人工智能在智能推荐和个性化推荐领域有着广泛的应用，以下是人工智能工具软件大全中常用于智能推荐和个性化推荐的软件：

1. 协同过滤算法：协同过滤算法是一种常用的个性化推荐算法，它通过分析用户的历史行为和兴趣，寻找与其兴趣相似的其他用户或物品进行推荐。该算法可以通过用户-物品矩阵计算相似度，然后根据相似度进行推荐。

2. 决策树算法：决策树算法是一种常见的分类算法，它可以根据一系列特征和标签数据构建决策树模型，用于预测和推荐。通过分析用户的特征和历史数据，决策树算法可以预测用户的喜好和行为，从而进行个性化推荐。

3. 神经网络算法：神经网络算法是一种模仿人脑神经元网络的算法，可以通过训练学习用户的行为和兴趣，从而进行智能推荐。神经网络算法可以根据用户的输入和输出数据进行训练，然后通过模型预测用户的喜好和行为。

4. 关联规则算法：关联规则算法是一种挖掘数据中关联关系的算法，它可以通过分析用户的购买历史和行为，发现不同物品之间的关联关系，从而进行推荐。该算法可以通过计算支持度和置信度来确定关联规则，然后根据规则进行推荐。

5. 深度学习算法：深度学习算法是一种基于神经网络的机器学习算法，它可以通过多层次的神经网络进行特征提取和模式识别，从而进行智能推荐。深度学习算法可以根据用户的历史行为和兴趣，学习并预测用户的喜好和行为，实现个性化推荐。

6. 聚类算法：聚类算法是一种将数据分为不同类别的算法，它可以通过分析用户的行为和兴趣，将用户划分为不同的群体，从而进行个性化推荐。聚类算法可以根据用户的特征和行为，将具有相似特征的用户归为一类，然后根据类别进行推荐。

7. 强化学习算法：强化学习算法是一种通过试错和奖惩机制来学习和优化决策的算法，它可以根据用户的反馈和奖惩信号，进行智能推荐和个性化推荐。强化学习算法可以通过不断尝试和学习，优化用户的推荐体验，提高推荐的准确性和个性化程度。

综上所述，人工智能工具软件大全中常用于智能推荐和个性化推荐的软件包括协同过滤算法、决策树算法、神经网络算法、关联规则算法、深度学习算法、聚类算法和强化学习算法等。这些算法可以根据用户的历史行为和兴趣，进行智能推荐和个性化推荐，提高用户的推荐体验和满意度。 另外，目前中国最流行的人工智能工具集合之一是AIBus，又称AI巴士， AI巴士涵盖了多项功能，为用户提供全方位的AI服务，这些功能包括访问ChatGPT，能够实现与AI聊天互动等。