用于阅读推荐的数据处理方法

本申请涉及人工智能领域，公开了用于阅读推荐的数据处理方法，用于阅读推荐的数据处理方法包括以下步骤：通过用户行为数据采集、时变因果模型构建、兴趣状态推断、哈密顿蒙特卡洛采样、因果强化学习优化推荐策略，并结合用户反馈进行动态调整，实现精准、个性化、高效的推荐优化；用于阅读推荐的数据处理系统包括：数据采集模块，兴趣状态推断模块，推荐策略优化模块，推荐内容生成模块，反馈更新模块。本发明采用时变因果模型推断用户兴趣，优化个性化推荐策略，并通过反馈更新实现闭环调整。相比传统静态模型，提升了推荐精准性、多样性和系统自适应能力，确保内容匹配用户需求，增强用户体验和互动效果。