3、两个用户用手机登录同一个购物网站，而网站推荐给他们的商品完全不一样。结合所学的知识，试着分析一下原因。

两个用户在使用同一个购物网站时，可能会发现推荐给他们的商品完全不同。这种现象的原因可以从多个角度进行分析：

1. 个性化推荐算法：购物网站通常会使用个性化推荐算法，这些算法会根据用户的历史行为、浏览记录、购买偏好等信息来推荐商品。如果两个用户的历史行为完全不同，那么推荐系统自然会推荐不同的商品给他们。1

2. 协同过滤技术：协同过滤是一种推荐技术，它通过分析用户之间的相似性或者商品之间的相似性来进行推荐。基于用户的协同过滤会找出与目标用户兴趣相似的其他用户，然后推荐这些用户喜欢的商品。如果两个用户没有相似的喜好，那么他们得到的推荐也会不同。10

3. 关联规则：购物网站可能还会使用关联规则来分析用户的购买模式，例如，购买了商品A的用户往往会购买商品B和C。如果两个用户购买的商品不同，那么系统会根据这些不同的购买模式来推荐商品。2

4. 用户行为数据：推荐系统会利用用户的行为数据，包括搜索历史、点击率、停留时间等，来推断用户的偏好。不同的用户行为会导致推荐系统生成不同的推荐列表。7

5. 实时反馈和动态调整：推荐系统往往是实时的，会根据用户的最新行为快速调整推荐结果。如果两个用户在浏览网站时的实时行为不同，那么他们看到的推荐也会有所差异。

6. 推荐场景和购买意图：不同的推荐场景下，推荐系统的目标和策略可能不同。例如，首页推荐可能更注重吸引用户注意力，而购物车推荐可能更侧重于提升购物篮大小。此外，用户在不同时间访问网站可能有不同的购买意图，这也会影响推荐结果。5

7. 用户反馈和干预：用户可以通过点击、评分、评论等方式对推荐结果进行反馈，推荐系统会根据这些反馈进行调整。如果两个用户对推荐结果的反馈不同，那么他们后续得到的推荐也会不同。6

综上所述，推荐系统是一个复杂的系统，它会综合考虑多种因素来为不同的用户推荐合适的商品。两个用户得到完全不同的推荐，是因为推荐系统根据他们各自的行为和偏好进行了个性化推荐。