如何在 TG 机器人源码中实现对频道内容的个性化推荐？

首先你要明确一个目标：用户看到的内容要和兴趣相符。推荐功能的本质是「用户画像」+「内容匹配」，你可以从以下几方面入手：

1. 给用户打标签。比如让用户选择兴趣领域，或通过互动行为自动归类（比如点赞、点击）。

2. 给内容打标签。把频道的内容按主题打上标签，便于后期匹配。

3. 算法匹配。简单的可以基于规则匹配，复杂点可以考虑协同过滤、机器学习模型等。

4. 推送机制。根据用户画像，定时推送给不同用户不同的内容链接或摘要。

如果你用Python，可以结合Telethon库和Pandas做数据处理。不要一开始就考虑太复杂，先从简单的标签匹配开始，然后不断迭代优化。

推荐系统是一个迭代的过程，边运行边调整，效果会越来越好。