AIGC从入门到实战：AI 赋能推荐系统，提拔用户黏性和用户体验
AIGC从入门到实战：AI 赋能推荐系统，提拔用户黏性和用户体验关键词：
[*]AI推荐系统
[*]用户行为分析
[*]个性化推荐
[*]呆板学习
[*]深度学习
[*]及时推荐
[*]用户体验优化
[*]用户黏性提拔
1. 背景先容
1.1 问题的由来
随着互联网技能的发展，用户在线活动的多样性和复杂性日益增加，导致网站、应用程序和服务需要更智能的方式来明白用户需求和偏好，以便提供更个性化的体验。传统的推荐系统基于静态规则或手动筹谋，已无法满足现代用户对个性化和及时反馈的需求。因此，引入AI技能，特别是呆板学习和深度学习方法，成为了提拔用户体验和用户黏性的紧张途径。
1.2 研究现状
当前推荐系统的研发重要集中在以下几个方面：
[*]协同过滤：基于用户的汗青行为和偏好进行推荐，包括基于物品的协同过滤和基于用户的协同过滤。
[*]内容基推荐：根据物品的特性进行推荐，适用于内容丰富的场景，如影戏、音乐等。
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