一种基于人工智能的商品推荐方法及系统

本发明公开一种基于人工智能的商品推荐方法及系统，包括根据用户在各个季节的购买行为数据，判断用户在不同季节的季节敏感性类型；根据用户不同季节的的用户行为数据，确定用户季节性商品的购买习惯；通过用户行为数据确定用户的商品偏好，生成各季节的初步商品推荐列表；识别用户在不同季节购买的高频商品组合，生成后续季节的商品推荐列表；计算商品推荐列表中每个商品在当前季节的相关性分数和多样性分数，确定最佳推荐商品集合，调整商品推荐列表；实时监测商品推荐效果，并根据商品推荐效果调整商品推荐列表。本发明提供了一种高效、精准、动态调整的商品推荐策略，显著提高了电子商务平台的销售转化率和用户购物体验。