汽车推荐系统的技术选型需结合业务场景、数据规模及技术成熟度，主要技术可分为以下几类：

一、核心推荐算法

协同过滤算法

- 基于用户的协同过滤：

通过找到与目标用户兴趣相似的其他用户，推荐其喜欢的产品。例如，若用户A和用户B的购车偏好相似，则向用户A推荐用户B购买过的车型。

- 基于物品的协同过滤：分析车型之间的相似度（如性能、价格、品牌等），推荐与用户已选择车型相似的其他车型。

深度学习技术

- 神经网络：

通过多层感知机（MLP）提取用户特征与车型特征的映射关系，提升推荐精度。

- Attention机制：在推荐模型中引入注意力机制，动态聚焦用户关注点，提高推荐相关性。

- 图神经网络（GNN）：用于处理车型之间的复杂关系，挖掘潜在关联。

强化学习

通过智能体与环境的交互学习最优推荐策略，适应动态变化的用户偏好。

二、数据层与处理技术

数据挖掘与特征工程

- 分类与聚类：

将用户分为不同群体，或对车型进行分类，优化推荐结果。

- 关联规则挖掘：发现用户行为与车型特征之间的关联（如高评分车型常伴随特定配置）。

实时数据处理

- 流处理平台：

收集用户行为数据（如浏览、购买记录），进行实时特征更新与模型迭代。

三、系统架构与优化

混合推荐技术

结合协同过滤与深度学习，通过特征扩充（如引入商品属性、用户画像等多维度信息）提升推荐效果。

推荐引擎

作为系统核心，负责用户请求解析、候选集筛选与排序，支持AB实验精准分桶优化。

四、其他关键技术

信息检索技术（IR）：

快速匹配用户查询与车型信息，支持动态查询接口。

信息过滤技术（IF）：适用于用户偏好稳定的场景，通过静态特征文件实现高效匹配。

总结

现代汽车推荐系统通常采用“深度学习+协同过滤+强化学习”的混合架构，结合实时数据处理与特征工程，实现个性化推荐。例如，使用神经网络提取用户与车型的潜在特征，通过协同过滤进行初步筛选，再通过强化学习动态调整推荐策略。