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海外版同城电商O2O系统通过AI人工智能实现对用户个性化推荐通常会采取以下步骤和技术：

【1】数据收集与分析：

系统需要收集大量用户数据，包括用户的浏览历史、购买记录、搜索记录、点击行为等。这些数据需要经过分析，以了解用户的偏好、兴趣、购买习惯等信息。

【2】用户画像构建：

通过对用户数据进行分析和挖掘，建立用户的个性化画像。这些画像可以包括用户的年龄、性别、地理位置、兴趣爱好、购买偏好、消费能力等信息。

【3】推荐算法选择：

根据用户画像和历史行为数据，选择合适的推荐算法。常见的推荐算法包括协同过滤、内容过滤、深度学习模型等。

【4】实时推荐引擎：

建立实时推荐引擎，能够根据用户当前的行为和环境实时地进行个性化推荐。这需要系统能够快速地处理大量的实时数据，并根据用户的实时行为做出即时反馈。

【5】隐私保护与合规性：

在个性化推荐过程中，系统需要确保用户数据的隐私安全，并且符合相关的数据保护法规和规范。

综上所述，海外版同城电商O2O系统通过AI人工智能实现个性化推荐需要充分利用用户数据，选择合适的推荐算法，建立实时推荐引擎，并不断优化推荐效果，同时保障用户数据隐私和合规性。