一种基于用户行为偏好数据的创作模型自动化训练方法

本发明提供一种基于用户行为偏好数据的创作模型自动化训练方法，涉及模型训练技术领域，所述方法包括：获取行为数据，得到多维度初始行为数据集；对多维度初始行为数据集进行预处理，得到行为数据集；对行为数据集进行时序分析和情境关联分析，得到时序情境特征数据；将时序情境特征数据按照时间顺序进行分段处理，得到多个兴趣状态片段；对兴趣状态片段进行聚类分析，得到用户的动态兴趣组数据集；根据动态兴趣组数据集，构建动态兴趣模型；实时监测用户的新增行为数据，对动态兴趣模型进行局部更新和全局优化；根据动态兴趣模型，生成训练数据集；通过训练数据集对创作模型进行优化，得到创作模型。本发明提高了创作模型推荐内容的准确性。