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摘要：本发明涉及数据处理的技术领域，公开了一种基于大数据的用户推荐方法及系统。所述基于大数据的用户推荐方法包括：获取用户的初始行为数据以及对应的用户基础信息，并对所述初始行为数据进行类型分类，得到分类后的行为数据；在预设的数据库中匹配与分类后的行为数据对应的推荐特征，得到各个推荐特征数据。本发明通过对用户初始行为数据的分类和分析，以及结合用户基础信息，本发明能够提供更加个性化的推荐，这有助于增加用户的满意度和提高推荐内容的相关性。使用多模态融合方法综合考虑各种行为类型权重，使得推荐系统能够更准确地捕捉用户的真实意图和偏好，从而生成更为精准的推荐指令。
主权项：1.一种基于大数据的用户推荐方法，其特征在于，所述基于大数据的用户推荐方法，包括以下步骤：获取用户的初始行为数据以及对应的用户基础信息，并对所述初始行为数据进行类型分类，得到分类后的行为数据；其中，所述用户的初始行为数据至少包括浏览记录、购买记录、点击率和搜索历史；在预设的数据库中匹配与分类后的行为数据对应的推荐特征，得到各个推荐特征数据；基于预设的行为类型权重，对各个推荐特征数据进行多模态融合，得到融合结果，并基于所述融合结果，生成用户的初始行为数据对应的推荐指令；基于初始行为数据对应的推荐指令和用户的基础信息，对预设的用户推荐内容进行优化，生成推荐调节结果，并基于所述推荐调节结果，对用户的推荐列表进行调整。
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百度查询： 深圳市店湖数据信息技术有限公司 基于大数据的用户推荐方法及系统
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