智能推荐系统通常基于用户的行为、兴趣、需求等信息，通过机器学习、深度学习等技术，对用户进行个性化推荐，这些系统可以识别用户的购买历史、浏览记录、搜索关键词等，从而理解用户的需求和兴趣，进而推荐相关商品。

三、24小时不间断展示的需求与挑战

实现24小时不间断展示，需要解决数据实时处理、模型持续优化、用户个性化推荐等多个方面的挑战，电子商务平台需要实时处理大量的用户行为数据，以便准确捕捉用户的购买意向和需求变化，模型需要持续优化，以适应不断变化的用户行为和市场需求，如何实现用户个性化推荐，使得推荐结果既符合用户兴趣，又满足平台商业目标，是24小时不间断展示的核心问题。

四、解决方案：日日夜夜精品

针对以上挑战，电子商务平台可以采取以下策略实现24小时不间断展示：

1、数据实时处理：采用大数据技术和云计算平台，确保用户行为数据能够实时传输、存储和处理，通过数据清洗、数据转换等技术，将原始数据转化为可用于推荐算法的数据集。

2、模型持续优化：利用机器学习和深度学习技术，对推荐模型进行持续优化，通过定期更新模型参数、调整算法结构等方式，提高模型的准确性和效率。