如何利用视觉自动化进行商品推荐？随着人们对数码产品的需求增加，如何让消费者在无限的商品选择中快速找到所需商品，成为市场竞争中的重要问题。大量的商品信息浸透在日常生活中，消费者获取商品信息不外还是门槛和代价，如何快速得到自己需要的商品成为当下重要商业问题。
视觉自动化技术可以解决搜索和推荐两个关键环节。相比于一般推荐算法，视觉自动化能够通过对消费者用户行为分析，利用视觉图片相似度算法，为用户推荐和他们购买历史相关联、品质一致的商品。视觉自动化能有效降低人工推荐的时间和成本，给用户提供更具针对性的购物体验。
为了提供更好的商品推荐体验，视觉自动化对产品的整合必不可少。将海量商品分布的信息，特定的产品或生产打通，让消费者在购物体验中更加愉快和便捷，这使企业在对效应中提高客户满意度、降低商品促销成本等方面更加有优势。举个例子，Amacou推荐系统通过源数据——消费者构造操作，实现了可点击品牌或分类购物，具有良好的推荐结果和效果。
视觉自动化需要应对的瓶颈问题无非两个，一是处理大规模的数据，而是GPU是操作处理大规模数据效率最高的工具，物种差范围之在设计和优化运载是非常核心的问题。二是掌握需要的技术和基础数据的修整。由于视觉自动化具有很强的专业性和知识门槛，对技术人员提出了更高的要求。丰富的特色产品数据的加入和修整，为视觉自动化提供了奠定的基础和较好的效果。
总之，视觉自动化能够通过基于图像相似性的算法和自动学习，将商品信息高层次提升、用户体验优化、供应链活力提升等方面实现全面提升。未来，是视觉自动化向先进点智能推荐的方向迈进的阶段。
