在智能零售中，商品推荐的个性化精度可以通过多种方式来提升，其中包括使用辅助脚本。以下是几种有效的方法：
1. 使用个性化推荐算法
个性化推荐算法是通过分析用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的商品推荐。这种算法可以基于用户过去的购买历史、浏览记录、搜索关键词等信息，来预测用户可能对哪些商品感兴趣，从而提高推荐的精度。
2. 利用多模态数据融合
多模态数据融合是指将不同类型的数据源（如文本、图像、音频等）进行整合，以便更全面地了解用户的需求和喜好。通过融合这些数据，可以构建更加精细的用户画像，从而提高推荐的准确性。
3. 实施实时数据流处理
实时数据流处理系统可以实时收集和处理用户行为和商品数据，从而使推荐系统能够及时地反映用户的最新需求。这种方法特别适用于需要快速响应的用户行为，如限时折扣或热门商品推荐。
4. 融合社交网络数据
社交网络数据可以提供关于用户的额外信息，比如他们的社交关系、兴趣爱好等。通过整合这些数据，可以更好地理解用户的个性和喜好，进而提供更加精准的推荐。
5. 应用深度学习和强化学习
深度学习和强化学习是两种强大的机器学习技术，它们可以从大量数据中学习复杂的模式，并根据这些模式做出预测或决策。在个性化推荐中，这两种技术可以用来学习用户的行为和喜好，以及如何根据特定情境生成最佳的推荐。
综上所述，辅助脚本能在智能零售中通过使用个性化推荐算法、利用多模态数据融合、实施实时数据流处理、融合社交网络数据以及应用深度学习和强化学习等方法来提升商品推荐的个性化精度。这些方法共同作用，能够为用户提供更加精准、更具针对性的商品推荐，从而提高用户体验和满意度。
