基于计算机数据处理的文学偏好内容推荐方法及系统

本发明涉及内容推荐技术领域，具体涉及一种基于计算机数据处理的文学偏好内容推荐方法及系统。首先，获取用户对文学关键词的行为数据，进而进行聚类分析，获得聚类簇。为更准确地反映用户偏好，进一步分析每个聚类簇的特征，包括关键词数量分布、行为数据分布混乱度得到簇内差异度，由于聚类簇的离群情况也可表征出用户的兴趣偏好，所以将簇内差异度结合聚类簇间的位置关系，得到离群程度值。同时，基于异常检测算法计算每个关键词的异常得分。最后，结合异常得分和离群程度值调整关键词对应的文学内容的推荐数量，获得更符合用户偏好的最终推荐数量。此方法能更精准、合理地为用户推荐文学内容，提高推荐效果。