基于实时用户行为的个性化推荐方法、设备和存储介质

本申请涉及信息技术领域，提供基于实时用户行为的个性化推荐方法、设备和存储介质，包括：采集用户实时行为数据，对用户实时行为数据进行流式处理，得到用户行为特征数据；将用户行为特征数据输入流式计算架构，结合分布式存储和计算架构，采用数据分片存储和并行计算任务，优化用户行为特征数据；针对个性化推荐方法运行过程中故障和数据丢失风险，采用容错恢复机制和数据备份容灾，通过动态资源调度实现负载均衡，判断个性化推荐方法可用状态，生成方法高可用性评估报告；将优化后的个性化推荐结果缓存至分布式缓存集群，采用多副本存储机制，通过负载均衡将用户请求路由至最近的缓存节点，提升个性化推荐结果的访问速度。