每个人都有不同的喜好，这些喜好都会遵循类似的规律。智能推荐引擎就是对人们的喜好做出预测的技术。推荐引擎依据获得的各种信息，对用户购买行为做出预测，达到相应的目的。通过智能推荐引擎，用户在购买一本书的同时，平台会利用客户购买习惯和书籍之间的关系为客户推荐他们可能会感兴趣的书籍；在社交网站，可以向用户推荐可能认识的人。

智能推荐是利用机器学习和大数据分析技术，根据用户的兴趣、偏好和行为模式，向用户推荐个性化产品、内容或服务的系统。

智能推荐系统通过建立用户画像和物品画像，使用算法不断优化推荐结果，以提升用户体验和商业效益，广泛应用于电子商务、社交媒体、视频、新闻等领域，帮助用户快速、准确地发现符合其需求的信息。

智能推荐的核心在于收集和处理用户的行为数据，如浏览历史、购买记录等，以及内容的特征信息，通过机器学习算法如协同过滤、矩阵分解、深度学习等，预测用户的兴趣和偏好，从而生成个性化的推荐列表。

几种比较著名推荐引擎的种类，包括协同过滤、基于内容的过滤和关联规则。使用交替最小二乘法的协同过滤，用于在Web上提供个性化推荐。协同过滤基于别人的喜好和口味提供推荐（或过滤）。基于一种观点：具有相同喜好的人往往更容易有同样的兴趣爱好。这种推荐同样适用于电影、歌曲、视频和书籍。著名的协同过滤算法，交替最小二乘法（ALS）。ALS将评分矩阵建模为用户因子和产品因子的乘积。ALS利用最小二乘计算来减小估计误差，先固定用户因子，求解产品因子，再固定产品因子，求解用户因子，交替迭代，直到过程收敛。

交替最小二乘法的协同过滤（ALS）实现对显式和隐式评分都支持。显式评分（默认）要求用户对产品进行打分（如评分为1~5分）。隐式评分反映用户对某个商品的关注度（如页面浏览或点击的次数，或视频流传输的次数）。隐式评分在实际生活中更为常见。隐式评分可以从公司数据（如Web日志、浏览习惯或销售交易）中进行提取。

人工智能是计算机科学与技术专业的一门重要的专业课程，运用计算机模拟和延伸人脑功能，模仿人脑所从事的推理、证明、识别、理解、设计、学习、思考、规划以及问题求解等思维活动，以此解决预测、规划等需要人类专家才能处理的复杂问题。人工智能关键技术包括专家系统、自然语言理解、人工神经网络。

基于沃达德大数据平台，通过对海量数据采集、处理、存储、分析和数据挖掘，根据数据的特性，采用合适的可视化方式，将数据直观地展现出来，以帮助人们认识数据、理解数据，同时找出包含在海量数据中的规律或者信息，预测未来发展趋势，进行智能化决策分析，使得数据资产成为核心竞争力。