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<%@ taglib prefix="fmt" uri="http://java.sun.com/jsp/jstl/fmt" %>

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關于個性化推薦算法，它們通常使用用戶的歷史行為、興趣偏好和其他相關信息來預測他們可能感興趣的內(nèi)容。這通過協(xié)同過濾、基于內(nèi)容的推薦、深度學習等方法實現(xiàn)。

至于創(chuàng)意禮品、智能翻譯耳機、家居裝飾等領域的產(chǎn)品，要在JSTL中處理時間轉(zhuǎn)換，根據(jù)產(chǎn)品的特性和用戶的需求來確定具體的策略。對于款顯示發(fā)布時間或購買日期的產(chǎn)品將其發(fā)布日期或購買日期轉(zhuǎn)換為用戶的本地時間，以提高用戶體驗。