با گسترش روزافزون تجارت الکترونیک و افزایش تنوع کاربران، شخصی‌سازی خدمات به‌عنوان یکی از عوامل کلیدی در بهبود تجربه کاربر و افزایش وفاداری مشتریان مطرح شده است. سامانه‌های تجارت الکترونیک سنتی عموماً از روش‌های ایستا و مبتنی بر قوانین از پیش تعریف ‌شده استفاده می‌کنند که توانایی محدودی در درک رفتار پویا و ترجیحات متغیر کاربران دارند. این محدودیت، نیاز به بهره‌گیری از رویکردهای هوشمند و داده‌محور را بیش از پیش نمایان می‌سازد.
با وجود پژوهش‌های انجام‌ شده در حوزه سیستم‌های توصیه‌گر، هنوز شکاف پژوهشی قابل توجهی در ارائه یک روش یکپارچه، قابل پیاده‌سازی و مقیاس‌پذیر مبتنی بر یادگیری ماشین برای شخصی‌سازی خدمات در سامانه‌های تجارت الکترونیک وجود دارد؛ به‌ویژه روشی که بتواند الگوهای رفتاری کاربران را به‌صورت بلادرنگ تحلیل کرده و تصمیمات تطبیقی اتخاذ نماید.
هدف این پژوهش، ارائه یک روش مبتنی بر یادگیری ماشین برای شخصی‌سازی خدمات در سامانه‌های تجارت الکترونیک با تمرکز بر تحلیل داده‌های رفتاری کاربران است. نوآوری اصلی این تحقیق در طراحی یک مدل هوشمند است که با ترکیب الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل تعاملات کاربر، دقت پیشنهادها و کیفیت تجربه کاربری را بهبود می‌بخشد.
در این پژوهش، داده‌های رفتاری کاربران جمع‌آوری شده و پس از پیش‌پردازش، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین جهت استخراج الگوهای پنهان و تولید پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده استفاده می‌شود. نتایج ارزیابی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی می‌تواند به‌طور معناداری عملکرد سامانه‌های تجارت الکترونیک را از نظر دقت توصیه‌ها و رضایت کاربران ارتقا دهد.
در نهایت، روش ارائه‌شده می‌تواند به‌عنوان مبنایی کارآمد برای توسعه سامانه‌های تجارت الکترونیک هوشمند و کاربرمحور مورد استفاده قرار گیرد.