推荐算法的优化包括以下几个方面：1.数据处理与特征提取：对于个性化推荐，关键是能够准确地了解用户的兴趣和偏好。针对不同的应用场景和数据特点，可以选择合适的算法模型，如协同过滤、内容推荐、深度学习等。可以使用机器学习、深度学习等技术，对用户的兴趣进行精确的建模和预测。
推荐算法的优化包括以下几个方面：
1. 数据处理与特征提取：对于个性化推荐，关键是能够准确地了解用户的兴趣和偏好。因此，对原始数据进行处理和特征提取是重要的一步。可以利用各种技术，如自然语言处理、图像处理、音频处理等，抽取用户兴趣相关的特征。
2. 算法模型选择与训练：推荐算法的选用和模型的训练也是很关键的。针对不同的应用场景和数据特点，可以选择合适的算法模型，如协同过滤、内容推荐、深度学习等。在模型训练时，需要充分利用历史数据和用户反馈信息进行学习和优化。
3. 多样性与新颖性：为了避免推荐算法过度迎合用户的兴趣，导致信息过滤和信息茧房的问题，需要在推荐结果中增加一定的多样性与新颖性。可以通过引入随机性、探索算法或者基于用户偏好的多样性度量等方法来实现。
4. 实时推荐与增量更新：推荐系统需要能够处理实时的用户请求，并及时给出合适的推荐结果。因此，算法和模型需要具备实时性和增量更新的能力，能够动态地适应用户的兴趣和推荐场景的变化。
个性化内容推送的智能化可以通过以下方式实现：
1. 用户兴趣建模：利用用户历史行为、社交网络信息、个人信息等多源数据进行用户兴趣建模。可以使用机器学习、深度学习等技术，对用户的兴趣进行精确的建模和预测。
2. 动态调整模型：推荐系统需要能够动态地调整模型，根据用户行为的变化和实时数据的变化来更新模型参数。可以使用在线学习算法、增量学习算法等技术来实现。
3. 上下文感知：推荐系统可以对用户的上下文信息进行感知，如时间、地理位置、设备信息等，从而更好地理解用户的需求和意图，提供个性化的内容推送。
4. 多渠道推送：根据用户的偏好和行为，将内容推送到多个渠道，如移动端应用、网站、社交媒体等，以增加推送的触达率和个性化程度。
总的来说，推荐算法的优化和个性化内容推送的智能化是一个不断迭代和优化的过程，需要结合具体的应用场景和数据特点，不断地优化算法和模型，提高个性化推荐的效果和用户满意度。