电商平台应用AI技术进行推荐的过程可以分为两个主要步骤：数据处理和推荐算法。
数据处理是指将用户的行为数据进行清洗和处理，以便进行下一步的推荐算法。这些数据可以包括用户的浏览历史、购买历史、收藏历史等。在数据处理的过程中，需要使用到的技术包括数据清洗、数据预处理、数据挖掘等。其中，数据挖掘是指从大量的数据中发现隐藏的模式和规律，以便进行下一步的推荐算法。
推荐算法是指根据用户的行为数据，使用AI技术来推荐给用户他们可能感兴趣的商品或服务。在推荐算法中，常用的技术包括协同过滤、基于内容的过滤、深度学习等。其中，协同过滤是指根据用户的历史行为和其他用户的行为来推荐商品，而基于内容的过滤则是指根据商品的属性和其他信息来推荐商品。深度学习是指通过神经网络来学习用户的行为和商品的属性，以便进行更加准确的推荐。
在实际应用中，电商平台应用AI技术进行推荐的过程需要考虑多个因素，包括数据的质量、推荐算法的准确性、用户的隐私等。为了提高推荐算法的准确性和用户的满意度，电商平台需要不断优化算法并加强用户体验。