Gemma模型是一种基于图神经网络的推荐系统模型，可以应用于电子商务推荐系统中。在电子商务推荐系统中，Gemma模型可以通过分析用户行为数据、商品信息和用户属性等多维数据信息，从而实现个性化推荐，提高用户体验和购买转化率。
具体来说，Gemma模型可以利用用户行为数据，如用户浏览历史、购买记录、收藏商品等信息，构建用户-商品交互图，并通过图神经网络模型学习用户之间的关系和商品之间的关系，从而挖掘用户的潜在兴趣和商品的潜在关联，为用户推荐相关的商品。同时，Gemma模型还可以结合用户属性信息，如性别、年龄、地域等，对推荐结果进行个性化调整，提高推荐的精准度和用户满意度。
总的来说，Gemma模型在电子商务推荐系统中的应用可以提高推荐的准确性和个性化程度，帮助电子商务平台更好地满足用户需求，增加销售额和用户忠诚度。因此，Gemma模型在电子商务领域具有广泛的应用前景和商业价值。