一种基于跨设备行为模式分析与动态画像的内容推荐方法

本发明公开一种基于跨设备行为模式分析与动态画像的内容推荐方法，涉及内容推荐领域；旨在解决传统推荐系统在个性化和跨设备场景下的不足。通过引入跨设备行为模式分析技术，结合设备指纹（51Degrees或自定义规则集）和用户代理字符串解析，全面捕捉在不同设备（手机、平板、电脑）上的行为特征，打破单一设备数据局限，构建全面用户画像。在内容处理方面，结合多主题模型（LDA、LSA）与自适应特征提取算法，从高维文本中动态挖掘潜在语义，形成多维物品画像。进一步通过跨维度相似度计算（余弦相似度与协同过滤的混合模型），综合用户历史行为与设备偏好，引入动态反馈机制，实时优化推荐策略，显著提升推荐精准性与多样性。