与朋友和家人的良好关系取决于相互理解，对于当今互联网上的应用程序来说也是如此。他们现在非常了解我们，成为我们日常的伙伴。 特别是使用个性化网站推荐系统的应用程序已经取得了长足的进步。这些系统使用算法和机器学习技术来推荐为个人用户量身定制的网站和内容。它们已成为现代互联网不可或缺的一部分，许多网站和应用程序都采用它们来改善用户体验。 第一个个性化推荐系统出现在 1990 年代后期，随着 亚马逊的“购买此商品的顾客也购买了”功能。该系统使用过去购买和浏览历史的数据向客户推荐产品。从那时起，个性化推荐系统变得越来越复杂，使用范围广泛的数据源和机器学习技术进行推荐。 协同过滤 个性化推荐系统的一项关键发展是协同过滤的使用。这种方法涉及分析一组用户的偏好和行为，并使用该数据向单个用户提出建议。例如，如果一组具有相似兴趣和品味的用户都喜欢某个特定网站，则推荐系统可能会向表现出相似行为的新用户推荐该网站。 基于内容的推荐系统 另一个重要的发展是基于内容的推荐系统的使用。这些系统分析网站或内容片段的内容，并使用该信息向用户提出建议。例如，基于内容的推荐系统可能会分析文章的文本并使用关键字向读者推荐类似的文章。 近年来，个性化推荐系统也开始纳入更多数据源，例如社交媒体活动和位置数据。这使他们能够做出更加个性化的推荐，因为他们可以考虑更广泛的可能影响用户偏好的因素。 总体而言，个性化网站推荐系统在短时间内取得了长足的进步。它们已成为改善互联网用户体验的重要工具，并且很可能在未来继续发展并变得更加复杂。 个性化系统的金鹅 传统上，网站通过需要昂贵的编码专业知识的内部推荐系统来个性化他们的用户体验。但是，现在可以使用更实惠的 SaaS 解决方案作为易于安装的网站插件，它们或多或少地提供了相同类型的建议。 是当今仍在使用的原始现场个性化解决方案之一。例如，一个非常常见的细分是基于 的规则。如果购物车被遗弃，可以设置规则以提供推荐或折扣。 基于规则的细分 用户是否放弃购物车 接下来是 ，而且它仍然很强大。像亚马逊这样的市场会跟踪用户行为（用户查看或购买的内容），然后当用户点击产品时，网站会推荐其他“相关商品”和/或“该类别中的畅销商品”。 行为建议 今天大多数使用个性化的网站仍然使用这些用户行为建议，包括亚马逊。 是最近的发展，是亚马逊（和其他大公司）近年来改进其算法的结果。现在，机器学习可以在访问网站几次后预测 想要什么。 预测性推荐 个人访问者 通过实时关注我们的个人浏览历史，拥有人工智能驱动推荐系统的公司可以实时向购物者提供 的推荐。在 Nike 网站上，“您可能也喜欢”推荐框显示随着访问者继续频繁访问该网站而变得更加个性化的项目。 真正 一对一 访问者查看、添加到购物车或购买的次数越多，推荐引擎就越准确地预测访问者想要看到的内容。正是在这一点上，网站开始进行更多的交叉销售，因为推荐的产品真正引起了个人购物者的共鸣。 下一个前沿领域：针对特定细分市场的专业交叉销售工具 下一步是使用经过优化的工具深入到特定的利基市场，以更好地完成工作。在时尚行业，网站和电子商务平台使用个性化推荐系统向用户推荐产品和款式。这些系统可以通过使用特定于时尚的数据源和机器学习技术来针对时尚行业进行定制。 例如，时尚推荐系统可能会使用有关用户过去购买和浏览历史的数据来 .它还可能分析用户的社交媒体活动和位置数据，以更好地了解他们的个人风格和他们可能感兴趣的产品类型。 除了使用传统的推荐系统技术，如协同过滤和基于内容的推荐，时尚推荐系统还可以使用视觉人工智能图像识别和自然语言处理来分析用户与网站的交互，从而对网站做出更准确的推荐。购物者。 结论 总体而言，个性化网站推荐系统在短时间内取得了长足的进步。它们已成为改善互联网用户体验的重要工具，并且很可能在未来继续发展并变得更加复杂。 此外，专业的时尚推荐系统可以成为改善时尚网站或电子商务平台用户体验的强大工具，并可以通过推荐用户可能感兴趣的产品和款式来帮助推动销售。 也发布在 Rosetta AI 上。
