在电商平台中，人工智能(AI)可以极大提高商品推荐的精准度，为消费者提供个性化、定制化的购物体验。以下是几种主要的技术和方法，可用于实现更精准的商品推荐：

1. **协同过滤**：协同过滤是一种常用的推荐技术，根据用户的历史行为数据，推荐与其兴趣相似的商品。基于用户对商品的评价或点击行为，系统可以通过协同过滤算法来识别用户的偏好，并推荐相似的商品给这些用户。这样可以帮助用户发现他们可能会感兴趣的新产品。

2. **内容过滤**：内容过滤是另一种常用的推荐技术，它是基于商品的属性、标签等内容特征来推荐商品。通过分析商品的内容信息，如商品描述、关键词、类别等，可以将用户的需求映射到商品的语义空间中，从而提高推荐的精准度。

3. **深度学习**：深度学习是一种强大的人工智能技术，适用于处理大规模、复杂的数据集。在电商平台中，可以使用深度学习模型，如神经网络，来提取隐藏在用户行为数据中的特征，从而实现更准确的商品推荐。通过不断训练网络，可以不断优化模型，提高推荐的准确性。

4. **增强学习**：增强学习是一种通过与环境交互学习策略来最大化奖励的方法，可以用于个性化推荐系统中的决策过程。通过引入增强学习，系统可以动态调整推荐策略，以适应用户的兴趣变化和行为习惯，从而提高推荐的精准度。

5. **实时推荐**：实时推荐是指根据用户实时行为数据进行推荐，可以有效地捕捉用户的瞬时需求和兴趣。通过实时监控用户的点击、购买等行为，系统可以快速响应并调整推荐结果，提高推荐的实时性和精准度。

6. **多层推荐系统**：为了进一步提高推荐的准确性，可以构建多层推荐系统，将不同的推荐算法和技术结合起来。例如，可以将协同过滤和内容过滤结合起来，或者将深度学习和增强学习结合起来，以综合利用不同推荐方法的优势，提高推荐的精准度和个性化程度。

7. **用户画像**：建立用户画像是精准推荐的基础，通过分析用户的属性、行为、偏好等信息，可以更好地理解用户的需求和兴趣。通过不断更新和细化用户画像，系统可以更准确地为用户推荐个性化的商品。

总的来说，结合以上方法和技术，电商平台可以构建一个多维度、多层次的个性化推荐系统，通过不断优化算法和模型，提高商品推荐的精准度和用户满意度，从而促进销售和增加用户忠诚度。