要做个性化内容推荐，您可以考虑以下几个步骤：
数据收集：首先，您需要收集用户的相关数据，包括用户的浏览历史、点击行为、兴趣偏好等信息。这些数据可以通过用户注册信息、网站/应用浏览记录、搜索记录等方式获得。
数据处理：对收集到的数据进行清洗和处理，将其转换为可用的格式。您可以使用数据分析工具或者机器学习算法进行数据处理，以便更好地理解用户的行为和兴趣。
特征提取：根据用户的数据，提取出一些特征，如用户的兴趣标签、浏览频次、点击率等等。这些特征将有助于您更好地理解用户，并为个性化推荐提供支持。
推荐算法：选择适合的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤、深度学习等方法。根据用户的数据和特征，对用户进行个性化推荐，向用户推荐可能感兴趣的内容。
评估与优化：持续对推荐算法进行评估和优化，根据用户的反馈和行为数据不断改进推荐效果。可以采用A/B测试等方法，验证推荐算法的有效性。
在实践中，您可以使用一些开源的推荐系统框架，如Apache Mahout、TensorFlow等，以帮助您构建个性化内容推荐系统。希望以上内容能够帮助您了解如何实现个性化内容推荐。