但是，基于内容的推荐容易受到用户个人兴趣和偏好的限制，推荐结果缺乏多样性。通过分析用户的历史购买记录、评价等信息，找到与目标用户兴趣相似的其他用户，并给出相应的推荐。协同过滤推荐能够提供个性化的推荐结果，但是它对于新用户和数据稀疏的情况表现不佳，存在冷启动问题。可以使用评估指标如准确率、召回率、覆盖率、多样性等进行评价。
个性化推荐技术在电商平台中的研究和应用主要包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等。以下是个性化推荐技术的研究和应用效果评价比较：
1. 基于内容的推荐：
基于内容的推荐是根据用户的历史行为和商品属性等内容信息，为用户推荐具有相似特征的商品。该方法的优点是能够解决冷启动问题，并且推荐结果具有较高的准确性。但是，基于内容的推荐容易受到用户个人兴趣和偏好的限制，推荐结果缺乏多样性。
2. 协同过滤推荐：
协同过滤推荐是基于用户行为数据和用户之间的相似性来进行推荐。通过分析用户的历史购买记录、评价等信息，找到与目标用户兴趣相似的其他用户，并给出相应的推荐。协同过滤推荐能够提供个性化的推荐结果，但是它对于新用户和数据稀疏的情况表现不佳，存在冷启动问题。
3. 深度学习推荐：
深度学习推荐通过构建深度神经网络模型，利用大规模的用户和商品数据进行训练和学习，从而提供个性化推荐。深度学习推荐能够更好地挖掘用户和商品之间的关联信息，具有更好的准确性和可解释性。然而，深度学习推荐的计算复杂度较高，需要大量的训练数据和计算资源。
对于个性化推荐技术的应用效果评价，一般可以从以下几个方面进行比较：
1. 推荐准确性：
通过评估推荐结果与用户实际行为的吻合程度来评价推荐准确性。可以使用评估指标如准确率、召回率、覆盖率、多样性等进行评价。
2. 用户满意度：
通过用户调查问卷、评价和反馈等方式来评价用户对个性化推荐的满意度。
3. 推荐效果影响：
通过分析个性化推荐的实际应用效果，如用户购买行为改变、用户留存率提高等来评估推荐效果。
综合上述评价指标，可以得出不同个性化推荐技术的优劣之处，并选择适合电商平台的个性化推荐技术。