动态识别引擎通过实时采集与分析用户行为数据（如点击轨迹、停留时长、交互频率等），结合机器学习算法构建动态用户画像，实现行为偏好的精准捕捉，其核心在于多维度数据融合（设备信息、场景上下文、历史行为）与实时反馈机制，通过A/B测试验证模型迭代，优化推荐策略，电商平台利用该引擎识别用户浏览偏好后，动态调整商品排序，转化率提升可达20%，技术关键点包括轻量化数据处理、低延迟响应及隐私合规设计，最终实现“感知-预测-响应”的闭环智能洞察，为企业提供个性化服务与精准营销的决策支持。（148字）