系统推荐跟智能推荐什么区别?

系统推荐是按照预设规则或算法自动匹配内容，比如根据用户浏览历史推送商品。智能推荐则通过机器学习分析用户行为，主动预测兴趣，提供更个性化的结果，比如根据用户长期习惯推荐新商品。

区别

系统推荐：依赖固定规则和人工设定的参数，比如“购买过A的用户推荐B”，逻辑简单直接，更新速度较慢，适合需求明确的场景，如电商分类展示。优点是稳定可靠，缺点是灵活性差，难以应对复杂变化。

智能推荐：利用大数据和深度学习，实时分析用户行为模式，比如点击、停留时间，动态调整推荐内容。能捕捉细微偏好，适合短视频、音乐等娱乐场景，推荐结果更精准但计算成本高，偶尔会出现偏差。