要建立一个推荐系统，您可以考虑以下步骤：
数据收集：收集用户行为数据，包括点击历史、购买历史、评分等信息。
数据清洗和处理：对收集的数据进行清洗和处理，包括去重、填充缺失值、标准化等。
特征提取：从处理后的数据中提取特征，这些特征可以是用户的偏好、行为习惯、评分等信息。
选择推荐算法：根据不同的情况选择适合的推荐算法，比如协同过滤、内容过滤、深度学习等。
模型训练：使用选定的算法对数据进行训练，以构建推荐模型。
评估和调优：评估模型的性能，可以使用指标如准确率、召回率等来评估模型效果，并对模型做出调整和优化。
部署和使用：将训练好的模型部署到实际应用中，让用户可以通过系统得到个性化的推荐。
在实际使用过程中，用户可以通过系统提供的推荐结果来获取个性化的推荐信息。