每個人都有不同的喜好，這些喜好都會遵循類似的規律。智能推薦引擎就是對人們的喜好做出預測的技術。推薦引擎依據獲得的各種信息，對用戶購買行為做出預測，達到相應的目的。通過智能推薦引擎，用戶在購買一本書的同時，平臺會利用客戶購買習慣和書籍之間的關系為客戶推薦他們可能會感興趣的書籍；在社交網站，可以向用戶推薦可能認識的人。

智能推薦是利用機器學習和大數據分析技術，根據用戶的興趣、偏好和行為模式，向用戶推薦個性化產品、內容或服務的系統。

智能推薦系統通過建立用戶畫像和物品畫像，使用算法不斷優化推薦結果，以提升用戶體驗和商業效益，廣泛應用于電子商務、社交媒體、視頻、新聞等領域，幫助用戶快速、準確地發現符合其需求的信息。

智能推薦的核心在于收集和處理用戶的行為數據，如瀏覽歷史、購買記錄等，以及內容的特征信息，通過機器學習算法如協同過濾、矩陣分解、深度學習等，預測用戶的興趣和偏好，從而生成個性化的推薦列表。

幾種比較著名推薦引擎的種類，包括協同過濾、基于內容的過濾和關聯規則。使用交替最小二乘法的協同過濾，用于在Web上提供個性化推薦。協同過濾基于別人的喜好和口味提供推薦（或過濾）。基于一種觀點：具有相同喜好的人往往更容易有同樣的興趣愛好。這種推薦同樣適用于電影、歌曲、視頻和書籍。著名的協同過濾算法，交替最小二乘法（ALS）。ALS將評分矩陣建模為用戶因子和產品因子的乘積。ALS利用最小二乘計算來減小估計誤差，先固定用戶因子，求解產品因子，再固定產品因子，求解用戶因子，交替迭代，直到過程收斂。

交替最小二乘法的協同過濾（ALS）實現對顯式和隱式評分都支持。顯式評分（默認）要求用戶對產品進行打分（如評分為1~5分）。隱式評分反映用戶對某個商品的關注度（如頁面瀏覽或點擊的次數，或視頻流傳輸的次數）。隱式評分在實際生活中更為常見。隱式評分可以從公司數據（如Web日志、瀏覽習慣或銷售交易）中進行提取。

人工智能是計算機科學與技術專業的一門重要的專業課程，運用計算機模擬和延伸人腦功能，模仿人腦所從事的推理、證明、識別、理解、設計、學習、思考、規劃以及問題求解等思維活動，以此解決預測、規劃等需要人類專家才能處理的復雜問題。人工智能關鍵技術包括專家系統、自然語言理解、人工神經網絡。

基于沃達德大數據平臺，通過對海量數據采集、處理、存儲、分析和數據挖掘，根據數據的特性，采用合適的可視化方式，將數據直觀地展現出來，以幫助人們認識數據、理解數據，同時找出包含在海量數據中的規律或者信息，預測未來發展趨勢，進行智能化決策分析，使得數據資產成為核心競爭力。