一种用户偏好分析的首饰风格预测方法及系统

本发明公开了一种用户偏好分析的首饰风格预测方法及系统，涉及数据分析技术领域，该方法包括：采集用户首饰交互数据，挖掘显式特征与隐式关系构建偏好特征矩阵；对矩阵分解并引入正则化项，训练预测模型；结合交互场景通过动态自注意层进行迁移学习生成风格预测模型；根据用户推荐任务，调整特征权重并生成首饰推荐画像；通过平台检索引擎匹配资源，生成推荐结果并可视化展示。解决了现有技术中用户偏好分析与推荐精准度不足的技术问题，达到了提升用户偏好分析精准度和推荐精准度的技术效果。