智能推荐 系(xì)统通常基于用户的(de)行为、兴(xīng)趣(qù)、需求等信息，通过机器学习、深度学习等技术，对(duì)用户进行个性化推荐(jiàn)，这些系统(tǒng)可(kě)以识别用户的购买历史、浏览记录、搜索关键词等(děng)，从而理解用户的需求和兴趣，进而(ér)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(xiǎo)时不间断 展示(shì)，需要解决数据实(shí)时处理、模型持续 优化、用户个性化推荐等多个(gè)方面的挑战，电子商务平台需要实(shí)时处理大量的用(yòng)户行为数据，以便准确捕捉(zhuō)用户的购买(mǎi)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(xū)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(zú)平台商业目标，是24小时不间(jiān)断展示的核心问题。

四、解决方案(àn)：日日 夜夜精品

针对以上挑战，电子商务平(píng)台可(kě)以采取以下策略实现24小时不(bù)间断展示：

1、数据(jù)实(shí)时处理：采用大数据技术和云(yún)计(jì)算平(píng)台，确保用户(hù)行为数据能够实时传输(shū)、存储和处理，通过数据(jù)清洗、数据转换(huàn)等技术，将原始数据转 化为可用于推荐算法的数(shù)据集。

2、模型持续优化：利用机器学习和深度(dù)学习技术，对推荐(jiàn)模型进行持续优(yōu)化，通过定期更新模(mó)型参数、调整算(suàn)法(fǎ)结构等方式，提高模 型(xíng)的准确性(xìng)和效率。