一种智能终端的个性化推荐系统及方法

本发明提供了一种智能终端的个性化推荐系统及方法，属于人工智能及大数据技术领域，包括：五元多模态动态感知模块、时空注意力特征融合单元、分层联邦迁移学习框架、上下文感知强化推荐引擎以及边缘‑云协同进化机制，五元多模态动态感知模块用于同步采集生理特征、环境参数、行为数据、时空信息及社交关系图谱；时空注意力特征融合单元用于采用ST‑Transformer模型融合多模态数据。该系统在保证用户隐私的前提下，显著提升了复杂场景下的推荐准确性与实时性，为智能终端个性化服务提供了新的技术范式；该个性化推荐方法，跨设备迁移学习使新用户特征映射耗时大幅缩短，环境驱动亮度调节有效降低用户视觉疲劳度，增量学习明显减少模型更新数据量需求。