主要观点：传统分页方式在网络连接不佳的移动设备上无法满足用户期望，易导致加载慢等问题。可利用 AI 实现智能个性化分页，根据用户网络连接、设备等情况调整内容呈现，创建更响应式和个性化体验，提升用户满意度并降低公司技术基础设施成本。
关键信息：

• 介绍了传统分页及存在的问题，引出利用 AI 进行智能分页的需求。
• 阐述利用 AI 分析用户行为的方法，包括客户端和服务器端的滚动深度与速度跟踪、停留时间分析的实现方式及示例代码。
• 结论强调在数字时代，利用 AI 分析用户行为可创建个性化浏览体验，满足用户需求。
  重要细节：
• 客户端通过 JavaScript 事件监听器跟踪滚动和轮播事件，获取用户滚动位置、速度等数据。
• 服务器端应用 ML 模型分析滚动深度、速度和停留时间等模式，预测用户内容消费需求。
• 给出了简单的回归模型示例，用于根据用户行为数据预测内容消费。
• 介绍了相关的代码实现，如在不同事件下记录和处理用户行为数据。