【关键词】人工智能；电子商务；个性化推荐系统；深度学习

引言

随着互联网技术的飞速发展，电子商务市场的规模不断扩大，商品种类日益丰富。人工智能作为当下极富创新性的技术，其囊括的机器学习、深度学习、自然语言处理这些关键要点，为电子商务个性化推荐系统提供了坚实的技术基础。通过运用人工智能技术，推荐系统可以更精准地剖析用户需求，增强推荐的精准度与个性化水平，在优化用户购物体验的同时，也实现了电商企业的经济利益最大化。因此，研究人工智能在电子商务个性化推荐系统中的应用具有重要的理论和实践意义。

一、电子商务个性化推荐系统概述

（一）个性化推荐系统的定义与功能

个性化推荐系统凭借用户的历史行为数据、个人信息、商品信息等条件，采用特定算法模型预判用户对商品或服务的偏爱程度，进而主动向用户推荐其大概感兴趣内容的信息筛选机制。其核心功能是把用户的浏览、购买、收藏记录与搜索关键词等行为数据收集起来，分析用户消费偏好及相关习惯。对商品的类别、价格、品牌、功能、评价等信息做特征提取后进行建模，采用算法算出用户与商品的匹配程度，生成贴合个体的推荐条目列表，借合适的界面形式把推荐商品展现给用户。诸如首页上的推荐呈现、购物车中的推荐展示、邮件内的信息推送等。

（二）个性化推荐系统对电子商务的重要性

个性化推荐系统可让用户快速找到心仪的商品，缩短信息筛选所需时长，促进购物高效性，提高用户的满意度。精准推荐可提升商品曝光度与销售转化率，鼓励用户消费，推动电商平台营收上扬。个性化推荐系统以持续给出契合用户需求的推荐内容为途径，提升用户对平台的依赖、忠诚水平，抑制用户流失的比率，帮扶商家知悉市场需求及用户倾向，优化库存管理、营销策略以及商品选品。

二、人工智能技术在电子商务个性化推荐系统中的应用现状

（一）机器学习算法的应用

1.协同过滤算法

协同过滤算法在个性化推荐算法里占据一席，分为基于用户、基于物品的协同过滤形式，基于用户的协同过滤会搜寻与目标用户兴趣相仿的用户群体，推荐此群体偏好而目标用户未接触的货品；基于物品的协同过滤会算出商品彼此间的相似度，凭借用户已购买、浏览过的商品推荐相似货品。Netflix依靠协同过滤算法为用户做影片推荐，极大地拉长了用户观影的时长。

2.基于内容的推荐算法

基于商品的内容特征（如文本描述、图片、属性标签等情况）以及用户的历史行为数据，通过计算商品与用户兴趣相似度进行推荐。该算法是针对新用户和新产品的推荐场景，然而在实际应用中，存在推荐结果单一、多样元素匮乏的问题。

3.混合推荐算法

混合推荐算法通过整合多种推荐算法，旨在增强推荐的精准效果和多样性。该方法将协同过滤算法与基于内容的推荐算法有机结合，既能依据用户之间的相似性进行推荐，又可兼顾商品的内容特征，从而显著增强推荐成效。

（二）深度学习算法的应用

1.神经网络

采用构建多层神经网络模型手段，自动掌握用户和商品的复杂特征表示，深度神经网络有处理高维、稀疏用户行为数据的能力，挖掘数据中的隐匿模式；卷积神经网络在处理图像、文本这类商品内容数据时优势明显，可以萃取更有效的商品特征；循环神经网络及其类似长短期记忆网络、门控循环单元的变体，能处理序列数据，可对用户行为时间序列特征展开分析，预测用户往后的采购举动。

2.强化学习

将推荐实施过程视为序列决策问题，推荐系统扮演智能体的角色，通过与用户环境的持续交流互动，依据用户反馈的点击、购买等行为获得奖励，不断优化推荐策略，以实现长期累积奖励的最大化。阿里巴巴采用强化学习算法对商品推荐进行优化，有效提升了用户点击率以及购买转化率。

（三）自然语言处理技术的应用

1.用户评论分析

利用自然语言处理技术给用户评论做情感分析、关键词抓取和主题建模，探知用户对商品的评价及需求，为推荐赋予更充裕的信息依据。