一种用于定向推荐的用户行为方法及系统

本发明是一种用于定向推荐的用户行为方法及其系统，属于数据处理领域，包括采集目标商品的全平台交互数据，训练商品交互指标预测模型，生成实时推荐列表，并通过反馈数据对模型进行迭代优化。此外，该方法还涉及对数据采集的时间窗口进行动态确定，采集用户在多终端的交互行为，提取商品交互数据特征，使用机器学习或深度学习算法训练模型，生成实时推荐列表，实现推荐产品与商品交互指标的动态对齐，以及通过异步消息队列推送至用户终端。通过这种方法，可以更为精准地推荐商品，提高商家的销售效率并提升用户的购物体验。