电商推荐算法的发展经历了从简单规则到复杂模型的演变。早期的推荐系统主要依赖于人工设定的规则，例如根据商品类别或用户浏览历史进行推荐，这种方式虽然实现简单，但缺乏个性化和动态调整能力。
随着数据量的增长和计算能力的提升，基于协同过滤的算法逐渐成为主流。这类算法通过分析用户行为数据，发现用户之间的相似性或商品之间的关联性，从而实现更精准的推荐。例如，用户A和用户B有相似的购买记录，那么用户A喜欢的商品可能也会被推荐给用户B。
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近年来，深度学习技术的引入进一步推动了推荐系统的智能化。神经网络能够自动提取用户和商品的高维特征，并通过多层结构学习复杂的非线性关系，使推荐结果更加精准和多样化。同时，引入图计算等技术，也使得推荐系统在处理复杂关系时更加高效。
当前，电商推荐系统正朝着实时化、个性化和多模态方向发展。实时推荐能够根据用户的即时行为快速调整推荐内容，提升用户体验；个性化推荐则通过更精细的用户画像和行为分析，提供更符合个体需求的商品建议；而多模态推荐则结合文本、图像、视频等多种信息形式，增强推荐的丰富性和准确性。
未来，随着AI技术的不断进步，电商推荐算法将更加智能、高效，并在提升用户满意度和商业价值方面发挥更大作用。