推荐系统可以通过利用机器学习 (ML) 和深度学习技术来提高准确性、可扩展性和个性化，从而与人工智能 (AI) 集成。 传统的推荐系统通常依赖于协作过滤或基于内容的过滤等方法，这些方法在处理稀疏数据或捕获复杂用户偏好方面存在局限性。 人工智能通过自动化模式发现、处理非结构化数据和适应动态用户行为来增强这些系统。 例如，神经网络可以对用户和项目之间的非线性关系进行建模，从而实现考虑到基于规则的系统可能错过的细微交互的推荐。 一种常见的方法是将矩阵分解与深度学习结合使用，以比传统方法更准确地预测用户项目评级。
人工智能还可以通过处理流数据和动态更新推荐来实现实时个性化。 诸如强化学习 (RL) 之类的技术允许系统从用户反馈中迭代学习。 例如，基于 RL 的推荐器可以通过平衡探索（建议新项目）和利用（推荐已知偏好）来优化长期参与度。 诸如 BERT 之类的自然语言处理 (NLP) 模型可以分析文本内容（例如，产品描述或评论）以改进基于内容的推荐。 Spotify 使用 NLP 通过将用户的收听习惯与转录关键词进行匹配来推荐播客。 同样，计算机视觉模型可以分析产品图像以推荐视觉上相似的商品，从而增强亚马逊或 Pinterest 等电子商务平台。
另一个关键集成是解决冷启动问题和数据稀疏性。 诸如迁移学习或元学习之类的人工智能技术使系统能够通过利用现有数据的知识来引导新用户或项目的推荐。 例如，视频流平台可以使用来自预训练神经网络的嵌入，根据与已建立用户资料的相似性向新用户推荐内容。 结合协作过滤、基于内容的过滤和深度学习的混合模型可以减轻单个方法的弱点。 例如，Netflix 的推荐系统结合了用户观看历史记录、内容元数据和深度学习来个性化建议。 通过集成人工智能，推荐系统变得更加强大、可扩展，并且能够处理各种数据类型和场景。