基于用户行为数据的智能推荐系统

本发明涉及推荐系统领域，具体为基于用户行为数据的智能推荐系统，其包括：数据收集模块，收集用户在平台上的行为数据；智能标签生成模块，基于用户行为数据生成兴趣标签；数据预处理模块，对收集的数据进行清洗、归一化和降维处理；特征提取与工程模块，从预处理后的数据中提取特征，构建用户和物品的特征向量；以及模型训练模块，利用机器学习算法，进行训练，生成推荐模型。本发明中，通过分析用户在平台上的行为数据，提供个性化的推荐结果，以提高用户体验和满意度。该系统通过收集用户的点击、浏览、搜索和购买等行为，生成用户的兴趣标签，并基于这些数据进行实时推荐。