基于个人用户端行为的大模型推荐方法及系统

本发明涉及数据处理领域，尤其是一种基于个人用户端行为的大模型推荐方法及系统。该方法：获取目标用户的用户行为数据；将用户行为数据输入主动分析模型中进行用户画像，得到目标用户的行为偏好信息；基于行为偏好信息、以及目标用户当前所处地理位置，通过行为构建模型预测目标用户在未来预设时长内的行为轨迹信息；行为轨迹信息中包括目标用户在未来预设时长内预测执行概率达到预设门限的行为节点；基于行为轨迹信息向目标用户推荐与当前所处地理位置匹配的综合服务单元。通过主动分析模型和行为构建模型从不同角度对用户行为以及所处环境进行综合分析，提升信息推荐准确性及推荐效率，为用户提供多样的综合服务信息，改善用户体验。