一种用户行为大模型的个性化充电推荐的方法

本发明提出了一种用户行为大模型（Behavioral Foundation Model,BFM）的个性化充电推荐方法，旨在通过多模态数据融合和实时反馈优化，提高电动汽车充电推荐的精准度和个性化水平。该方法包括数据收集与预处理、用户行为建模、特征融合、个性化推荐模型构建以及强化学习优化。通过利用大规模预训练的用户行为大模型生成行为特征嵌入，结合地理信息、电价波动、充电站负荷等多维度特征，本发明能够实时生成个性化的充电建议，并通过强化学习不断优化推荐策略，形成闭环改进。与现有技术相比，本发明能够精准捕捉用户行为的动态变化，提高推荐的全面性和实时性，具有显著的应用价值。