信息检索 (IR) 系统已经发展出针对给定文本查询搜索合适项目的功能。当用户在您的网站上输入查询时，信息检索过程就开始了。输入的查询是信息检索过程的一部分，该过程不会在收集项目中识别单个项目。相反，可能会有多个项目与搜索查询相匹配。
学习排序（LTR）根据用户的期望给出搜索结果。传统的搜索方法根据内容的相似性得出不相关的结果。人工智能和机器学习技术通过对每个查询使用 LTR 搜索方法解决了这个问题。
LTR 搜索方法是使用人工标记的数据进行训练的。机器学习和人工智能可以快速识别行为线索，为用户提供个性化的搜索结果。
当零售商将人工智能和个性化作为业务的核心时，他们最终可以为客户体验增 ios 数据库 加价值。通过实施基于人工智能的智能搜索解决方案，您可以从一开始就吸引买家的注意力。它允许您追加销售满足客户需求的产品。
利用人工智能解决方案简化电子商务
电子商务中的人工智能已经为网站设计、产品推荐、语音搜索、通信等提供支持，利用数据预测客户的兴趣以及客户下一步可能购买的产品。
但使用人工智能个性化来预测客户行为对库存管理的影响往往被忽视。库存管理的决策取决于公司的需求及其结果。人工智能可以预测库存管理的问题。它可以使用智能算法构建系统，这些算法经过优化，可以不断从过去和当前的市场趋势中学习。人工智能预测解决方案可以预测库存管理中可能出现的缺货和其他情况。
电子商务企业还可以使用人工智能解决方案来检测个人信用卡使用过程中的数据异常和安全问题。通过识别模式、视觉搜索和行为趋势，将技术与个性化相结合证明了它们非常适合人类，而不是机器人。