人工智能在電子商務個性化推薦系統中的應用研究

【關鍵詞】人工智能；電子商務；個性化推薦系統；深度學習

引言

隨著互聯網技術的飛速發展，電子商務市場的規模不斷擴大，商品種類日益豐富。人工智能作為當下極富創新性的技術，其囊括的機器學習、深度學習、自然語言處理這些關鍵要點，為電子商務個性化推薦系統提供了堅實的技術基礎。通過運用人工智能技術，推薦系統可以更精準地剖析用戶需求，增強推薦的精準度與個性化水平，在優化用戶購物體驗的同時，也實現了電商企業的經濟利益最大化。因此，研究人工智能在電子商務個性化推薦系統中的應用具有重要的理論和實踐意義。

一、電子商務個性化推薦系統概述

（一）個性化推薦系統的定義與功能

個性化推薦系統憑借用戶的歷史行為數據、個人信息、商品信息等條件，采用特定算法模型預判用戶對商品或服務的偏愛程度，進而主動向用戶推薦其大概感興趣內容的信息篩選機制。其核心功能是把用戶的瀏覽、購買、收藏記錄與搜索關鍵詞等行為數據收集起來，分析用戶消費偏好及相關習慣。對商品的類別、價格、品牌、功能、評價等信息做特征提取后進行建模，采用算法算出用戶與商品的匹配程度，生成貼合個體的推薦條目列表，借合適的界面形式把推薦商品展現給用戶。諸如首頁上的推薦呈現、購物車中的推薦展示、郵件內的信息推送等。

（二）個性化推薦系統對電子商務的重要性

個性化推薦系統可讓用戶快速找到心儀的商品，縮短信息篩選所需時長，促進購物高效性，提高用戶的滿意度。精準推薦可提升商品曝光度與銷售轉化率，鼓勵用戶消費，推動電商平臺營收上揚。個性化推薦系統以持續給出契合用戶需求的推薦內容為途徑，提升用戶對平臺的依賴、忠誠水平，抑制用戶流失的比率，幫扶商家知悉市場需求及用戶傾向，優化庫存管理、營銷策略以及商品選品。

二、人工智能技術在電子商務個性化推薦系統中的應用現狀

（一）機器學習算法的應用

1.協同過濾算法

協同過濾算法在個性化推薦算法里占據一席，分為基于用戶、基于物品的協同過濾形式，基于用戶的協同過濾會搜尋與目標用戶興趣相仿的用戶群體，推薦此群體偏好而目標用戶未接觸的貨品；基于物品的協同過濾會算出商品彼此間的相似度，憑借用戶已購買、瀏覽過的商品推薦相似貨品。Netflix依靠協同過濾算法為用戶做影片推薦，極大地拉長了用戶觀影的時長。

2.基于內容的推薦算法

基于商品的內容特征（如文本描述、圖片、屬性標簽等情況）以及用戶的歷史行為數據，通過計算商品與用戶興趣相似度進行推薦。該算法是針對新用戶和新產品的推薦場景，然而在實際應用中，存在推薦結果單一、多樣元素匱乏的問題。

3.混合推薦算法

混合推薦算法通過整合多種推薦算法，旨在增強推薦的精準效果和多樣性。該方法將協同過濾算法與基于內容的推薦算法有機結合，既能依據用戶之間的相似性進行推薦，又可兼顧商品的內容特征，從而顯著增強推薦成效。

（二）深度學習算法的應用

1.神經網絡

采用構建多層神經網絡模型手段，自動掌握用戶和商品的復雜特征表示，深度神經網絡有處理高維、稀疏用戶行為數據的能力，挖掘數據中的隱匿模式；卷積神經網絡在處理圖像、文本這類商品內容數據時優勢明顯，可以萃取更有效的商品特征；循環神經網絡及其類似長短期記憶網絡、門控循環單元的變體，能處理序列數據，可對用戶行為時間序列特征展開分析，預測用戶往后的采購舉動。

2.強化學習

將推薦實施過程視為序列決策問題，推薦系統扮演智能體的角色，通過與用戶環境的持續交流互動，依據用戶反饋的點擊、購買等行為獲得獎勵，不斷優化推薦策略，以實現長期累積獎勵的最大化。阿里巴巴采用強化學習算法對商品推薦進行優化，有效提升了用戶點擊率以及購買轉化率。

（三）自然語言處理技術的應用

1.用戶評論分析

利用自然語言處理技術給用戶評論做情感分析、關鍵詞抓取和主題建模，探知用戶對商品的評價及需求，為推薦賦予更充裕的信息依據。采用分析用戶評論里的情感態勢，推薦系統會優先把好評率高的商品展示給用戶。

2.搜索意圖理解

針對用戶輸入的搜索關鍵詞實施語義分析，把握用戶的真切需求，奉上更精準的搜索成果與相關薦舉，若用戶搜索“跑步鞋”的話，系統能根據用戶歷史行為及相關上下文，推薦適配用戶腳型、運動習慣及預算的跑步鞋樣式。

三、人工智能在電子商務個性化推薦系統中的技術原理

（一）數據采集與預處理

1.數據采集

借助用戶注冊信息、瀏覽日志、購買記錄、評價內容等多途徑采集用戶與商品數據，諸如電商平臺自身數據庫、第三方數據供應商和社交媒體等是數據來源。

2.數據預處理

對收集到的數據做清洗處理，清理掉重復、錯誤與缺失的數據；推進數據的轉換事宜，把像文本評論這樣的非結構化數據變成結構化數據，對數值類型數據做歸一化的操作；進行數據特征工程的實施，抽取出實用特征，諸如用戶的歲數、性別、消費頻度，諸如商品的類別、價錢、銷量情況[1]。

（二）模型訓練與優化

基于數據特點及推薦所需，挑選恰當的人工智能算法模型。諸如協同過濾算法、深度學習模型等范例，把預處理好的數據分成訓練集與測試集，憑借訓練集對模型加以訓練，采用調整模型參數的手段，讓模型精準掌握用戶與商品間的關聯。運用測試集對已訓練的模型開展評估，常見的評估指標有準確率、召回率、F1值、平均絕對誤差、均方根誤差之類，依照評估給出的結果，實施模型的優化操作。例如調整算法的各項參數，完善模型的結構體系，或者采用集成學習手段結合多個模型長處。

（三）推薦結果生成與展示

將用戶數據投進訓練好的模型里，算出用戶與商品的契合度，基于匹配度高低生成個性化的推薦表單。參考電商平臺界面設計及用戶的使用習慣，以恰當形式展現推薦成效，比如在首頁規劃推薦專區，在商品詳情頁推薦相匹配的商品，借助郵件或短信推送定制推薦信息等，依靠用戶反饋實時調整推薦策略，提高推薦結果的準確性[2]。

四、人工智能在電子商務個性化推薦系統應用中面臨的問題

（一）數據質量與隱私保護問題

1.數據質量

用戶數據存在數據不完整、誤差大、噪聲突出等狀況，使模型訓練效果和推薦精準度受干擾，有部分用戶填報虛假的注冊資料，造成基于用戶屬性的推薦出現誤差；或許惡意點擊、誤操作會干擾用戶的瀏覽行為數據。

2.隱私保護

個性化推薦系統需采集大量用戶個人信息及行為數據，此類數據觸及用戶隱私范疇，要是數據被泄露且被不當利用，會極大侵害用戶的合法權益，進而損害用戶對電商平臺的信任基礎。若用戶的購買記錄、瀏覽歷史之類的敏感信息遭泄露，說不定會讓用戶遭受騷擾或詐騙之苦。

（二）推薦算法的局限性

1.冷啟動問題

就新用戶和新產品而言，由于歷史數據的匱乏，推薦算法難以確切預估用戶偏好以及商品的受喜愛程度，造成推薦效果大打折扣。新注冊用戶尚無任何購買與瀏覽記錄，系統無法針對其進行個性化推薦；新推出的商品沒有用戶評價及購買相關數據，不易精準推送給目標用戶。

2.推薦的準確性與多樣性平衡

為增進推薦的精準水平，算法或許會過度依賴用戶過往行為，造成推薦結果呈現單一態勢，不具備多樣性。用戶反復看到相似的商品推薦，會降低購物熱情；若過度執著于推薦的多樣性，沒準會犧牲掉推薦的精準度，推薦一些無法引起用戶興趣的商品[3]。

3.算法可解釋性差

深度學習的復雜算法模型內部機制繁雜，難以闡釋推薦結果的成因，推薦結果在用戶那里的信任度欠佳，用戶也許無法理解系統推薦某商品的緣由，所以無法左右用戶的購買決策走向。

（三）系統性能與實時性問題

隨著電商平臺用戶量與商品數據的急劇增加，推薦系統面臨著極為龐大的計算壓力。在處理大規模數據之際，傳統的推薦算法運算效率欠佳，無法充分契合實時推薦要求。如在大促活動實施階段，用戶訪問量呈爆發式上揚，推薦系統必需在短時間內為大量用戶生成專屬推薦結果，對系統推薦的實時性提出了更嚴苛的要求。

五、應對策略與解決方案

（一）提高數據質量與加強隱私保護

1.數據質量提升

為了打造嚴格的數據采集及審核機制，需要運用數據驗證、異常值篩查等手段增強數據的精確性與完備性，經由手機或郵箱對用戶注冊信息驗證，讓信息呈現真實面貌。以數據挖掘技術識別、剔除噪聲數據，鼓勵用戶去把個人信息補全，依靠積分獎勵等手段提高用戶參與度[4]。

2.隱私保護措施

采取數據加密手段，對用戶敏感數據實施加密存儲及傳輸操作，防止數據產生泄露危機。依據隱私保護的相關法律法規，明確數據運用的范圍與權限，使用數據前需先獲得用戶的明確授權，采用像聯邦學習這樣的技術，不共享原始數據，進而實現跨機構的數據聯合建模，保護用戶隱私不被窺探。

（二）改進推薦算法

1.解決冷啟動問題

針對初次入駐的用戶，可采用引導用戶填寫興趣標簽、開展初始偏好調查等方式獲得用戶初始信息，為其提供按群體特征的推薦；就新面市的產品而言，可憑借商品的內容特質、相似商品的用戶群體做推薦，也可借助廣告投放、促銷活動等手段提升產品的曝光度，集聚用戶反饋數據。

2.平衡準確性與多樣性

采用融合式推薦算法，綜合多種算法的有利特性，在推薦結果生成的進程當中，采用多樣性管控條件，控制同一類別商品的推薦占額，讓推薦結果既精準又多元，憑借用戶反饋動態修正推薦策略，契合用戶各階段的實際需求[5]。

3.提高算法可解釋性

對可解釋的推薦算法展開研究，比如以規則為基礎的推薦算法，憑借注意力機制實現模型決策過程可視化的深度學習算法等，向用戶闡明推薦的緣故，提高用戶對推薦結果的信任水平，呈現“因您購買了A商品，所以推薦與之相仿的B商品”之類解釋話語。

（三）優化系統性能與實時性

1.采用分布式計算技術

采用Hadoop、Spark等分布式計算架構，對大規模數據做并行化處理，提高數據處理與模型訓練的成效，把推薦系統部署到云計算平臺里，按照業務需求對計算資源實施動態調整，以應對流量高峰挑戰。

2.構建實時推薦系統

采用如Flink、Storm這類流計算技術處理實時產生的用戶行為數據，實時對用戶興趣模型及推薦結果進行更新，建立緩存架構，把熱門商品推薦、用戶常用推薦等相關結果緩存起來，降低重復運算量，加快推薦系統的響應節奏[6]。

六、人工智能在電子商務個性化推薦系統中的應用案例分析

（一）亞馬遜

作為電商企業，亞馬遜是最早采用個性化推薦系統的企業之一。其推薦系統借助混合推薦算法運行，結合基于內容的推薦、協同過濾和深度學習技術，對用戶的購買歷史、瀏覽痕跡、搜索關鍵詞等數據加以分析，為用戶奉上個性化的商品推薦服務。在購買頁面設有“購買此款商品的顧客還買過”“為您貼心推薦”等推薦模塊，亞馬遜借助強化學習算法對推薦策略予以優化，依照用戶反饋不斷修正推薦內容，促進用戶購買轉化比例增長。公司借助個性化推薦系統收獲了顯著的經濟效益，成為電商個性化推薦領域的榜樣案例。

（二）淘寶

居于國內領先電商平臺地位的淘寶，已構建起一套繁復的個性化推薦系統。其推薦系統利用深度學習技術進行操作，諸如深度神經網絡和圖神經網絡等，對海量用戶行為數據以及商品數據展開建模分析，依靠挖掘用戶社交方面的關系、商品關聯方面的關系，增強推薦的精準度與多元性。淘寶專屬的“猜你喜歡”模塊，依托用戶實時行為和長期的偏好，給用戶呈上按個人特點定制的商品推薦，極大地改善了用戶的購物體驗，顯著提升了平臺活躍度。淘寶借助自然語言處理技術，對用戶評論與搜索關鍵詞展開分析，使推薦結果的優化更上一層樓。

結語

文章對人工智能在電子商務個性化推薦系統中的應用進行了全面研究。通過對人工智能技術的應用，顯著提升了電子商務個性化推薦系統的性能。通過機器學習、深度學習、自然語言處理等技術，能夠更精準地分析用戶需求，為其提供個性化的商品推薦，有效解決了用戶信息過載問題，提高了用戶購物體驗和電商平臺的商業價值。然而，在應用過程中仍面臨數據質量與隱私保護、推薦算法局限性、系統性能與實時性等問題，需要通過相應的技術手段和管理措施加以解決。

參考文獻：

[1] 徐曉彤.人工智能技術在個性化推薦系統中的應用與效果評估[J].信息記錄材料，2025，26（01）：9496.

[2] 徐琴.人工智能在電子商務個性化推薦系統中的應用研究[J].現代商業研究，2024（23）：2022.

[3] 楊文波.基于信息技術的個性化推薦系統設計與實現[C]//中國智慧工程研究會.2024工程技術應用與施工管理交流會論文集（下）.杭州善淼科技有限公司，2024：109111.

[4] 董芳.基于人工智能輔助的教學資源個性化推薦系統分析[J].電子技術，2024，53（10）：148149.

[5] 王偉.人工智能在電子商務個性化推薦系統中的應用與優化[J].高科技與產業化，2024，30（09）：6061.

[6] 畢文婧.個性化推薦系統中用戶應對信息同質化問題的實證研究[D].青島：青島大學，2024.