的推荐系统中的尝试。