基于用户偏好和个性化特征的智能用户推荐方法

本发明涉及人工智能技术领域，具体是指基于用户偏好和个性化特征的智能用户推荐方法，所述方法包括用户数据收集、项目数据收集、特征嵌入表示、相似性计算、推荐结果生成、推荐结果呈现和评估和优化，本方案通过利用UI2vec算法将用户的特征向量和项目的特征向量映射到同一个潜在空间上，使得用户的兴趣和项目的特性在相同的维度上进行比较和计算，提高了相似度计算的准确性，使用基于自注意力机制和特征融合的协同过滤算法计算出用户对候选推荐项目的兴趣程度，通过自注意力机制在特征交互中自动分配不同权重，体现信息的重要性差异，同时通过多头注意力机制，捕捉到特征间的多样性相互作用，提高模型的鲁棒性和泛化能力。