基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法

本发明公开了基于机器学习算法的单一用户跨领域行为建模方法，具体涉及行为预测技术领域，具体方法步骤如下：步骤一、数据收集与预处理；步骤二、特征构建；步骤三、模型选择与训练；步骤四、模型评估与优化；步骤五、实时行为预测与个性化推荐。本发明基于单个用户的数据而非大数据，真正实现个性化、“千人千面”，充分利用了智能设备的丰富传感器，融入了环境信息作为条件，体现出了用户与环境的互动，通过收集单一用户的跨领域行为数据并结合环境特征，并通过对用户的评论、分享、面部表情检测结果、语音指令情绪预测等数据进行综合分析，了解用户的情绪变化和需求变化，这些信息可以作为重要的特征输入到模型中，提高模型的预测能力。