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信息技术

专利

发明

****大学

王斌 张克

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本发明专利致力于解决传统用户相似度计算方法中特征维度单*、动态适应性不足的技术痛点，通过融合多维行为特征构建了更精准的用户相似性评估体系。其核心创新在于突破了基于静态属性的传统分析框架，首次将时间衰减效应、操作行为频率、兴趣不确定性等动态因子纳入计算模型：通过对用户基础属性进行聚类分组建立基础相似性框架，结合登录时间的正相关关系与时间衰减效应实现行为时效性建模，引入操作行为频率的负相关规律优化用户活跃度评估，并创新性地将信息论中的自信息量概念应用于用户兴趣分析，最终通过归*化处理实现多维度特征的有机融合。该方法可广泛应用于互联网平台的个性化推荐、精准营销、社群运营等场景，通过动态捕捉用户行为变化趋势与兴趣转移规律，显著提升推荐系统的时效性与精准度，为企业优化资源配置、增强用户粘性提供了高效解决方案，具有多维度特征融合、动态适应性强、计算复杂度低等显著优势。