部署个性化内容推荐通常需要以下步骤：
数据收集: 收集用户行为数据，例如浏览历史、购买记录、喜好等。可以通过网站分析工具、日志记录等方式收集数据。
数据清洗和处理: 对收集到的数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和完整性。可能需要对数据进行标准化、去重、填充缺失值等操作。
特征提取: 根据用户数据提取有价值的特征，例如用户的兴趣标签、行为特征等。这些特征将用于构建个性化推荐模型。
选择推荐算法: 根据业务需求和数据特点选择合适的推荐算法，例如基于内容的推荐、协同过滤、深度学习等。
训练模型: 利用历史数据训练个性化推荐模型，根据用户行为预测用户的喜好和需求。
实时推荐: 根据模型生成的推荐结果实时向用户展示个性化内容，可以通过推荐引擎将推荐内容呈现给用户。
评估和优化: 监测推荐效果，进行评估和优化推荐模型，不断提升推荐质量。
以上是部署个性化内容推荐的一般步骤，具体实施时可以根据业务需求和数据情况进行调整和优化。