在Web 3.0时代，随着人工智能和机器学习的发展，博客的个性化推荐将会更加智能和精准。下面是一些可能的方案：

1. 多维度数据分析：博客可以采集用户的访问行为、评论、点赞、收藏等数据，并通过机器学习算法对这些数据进行分析，从而了解用户的兴趣和喜好。这样就可以为用户推荐更符合他们兴趣的博客内容。

2. 自适应学习：随着用户的使用习惯不断变化，博客应该能够自适应学习并不断调整推荐策略。例如，当用户开始对某个领域感兴趣时，博客应该能够及时发现这一变化，并将相关的博客内容推荐给用户。

3. 社交网络关联：博客可以结合社交网络的数据，了解用户的社交关系和互动行为，从而为用户推荐更具有社交价值和互动性的博客内容。

4. 个性化排序：博客可以使用个性化排序算法，根据用户的兴趣和喜好，对博客内容进行排序，从而让用户更容易找到他们感兴趣的内容。

总之，博客在Web 3.0时代的个性化推荐将会更加智能和精准，能够更好地满足用户的需求和偏好。但是，为了实现这些个性化推荐，博客需要收集大量的用户数据，并使用机器学习算法进行分析和处理，这也需要博客服务提供商充分考虑用户的隐私和数据安全问题。