基于人工智能挖掘的远程数字化服务资源推荐方法及系统

本申请提供一种基于人工智能挖掘的远程数字化服务资源推荐方法及系统，首先获取目标用户在多个远程服务场景下的历史交互数据，涵盖交互记录、服务资源属性信息及用户行为序列，据此生成表征用户偏好分布与服务需求演化路径的动态特征向量。将其输入融合时序行为分析与跨场景语义关联模型的多模态推荐模型，挖掘潜在匹配模式，输出当前场景候选服务资源预测集合。依据实时场景适配度生成分层推荐列表，按适配度阈值划分服务资源优先级簇。最后，基于用户实时反馈数据动态调整模型参数权重，更新动态特征向量生成逻辑，形成闭环优化链路，有效提升远程数字化服务资源推荐的精准度与适应性。