人工智能在电商个性化推荐中的应用效果及改进

陈静

      【摘要】随着人工智能技术的不断发展，其在各行各业的应用带来了深刻变革。电商领域中人工智能技术的应用优势显著，基于人工智能的个性化推荐有利于优化用户体验，提升电商平台的市场竞争力。本文针对人工智能在电商个性化推荐中的应用效果与改进策略展开研究，以期能够为电商平台提供优化改革的助力，发挥个性化智能推荐系统优势，全面提高电商平台的综合竞争实力。           【关键词】人工智能；电商；个性化推荐；应用效果
引言
      在互联网普及的背景下，电子商务迅猛发展，商品与用户数量爆发式增长。面对海量选择，如何帮助用户快速定位心仪商品，已成为影响购物体验的关键因素。为应对日益激烈的市场竞争，电商平台纷纷研发个性化推荐系统，依托用户行为数据提供精准推荐，有效缓解信息过载问题。人工智能技术的融合，进一步推动了个性化推荐系统的优化，为电商发展注入新动力。
一、人工智能在电商个性化推荐中的应用技术
      （一）数据收集处理
      电商平台想要为用户提供个性化推荐，核心基础就是对多源数据信息进行收集与处理，包括但不限于用户信息、浏览记录、购买行为、商品属性、电商评价等。采集到的原始数据来源不同，格式也多有差异，因此其可能存在噪声、重复、缺失等质量问题，需要对收集到的信息数据进行清洗，清除无效数值，为后续的数据处理应用奠定基础。人工智能技术的应用能实现对数据信息的自动化收集与处理，保证数据的一致性与准确性，以便为用户提供更为精准的个性化推荐服务。
      （二）用户画像构建
      人工智能技术在电商个性化推荐中的应用，能够借助机器学习算法对处理后的数据进行充分运用，以此为基础构建用户画像。将用户的基本信息作为画像的核心，结合用户在电商平台上的行为数据，挖掘、预测兴趣偏好与商品喜好。同时，依托人工智能技术的聚类算法，对具有相似特征的用户进行群体划分，针对用户群体特征，为其提供个性化推荐，制定个性化推荐方案，提高推荐与用户需求的适配度，优化用户电商体验。
      （三）推荐算法模型
      推荐算法是电商个性化推荐的核心技术，主要包括协同过滤、深度学习及基于内容等方法。协同过滤通过分析用户或商品之间的相似度，向目标用户推荐相似群体偏好或相关商品。深度学习模型如神经网络能自动学习用户行为中的深层特征，精准预测用户兴趣。基于内容的算法则通过匹配商品特征与用户历史偏好实现个性化推荐。这些技术共同提升了推荐的准确性与用户体验。
二、人工智能在电商个性化推荐中的应用效果
      （一）提高个性化推荐精确度
      在电商领域的发展进程中，用户数据与商品数据均呈现出几何式增长的趋势，人工智能技术的应用，能够实现对海量数据信息的深度分析，从而精准把握用户的实际需求，提高电商个性化推荐精确度。以亚马逊电商平台为例，基于用户购买历史、浏览行为等数据，运用机器学习算法进行智能分析，系统可精准定位用户兴趣偏好，推荐与其购买需求相匹配的商品信息，显著提高电商成交率，实现销售额的持续增长。
      （二）优化用户服务体验感
      基于人工智能的电商个性化推荐，能够带给用户更加便捷且高效的购物体验，有效解决海量商品信息对用户造成的筛选负担，无需盲目搜索商品信息，而是能利用个性化推荐系统向用户推送更贴合其兴趣与需求的商品信息，大幅度节省用户浏览时间，提高电商成交率。个性化商品推荐能够提高用户对电商平台的满意度，让用户感受电商平台服务的人性化以及对用户个性化需求的关注度，从而提升用户的忠诚度，带给用户更为优化的服务体验。
      （三）强化电商营销实效性
      个性化推荐系统是电商平台强化的营销工具，人工智能与个性化推荐系统的融合能够强化电商营销的实效性。依托个性化推荐系统的精准推荐功能，能够提高商品的点击率和有效曝光率，达到促进商品销售的效果。针对用户画像进行个性化商品营销推荐，能够提高营销资源投放的精准度，促使用户更为积极地响应营销活动，最大化利用营销资源，显著提升营销策略的实施效果，为电商平台吸引更多的用户群体、带来更高的利润。
三、人工智能在电商个性化推荐中的应用困境
      （一）数据质量管理较为困难
      电商个性化推荐的基础依据就是数据信息，人工智能技术的实践应用过程中普遍存在数据质量管理问题。人工智能技术采集到的数据信息可能存在缺失，部分用户在注册电商账户时未能完整填写个人信息，且用户浏览行为数据受到网络波动影响可能存在关键信息缺失问题，从而影响用户画像绘制的准确性与完整性，降低个性化推荐性能与实效性。同时，数据噪声问题不容忽视，表现形式存在差异，可能为用户行为的错误记录，也可能是商品信息的错误标注，噪声数据将会严重干扰人工智能推荐算法学习过程的流畅度与准确性，致使个性化推荐结果出现偏差。此外，数据质量管理还面临着数据不一致的困境，电商平台收集到的数据信息来源广泛，不同数据源收集到的信息存在差异，给后续的数据整合、清洗、分析造成阻碍，难以保证电商个性化推荐效果。
      （二）智能算法可解释性降低，影响用户体验
      电商平台在激烈的市场竞争中，已经逐渐认识到个性化推荐的重要性，为实现精准的推荐效果，会尽可能采取先进的智能推荐算法，致使算法愈发复杂，可解释性降低，包括但不限于深度神经网络、卷积神经网络。虽然这些算法在电商个性化推荐中表现出良好的性能，但仍面临可解释性差的应用困境。深度神经网络以多层神经元为核心，借助非线性变换方式进行学习，内部决策过程复杂，将其用于电商个性化推荐系统的智能优化时，反而会因其可解释性低影响用户对电商平台个性化推荐系统的认同感与信任度。此外，电商平台难以理解智能算法的决策依据，后续在进行算法参数的调整以及算法模型的改进时，无法明确方向，从而增加算法优化难度，且算法的复杂性与训练成本呈正比例相关关系，对电商平台的硬件设施要求较高，可能产生平台无法承担的运营成本。          （三）个性化推荐冷启动挑战
      人工智能在电商个性化推荐中应用还面临着冷启动挑战的困境，主要涉及新用户冷启动与商品冷启动两个方面。当新用户在电商平台注册账号时，会填写一定的基础信息，但在平台上用户并没有任何的历史行为数据，缺乏个性化推荐的数据支撑，无法准确了解用户行为偏好，导致推荐精准度大打折扣，影响新用户的购物体验，致使电商平台的用户留存率较低。新商品冷启动也是个性化推荐面临的困境之一，当电商平台新上架商品时，商品尚未被任何用户浏览、购买，更不会有用户对商品进行反馈，缺少可参考性价值，个性化推荐系统无法准确预测新商品的潜在受众，难以将商品定向推送给可能感兴趣的用户。正因如此，新商品在入驻电商平台后，初期往往难以获得足够的曝光度，销售量微乎其微，影响新商品的推广营销成效，更不利于进行新商品的市场拓展。
四、人工智能在电商个性化推荐中应用的改进策略
      （一）优化数据处理流程，数据清洗集成处理
      人工智能在电商个性化推荐中应用，必须解决数据质量问题。可采取多重填补法解决数据缺失问题，通过收集与数据缺失值相关的参数信息，借助人工智能统计模型与机器学习算法，对数据缺失值进行预测填补。例如，用户年龄值缺失，可结合用户的购买行为、浏览喜好，从侧面分析用户年龄，将其与缺失值信息对比，生成合理的年龄值，填补缺失数据。同时，利用异常值检测算法处理数据噪声问题，精准识别并去除错误的信息，建立智能化数据审核机制，除系统检测外，还要定期进行人工抽检，以此确保数据清洗结果的准确性。此外，在整合多源数据时，电商平台应建立统一的数据标准规范，利用人工智能数据匹配技术，将从不同数据源收集到的数据信息进行梳理，提取关于同一用户或商品的数据，按照预设的分类标准进行准确匹配和优化整合。为确保电商个性化推荐应用效果，还要建立健全的数据更新机制，保证从不同数据源采集到的数据能够及时在个性化推荐系统数据库中同步更新，全方位保持数据内容、格式的一致性。
      （二）改进智能算法模型，保证算法可解释性
      为提高智能算法的可解释性，可以在深度学习算法中引入注意力机制，以此改进智能算法模型，在模型做出智能推荐决策时，将关键特征数据凸显出来。以基于图像的商品个性化推荐为例，利用注意力机制提取重点关注的图片信息，提高后续个性化推荐的精准度。同时，电商平台应积极开发可解释的推荐算法，利用深度学习算法挖掘用户和商品的潜在关系，并将其转化为可解释、便于理解的算法规则，让用户能够准确把握个性化推荐依据，提高用户对智能个性化推荐系统的信任度。同时，要聚焦对智能算法的简化设置与优化处理，提高个性化推荐系统操作的便捷度，最大化发挥人工智能算法优势。智能平台可以采用模型压缩技术，将深度学习模型中冗余的神经元去除，确保在不影响算法模型性能的基础上，尽可能减小模型规模，简化算法，助力模型计算效率的提升。此外，可通过对智能算法训练过程的优化处理，缩短模型训练时间，加快收敛速度，将复杂模型进行拆分，用简单的模型降低处理难度，保障处理精度。
      （三）针对新用户冷启动，聚焦新商品冷启动
      为解决人工智能在电商个性化推荐中应用的新用户冷启动困境，电商平台应引导新用户在注册时填写更详细的信息，通过一定奖励机制的设置，提高用户参与积极性。同时，电商平台可充分利用第三方数据，在合法合规的前提下获取用户的社交媒体数据，以便初步了解用户的兴趣偏好。在新用户首次登录电商平台时，根据用户填写的注册信息，设计个性化引导页面与商品推荐页面，让用户进行商品类别与喜好的简单预选，将其作为用户的初始信息，为后续的个性化智能推荐奠定基础。此外，电商平台可利用商品的内容特征，依托自然语言处理、图像识别技术，将新商品推荐给购买过相似商品的用户，从而积累用户在电商平台上的初始行为数据，以便后续进行商品的精准推荐。
五、结语
      综上所述，人工智能在电商个性化推荐中的应用，能够提高个性化推荐精确度，优化用户服务体验感，同时强化电商营销实效性。基于此，研究人工智能在电商个性化推荐中的应用策略具有重要的实践意义与现实价值，针对数据质量管理较为困难、智能算法可解释性复杂、个性化推荐冷启动挑战等问题，提出优化数据处理流程，数据清洗集成处理；改进智能算法模型，保证算法可解释性；针对新用户冷启动，聚焦新商品冷启动策略，为电商个性化推荐提供新的优化方向，充分彰显人工智能技术的融入优势，助推电商平台的稳步发展。
参考文献
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