自适应权重分配及动态推荐方法

本发明涉及数据搜索处理技术领域，具体公开了自适应权重分配及动态推荐方法，包括数据采集，收集与问题相关的大量数据，这些数据应包含各种相关的特征和对应的目标变量；特征选择；初始化权重，为每个选定的特征赋予初始权重；权重调整；模型评估；迭代优化；物品特征提取；模型构建与训练；实时推荐生成以及推荐结果反馈与优化。能够根据用户的实时行为、偏好以及历史数据等多维度信息，自适应地调整不同特征或因素的权重，对于一个经常购买科技产品的用户，系统会增加科技类产品相关特征的权重，从而更精准地为其推荐符合兴趣的科技新品或相关配件，满足用户的个性化需求，提高推荐的准确性和相关性。