徐琴（四川城市職業(yè)學(xué)院）

　　摘要：當(dāng)前，人工智能技術(shù)，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)已在個(gè)性化推薦系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用，其能夠精準(zhǔn)分析用戶數(shù)據(jù)和行為模式，為用戶提供定制化的購物建議，從而促進(jìn)銷售增長和用戶滿意度提升。基于此，本文將圍繞人工智能在電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行深入探討，著重分析其應(yīng)用過程中存在的主要問題，提出相應(yīng)的優(yōu)化策略，旨在為電子商務(wù)企業(yè)提供一定的經(jīng)營策略參考和技術(shù)支持，進(jìn)而為用戶提供更加個(gè)性化的購物體驗(yàn)。

　　關(guān)鍵詞：人工智能；電子商務(wù)；個(gè)性化推薦；應(yīng)用策略

　　中圖分類號：F713.36 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

　　隨著市場競爭的加劇，消費(fèi)者的行為越發(fā)復(fù)雜多變，個(gè)性化推薦系統(tǒng)的普及顯得尤為重要，它能夠提升用戶體驗(yàn)及其滿意度，有助于企業(yè)增加銷售額，優(yōu)化庫存管理。在這一背景下，人工智能的引入為電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)帶來了革命性的進(jìn)步?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的深度學(xué)習(xí)特點(diǎn)，電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)、模擬復(fù)雜的用戶行為和偏好模式，實(shí)現(xiàn)對用戶瀏覽歷史、購買記錄和社交媒體行為的全方位數(shù)據(jù)分析，并為其提供個(gè)性化的購物建議，從而有效提升用戶的購物效率與滿意度。然而，電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中也存在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、算法公平性與透明度等問題，這制約了系統(tǒng)作用的最大化發(fā)揮。在此背景下，探索人工智能在電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用具有重要意義。

　　一、人工智能在電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的具體應(yīng)用

　?。ㄒ唬﹦?dòng)態(tài)價(jià)格調(diào)整

　　動(dòng)態(tài)價(jià)格調(diào)整指的是基于大數(shù)據(jù)分析和算法模型，實(shí)時(shí)調(diào)整商品價(jià)格，以匹配市場需求、庫存狀態(tài)和消費(fèi)者購買意愿，其有助于企業(yè)快速適應(yīng)市場變化。在電子商務(wù)交易環(huán)境中，商品價(jià)格波動(dòng)頻繁，電商企業(yè)需要根據(jù)實(shí)時(shí)的市場數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整，引入基于人工智能的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，快速集成處理用戶瀏覽記錄、購買歷史、價(jià)格敏感度等海量消費(fèi)數(shù)據(jù)，預(yù)測市場趨勢和用戶行為。這有助于電商平臺根據(jù)算法推薦的最佳價(jià)格節(jié)點(diǎn)迅速調(diào)整商品標(biāo)價(jià)，在重要促銷階段如“雙十一”或“黑五”期間實(shí)時(shí)調(diào)整價(jià)格，吸引用戶，加速庫存周轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)總銷售額的增長。另外，電商平臺通過人工智能技術(shù)，還可以掌握不同用戶的購物習(xí)慣和偏好，實(shí)施個(gè)性化定價(jià)。對于消費(fèi)頻次高且忠誠度高的客戶群體，系統(tǒng)可對

　　其最常購買的商品提供特別優(yōu)惠，從而提升其購物滿意度和品牌忠誠度，刺激重復(fù)購買行為，助力企業(yè)拓展與穩(wěn)固市場份額。

　?。ǘ?shí)時(shí)廣告投放

　　基于人工智能的實(shí)時(shí)廣告投放系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)跟蹤和分析消費(fèi)者在電商平臺上的瀏覽路徑、停留時(shí)間、點(diǎn)擊偏好等數(shù)據(jù)，進(jìn)行模式識別和行為預(yù)測，確保每次廣告展示都盡可能契合用戶當(dāng)前的興趣需求。該系統(tǒng)還能識別用戶潛在的購買意圖。當(dāng)用戶在平臺上搜索某一類商品并閱讀商品評價(jià)時(shí)，系統(tǒng)便能立即識別這一行為模式，判斷用戶對該類商品是否具有較高的購買意向。隨即，系統(tǒng)將精準(zhǔn)地向用戶呈現(xiàn)特定商品的詳細(xì)廣告，或推送該類商品的特價(jià)促銷信息，從而有效提高商品的購買轉(zhuǎn)化率。

　　在廣告投放過程中，人工智能的應(yīng)用有助于電商企業(yè)實(shí)時(shí)監(jiān)測并分析廣告點(diǎn)擊率、轉(zhuǎn)化率以及用戶反饋等數(shù)據(jù)信息，并利用這些反饋信息來持續(xù)優(yōu)化廣告策略和內(nèi)容[1]。具體而言，系統(tǒng)通過分析用戶對廣告的點(diǎn)擊行為，可以立刻識別出哪些廣告內(nèi)容能夠引起用戶興趣，哪些內(nèi)容表現(xiàn)不佳；分析來自社交媒體、評論區(qū)和直接反饋的用戶意見，能夠提煉用戶的情感傾向和偏好，有助于電商企業(yè)優(yōu)化現(xiàn)有廣告的文案設(shè)計(jì)，并預(yù)測未來廣告內(nèi)容的調(diào)整方向。

　　（三）提升用戶體驗(yàn)

　　電商平臺應(yīng)用人工智能分析用戶在平臺上的瀏覽軌跡、點(diǎn)擊行為以及停留時(shí)間等數(shù)據(jù)，能夠建立精準(zhǔn)的用戶行為模型?；谶@一模型，系統(tǒng)可以自動(dòng)調(diào)整導(dǎo)航結(jié)構(gòu)、內(nèi)容展示方式，或改變圖像和文本的布局，從而使用戶能夠更快找到感興趣的產(chǎn)品，提升其滿意度和忠誠度。比如，針對經(jīng)常購買兒童用品的用戶，個(gè)性化推薦系統(tǒng)會優(yōu)先展示兒童服裝、玩具等相關(guān)分類的產(chǎn)品推薦信息，界面也會采用更大的字體、更明亮的色彩搭配，以此吸引目標(biāo)用戶群體的關(guān)注。

　　電商平臺還能利用人工智能實(shí)時(shí)分析用戶輸入和反饋的信息，通過聊天機(jī)器人或虛擬助手等工具與用戶進(jìn)行互動(dòng)，及時(shí)解答用戶的咨詢和疑問，精準(zhǔn)推薦符合其需求的產(chǎn)品并快速處理常規(guī)的購物問題（如訂單追蹤、退換貨等）。這不僅提升了用戶的購物體驗(yàn)，還能使其感受到更為人性化和細(xì)節(jié)化的服務(wù)，從而增強(qiáng)其對產(chǎn)品的好感度和信任度。

　　基于人工智能的個(gè)性化推薦系統(tǒng)還可以基于用戶與智能工具的互動(dòng)來學(xué)習(xí)、優(yōu)化算法，不斷提高回答問題的準(zhǔn)確性和交互的流暢性，進(jìn)一步提升用戶體驗(yàn)。聊天機(jī)器人、虛擬助手等智能工具可以通過對話接口與用戶進(jìn)行交流，分析用戶的查詢語句、偏好選擇和反饋響應(yīng)，進(jìn)而精準(zhǔn)洞察用戶需求，實(shí)現(xiàn)服務(wù)優(yōu)化[2]?；谶@些互動(dòng)收集的數(shù)據(jù)，個(gè)性化推薦系統(tǒng)能夠調(diào)整推薦算法和響應(yīng)機(jī)制，更準(zhǔn)確地匹配用戶的具體需求，這不僅能夠提升用戶的滿意度和忠誠度，還極大地提升了電商平臺的品牌形象，增強(qiáng)了其市場競爭力。

　　二、電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)面臨的主要問題

　?。ㄒ唬?shù)據(jù)隱私與安全問題

　　電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)在收集用戶數(shù)據(jù)過程中，需要獲取大量的個(gè)人信息。這些信息的積累能夠使系統(tǒng)更精確地預(yù)測用戶的需求和喜好，從而為用戶提供極具針對性的購物建議。然而，在數(shù)據(jù)的收集、存儲和處理過程中，任何環(huán)節(jié)的安全漏洞都可能導(dǎo)致個(gè)人敏感信息的泄露，一旦用戶的個(gè)人信息被未經(jīng)授權(quán)的第三方獲取，就容易出現(xiàn)身份盜用和隱私侵犯等問題。隨著系統(tǒng)中數(shù)據(jù)量的不斷增加，保障信息安全的難度也在增加。相關(guān)企業(yè)需要投入更多的技術(shù)和資金來維護(hù)數(shù)據(jù)安全，這可能會給企業(yè)運(yùn)營帶來額外的成本壓力。

　　針對隱私問題，電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)為了提高商品推薦的相關(guān)性、精確度，會對用戶行為進(jìn)行深入的跟蹤和分析。這種做法在優(yōu)化用戶體驗(yàn)的同時(shí)也可能侵犯用戶的隱私。部分用戶時(shí)常對自身的購物習(xí)慣、興趣偏好以及行為模式被系統(tǒng)記錄并用于無關(guān)的第三方廣告推送而感到擔(dān)憂，用戶難以得知自己的數(shù)據(jù)是如何被收集、使用和分享的，這些問題都會直接降低用戶對電商平臺的信任度。

　　（二）系統(tǒng)透明度不足

　　電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)依托深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建而成，這些模型涉及大量的參數(shù)和算法過程，非專業(yè)人士通常難以理解。技術(shù)的高度復(fù)雜性使得普通用戶難以獲得關(guān)于算法如何運(yùn)作的具體信息，也無法驗(yàn)證信息推薦的準(zhǔn)確性或公正性，這會使用戶感覺自己的選擇正在被算法操控，而不是真正接收到了符合自身個(gè)人偏好的推薦信息，這會影響用戶對個(gè)性化推薦系統(tǒng)以及整個(gè)電商平臺的信任。

　　商業(yè)保密需求也是導(dǎo)致電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)透明度不足的一個(gè)重要原因。部分電商企業(yè)將推薦算法視為核心競爭力之一，擔(dān)心公開算法細(xì)節(jié)會泄露商業(yè)秘密，進(jìn)而導(dǎo)致自己喪失競爭優(yōu)勢，因此僅對外提供一些籠統(tǒng)的信息。這種做法雖然在短期內(nèi)保護(hù)了企業(yè)的商業(yè)利益，但從長遠(yuǎn)來看，信息不透明會使用戶感到不安全，產(chǎn)生不滿情緒，特別是當(dāng)推薦結(jié)果與用戶期望不符時(shí)，缺乏透明性的系統(tǒng)更容易受到外界質(zhì)疑，進(jìn)而影響平臺的整體聲譽(yù)和業(yè)績[3]。

　?。ㄈ┧惴ㄆ娕c公平性問題

　　算法偏見源于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的偏差，電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型需要以大量的歷史用戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行訓(xùn)練，進(jìn)而預(yù)測和推薦用戶可能感興趣的商品或服務(wù)。若這些歷史數(shù)據(jù)不夠全面或存在偏差，那么訓(xùn)練出來的模型將會繼續(xù)放大這些偏見，即如果一個(gè)電商平臺的大部分用戶群體傾向于某一特定的地理區(qū)域、年齡或性別，那么系統(tǒng)所收集的數(shù)據(jù)將會向這些群體的消費(fèi)習(xí)慣和偏好傾斜。這將導(dǎo)致少數(shù)用戶的需求偏好被邊緣化，進(jìn)而在購物過程中遭遇選擇受限、機(jī)會不均等問題，不利于平臺的均衡、可持續(xù)發(fā)展。

　　算法的不透明性還進(jìn)一步加深了偏見和公平性問題的復(fù)雜程度。因?yàn)橥扑]算法的工作機(jī)制高度復(fù)雜且不易解釋，所以用戶和監(jiān)管機(jī)構(gòu)難以理解算法如何作出特定推薦決策，監(jiān)控、識別算法偏見也會變得更加困難。用戶無法得知自己接收的推薦是否受到算法偏見的影響，也無法判斷平臺提供的商品或服務(wù)選擇是否全面和公正。在這種情況下，算法的決策過程和結(jié)果會對部分用戶造成不利影響，而相關(guān)責(zé)任和問題解決方法也難以清晰界定。這不僅會損害用戶的權(quán)益，還會影響電商平臺的整體公信力和市場表現(xiàn)。

　　三、人工智能在電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用策略

　?。ㄒ唬?qiáng)化數(shù)據(jù)保護(hù)

　　電商平臺應(yīng)從多個(gè)渠道收集用戶的行為數(shù)據(jù)，包括點(diǎn)擊路徑、購買歷史和用戶反饋等，收集完成后進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理，去除錯(cuò)誤和重復(fù)的數(shù)據(jù)記錄，填補(bǔ)數(shù)據(jù)缺失值，然后應(yīng)用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法確保數(shù)據(jù)的一致性。上述工作能夠提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，并使個(gè)性化推薦系統(tǒng)更準(zhǔn)確地理解用戶需求，從而作出更合適的商品推薦。

　　在此基礎(chǔ)上，電商平臺還需要提升算法的透明度與可解釋性，以此提升用戶對推薦系統(tǒng)的信任度。電商平臺可以向用戶展示推薦的依據(jù)，如用戶之前的購買行為或類似用戶的偏好模式；還可以通過決策樹或規(guī)則引擎來展示系統(tǒng)從用戶的行為數(shù)據(jù)中得出推薦結(jié)果的過程[4]。這一策略的實(shí)施不僅能夠提升用戶的接受度和滿意度，還有助于電商平臺在發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險(xiǎn)或錯(cuò)誤時(shí)及時(shí)調(diào)整算法，有效維護(hù)系統(tǒng)的公正性和有效性。

　?。ǘ┨嵘到y(tǒng)透明度

　　電商平臺可以在用戶界面中添加功能模塊，詳細(xì)說明推薦系統(tǒng)使用用戶的歷史數(shù)據(jù)、偏好設(shè)置和瀏覽行為，準(zhǔn)確生成個(gè)性化推薦，并運(yùn)用簡潔明了的語言來描述推薦算法如何基于用戶評分、購買頻率以及與其他用戶的相似度等指標(biāo)開展工作。對于每項(xiàng)推薦，平臺應(yīng)提供一個(gè)“為什么看到這個(gè)推薦”的鏈接，用戶點(diǎn)擊后則可以看到出現(xiàn)該推薦的具體原因，如“您之前購買過類似商品”或“其他類似興趣的用戶也喜歡”，以此來提升推薦的透明度，增強(qiáng)用戶對推薦系統(tǒng)的信任。

　　電商平臺應(yīng)允許用戶修改個(gè)人資料中的興趣點(diǎn)，屏蔽不想看到的商品類別，或是標(biāo)記誤導(dǎo)性以及不感興趣的推薦結(jié)果。這樣一來，用戶不僅可以根據(jù)自己的實(shí)際需求調(diào)整推薦內(nèi)容，還能感知系統(tǒng)對其輸入和偏好變更情況的積極響應(yīng)。

　　電商平臺還應(yīng)定期向用戶提供其有關(guān)數(shù)據(jù)如何被使用以及如何影響推薦結(jié)果的報(bào)告，報(bào)告中應(yīng)詳細(xì)說明平臺收集用戶的購買歷史、瀏覽行為和個(gè)人偏好等數(shù)據(jù)，以及這些數(shù)據(jù)被分析和用于生成個(gè)性化推薦的路徑，清晰展示數(shù)據(jù)處理流程及其被轉(zhuǎn)化為具體的推薦邏輯的路徑，讓用戶直觀地了解自己的數(shù)據(jù)是如何被應(yīng)用的[5]?；诖耍脩裟軌蚋p松地識別和理解推薦系統(tǒng)的行為模式，從而在有需要時(shí)進(jìn)行更合理的隱私設(shè)置調(diào)整。

　?。ㄈ﹥?yōu)化算法公平性

　　對算法的公平性進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化和監(jiān)測，是電商平臺贏得廣泛用戶支持和維持市場領(lǐng)先地位的關(guān)鍵。電商平臺應(yīng)確保用于訓(xùn)練推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，廣泛取自不同性別、年齡、地區(qū)和消費(fèi)能力的用戶群體，同時(shí)定期審查和更新其數(shù)據(jù)收集和處理流程，以改善算法偏見，使推薦算法能夠更加公正地處理不同用戶的信息。在此基礎(chǔ)上，電商平臺應(yīng)運(yùn)用技術(shù)手段來檢測并剔除可能導(dǎo)致偏見的數(shù)據(jù)，如重復(fù)記錄或明顯偏離群體行為的數(shù)據(jù)，以進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和推薦系統(tǒng)的公平性。

　　電商平臺還應(yīng)建立一個(gè)獨(dú)立的算法審查團(tuán)隊(duì)，專門負(fù)責(zé)評估和審查推薦算法在不同階段產(chǎn)生的偏見和不公平現(xiàn)象；采用平等機(jī)會模型和校正模型定期對推薦結(jié)果進(jìn)行公平性測試，檢測算法對某一群體的推薦是否存在系統(tǒng)性偏差，從而及時(shí)進(jìn)行糾正，確保推薦系統(tǒng)在不同群體間進(jìn)行公平的推薦。

　　四、結(jié)語

　　電子商務(wù)個(gè)性化推薦系統(tǒng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等手段，能夠有效分析用戶數(shù)據(jù)，識別消費(fèi)者行為模式，從而為用戶提供精準(zhǔn)的個(gè)性化商品推薦。針對這一系統(tǒng)在人工智能應(yīng)用過程中存在的數(shù)據(jù)隱私與安全問題、系統(tǒng)透明度不足以及算法偏見等問題，電商平臺則需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)保護(hù)，提升系統(tǒng)透明度，不斷優(yōu)化算法公平性，以提升系統(tǒng)的性能與穩(wěn)定性。未來，相關(guān)企業(yè)可繼續(xù)探索新的方法和技術(shù)，以進(jìn)一步激發(fā)人工智能在電子商務(wù)領(lǐng)域中的潛力。

　　參考文獻(xiàn)

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　　作者簡介：徐琴（1987—），女，碩士，講師，研究方向?yàn)殡娮由虅?wù)。

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