个性化推荐和定制化服务是吸引和留住活跃用户的重要手段。首先，通过数据分析和算法模型，对用户行为和偏好进行深度挖掘，建立用户画像，以此为基础实现个性化推荐。其次，可以采用A/B测试等方法不断优化推荐算法，提高推荐准确度和用户满意度。另外，定制化服务也至关重要，可以通过用户调研和反馈，了解用户需求，提供定制化的产品和服务，以增加用户黏性和满意度。
除此之外，可以通过以下具体方法来实现个性化推荐和定制化服务，吸引和留住活跃用户：
利用用户行为数据进行个性化推荐：通过用户的浏览历史、购买记录、评分等行为数据，利用协同过滤、内容过滤等推荐算法，向用户推荐个性化的产品或内容。
提供个性化的营销活动：根据用户的偏好和行为特征，设计针对性的促销活动和优惠券，吸引用户参与并提高购买转化率。
采用智能客服系统：通过智能客服系统，根据用户的提问和需求，自动推荐相关解决方案或产品，提高用户体验。
引入定制化产品和服务：针对一些高价值用户，提供个性化定制化的产品或服务，满足其个性化需求，增加用户粘性。
创造用户参与的机会：通过用户调研、问卷调查等方式，让用户参与产品的设计和改进过程，增强用户的归属感和忠诚度。
举个例子，亚马逊通过对用户购买历史和浏览行为的分析，实现了个性化的商品推荐，大大提高了用户的购买转化率和满意度。
总之，个性化推荐和定制化服务是吸引和留住活跃用户的有效手段，需要通过数据分析、算法优化和定制化服务等多种手段来实现，以提高用户黏性和满意度。