电子商务推荐系统是人工智能技术在电商领域的重要应用，它能够根据用户的购买历史、浏览行为、个人喜好等因素，为用户推荐个性化的商品。以下是一些常见的电子商务推荐系统技术：
- 协同过滤：通过分析用户之间的相似性来推荐商品。
- 内容推荐：基于商品的属性和描述来推荐相似的商品。
- 混合推荐：结合协同过滤和内容推荐的优势，提供更全面的推荐。
协同过滤示意图
推荐系统在电商中的应用
- 提高用户满意度：通过精准的推荐，用户能够更快地找到自己感兴趣的商品。
- 增加销售额：推荐系统能够引导用户购买更多的商品，从而提高销售额。
- 优化库存管理：通过预测商品的销售情况，可以帮助商家更好地管理库存。
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