在小程序中实现个性化推荐功能需要以下几个关键步骤：
数据收集和处理：收集用户的浏览记录、搜索历史、点赞、收藏等信息，并经过处理和分析，得出用户的偏好和兴趣标签。
建立用户画像：根据用户的偏好和兴趣标签，建立用户画像，用于后续的推荐算法。
推荐算法：根据用户画像和商品标签，采用不同的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等，计算出推荐商品。
推荐结果展示：将推荐商品展示在小程序中，可以采用不同的方式，如个性化推荐页、推荐广告位等。
需要注意的是，个性化推荐功能需要大量的用户数据和算法模型支持，因此需要投入大量的人力和物力进行研发和优化，同时还需要考虑用户隐私保护的问题。