个性化推荐场景的痛点是什么？

个性化推荐场景面临的痛点主要包括：

1. 数据采集与处理难度：确保收集到全面且高质量的用户行为数据是一项挑战。这包括用户的曝光、点击、购买等多种行为，以及搜索、活动参与等全端行为数据。数据的完整性与准确性直接关系到推荐系统的性能和效果。

2. 推荐系统复杂性管理：个性化推荐系统涉及多个环节，如行为数据统计口径的确立、业务流程梳理、KPI指标明确等，这些都需要精细管理以保证推荐逻辑的准确执行和效果评估的合理性。

3. 特征工程与模型优化：构建高效且精准的推荐模型需要深入的特征工程能力与持续的模型调优。这不仅包括对用户和物品特征的深度挖掘，也涉及到离线建模所需的云资源配置与成本控制。

4. 线上线下一致性问题：保障离线训练与在线预测的一致性是提升推荐系统稳定性与效果的关键。特征变换、模型打分需确保在线下与线上环境中的表现一致，避免因数据或处理流程差异导致的推荐偏差。

5. 成本控制与资源优化：个性化推荐系统的搭建与运维成本可能随着业务规模的增长而显著增加。合理规划使用MaxCompute、PAI-EAS等云服务资源，采取自动扩缩容、定期数据清理等策略来降低成本是必须考虑的问题。

6. 用户体验与转化率平衡：在满足用户个性化需求的同时，提高转化率并保持良好的用户体验是一大挑战。这要求推荐算法不仅要精准，还需快速响应，适应多样化的用户偏好和场景需求。

7. 冷启动问题：新用户或新商品的“冷启动”问题，即缺乏足够的历史行为数据来进行有效推荐，也是推荐系统常见的难题。

综上所述，个性化推荐场景的痛点涵盖了数据、技术、成本、体验等多个维度，解决这些问题对于提升推荐系统的整体效能至关重要。