传统的推荐系统通常基于用户的历史行为或兴趣偏好来生成推荐结果，而人工智能驱动的个性化推荐系统则通过分析用户的行为数据、社交网络数据、以及其他相关数据，结合机器学习算法和深度学习模型，来实现更准确、准确的个性化推荐。
人工智能驱动的个性化推荐系统是一种利用机器学习和人工智能技术来提供用户个性化推荐服务的系统。传统的推荐系统通常基于用户的历史行为或兴趣偏好来生成推荐结果，而人工智能驱动的个性化推荐系统则通过分析用户的行为数据、社交网络数据、以及其他相关数据，结合机器学习算法和深度学习模型，来实现更准确、准确的个性化推荐。
研究和实践人工智能驱动的个性化推荐系统可以涉及以下方面：
1. 数据收集和处理：首先需要收集用户的行为数据、社交网络数据等，然后进行数据清洗和预处理，例如去除噪声数据、处理缺失值等。
2. 特征提取和表示：将原始数据转化为机器学习算法可以处理的特征表示。常用的特征包括用户的年龄、性别、地理位置、历史行为等。
3. 机器学习算法：使用机器学习算法，如协同过滤、矩阵分解、深度学习等，来构建推荐模型。这些算法能够从历史数据中学习用户的偏好，并将其应用于未来的推荐。
4. 推荐结果个性化：根据用户的个性化需求，利用机器学习模型和算法，为每个用户生成个性化的推荐结果。个性化推荐可以基于用户的历史行为、兴趣标签、社交网络关系等。
5. 评估和优化：评估推荐系统的性能，并进行优化。可以使用各种评估指标，如准确率、召回率、点击率等，来评估推荐结果的质量。
在实践中，人工智能驱动的个性化推荐系统可以应用于电子商务、社交媒体、音乐和电影推荐等领域。这些系统可以提高购物体验、增加用户的留存和转化率，同时也能够帮助用户发现和获取个性化的信息和资源。