基于用户标签矩阵的内容推荐方法、系统及存储介质

本发明公开了一种基于用户标签矩阵的内容推荐方法、系统及存储介质，属于推荐算法技术领域。本发明为解决传统推荐算法在数据稀疏、同质化推荐和过拟合等方面的问题，主要采用构建静态标签矩阵和动态标签矩阵的方式，结合内容推荐算法和协同过滤算法进行混合推荐。具体通过根据用户身份特征和行为偏好分别构建静态和动态标签矩阵，并基于不同矩阵应用不同的推荐算法，从而生成初始推荐内容队列，并通过协同过滤优化该队列。最后，结合用户偏好的权重计算，对推荐内容进行排序，实现个性化和准确的推荐。本发明能够提高推荐内容的准确性和多样性，并降低计算复杂度。