个性化推荐技术已经成为互联网应用的基础技术之一，它广泛应用于电子商务、搜索引擎、社会网络、新闻阅读等互联网服务中，成为用户获得信息的重要途径之一。本文以个性化推荐的可解释性为主题，在数据、模型和经济效益三个层面上展开探讨。在数据上，个性化推荐的评分矩阵可以等价描述为用户-物品二部图上的社区发现结构；在模型上，个性化算法可以给出与推荐模型紧密相关的个性化推荐理由；在经济效益上，个性化推荐可以作为互联网商品服务资源分配的基本手段，实现互联网社会福利的最大化，从而提高互联网经济系统的效益。