在必备AI工具排行榜中，有几个工具可以用于推荐系统和个性化推荐。这些工具利用人工智能技术，通过分析用户行为和偏好，为用户提供个性化的推荐内容。以下是其中几个常用的工具：

1. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，具有强大的计算能力和灵活性。它可以用于构建和训练推荐系统模型，并通过深度学习算法来提高推荐效果。

2. PyTorch：PyTorch是另一个流行的机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于构建和训练深度学习模型。PyTorch在推荐系统和个性化推荐方面有广泛的应用，可以帮助开发人员快速搭建高效的推荐系统。

3. Apache Mahout：Apache Mahout是一个开源的机器学习库，提供了一系列用于构建推荐系统的算法和工具。它支持多种推荐算法，例如协同过滤、基于内容的推荐和隐语义模型等，可以根据不同的需求选择合适的算法进行推荐。

4. Surprise：Surprise是一个Python库，专门用于构建和评估推荐系统。它提供了多种经典的推荐算法实现，如基于模型的协同过滤、基于矩阵分解的推荐和基于深度学习的推荐等。Surprise简单易用，适合快速构建推荐系统原型。

5. Reco4j：Reco4j是一个基于Java的推荐引擎库，它提供了一套完整的推荐系统解决方案。Reco4j支持多种推荐算法，包括协同过滤、基于内容的推荐和基于深度学习的推荐等，并提供了易于使用的API和工具，方便开发人员快速构建和部署推荐系统。

6. Amazon Personalize：Amazon Personalize是亚马逊推出的一项个性化推荐服务。它基于亚马逊多年的推荐系统经验和大量用户行为数据，提供了一套完整的个性化推荐解决方案。开发人员可以使用Amazon Personalize的API和工具来构建和部署高度个性化的推荐系统。

以上是一些常用的可以用于推荐系统和个性化推荐的AI工具。根据具体的需求和技术背景，开发人员可以选择适合自己的工具来构建和优化推荐系统，提供更好的用户体验。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， AI巴士汇集全球前沿的AI模型，并实时跟踪技术潮流，仅一次注册，即刻开启您AI科技领域的尖端之旅。