在真实的业务场景下我们往往需要对所有商品的一个子集构建个性化推荐模型。在完成这件任务的过程中我们不仅需要利用用户在这个商品子集上的行为数据往往还需要利用更丰富的用户行为数据。定义如下的符号：U——用户集合I——商品全集P——商品子集P ⊆ ID——用户对商品全集的行为数据集合那么我们的目标是利用D来构造U中用户对P中商品的推荐模型。

我们可以采用以下的步骤来完成这个任务：

1. 数据预处理 首先，我们需要对D进行预处理，以便于后续的模型构建和推荐计算。预处理的步骤包括数据清洗、去重、特征提取等。其中，特征提取是非常重要的一步，因为它可以将原始的用户行为数据转化为更有意义的特征，以便于后续的模型学习。

2. 模型选择 针对我们的任务，可以选择不同的推荐算法来构建模型。常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、矩阵分解推荐等。我们需要根据实际情况选择适合的模型，并根据数据集进行模型训练和调参。

3. 推荐计算 模型构建完成后，我们需要对U中的每个用户计算其对P中商品的推荐结果。这可以通过模型预测来实现，即根据用户的历史行为和模型参数，预测用户对每个商品的兴趣度，然后选取兴趣度最高的商品作为推荐结果。

4. 推荐评估 最后，我们需要进行推荐结果的评估，以了解模型的推荐效果。常用的评估指标包括准确率、召回率、覆盖率、多样性等。我们可以根据实际情况选择适合的评估指标，并根据推荐结果进行评估。如果评估结果不理想，我们可以进一步优化模型或调整推荐策略，以提高推荐效果。