基于用户行为分析的推荐系统

本发明公开了基于用户行为分析的推荐系统，涉及人工智能与信息推荐技术领域，该系统的组成包括：前端信号采集模块、分层脉冲处理模块、差分信号放大模块、推荐策略生成模块，本发明构建的分阶段行为脉冲实时捕捉引擎，将用户行为划分为毫秒级瞬时脉冲、分钟级行为波和小时级趋势流三个层次，并通过差分信号放大器提取各层行为突变的关联性，这使得系统能够敏锐捕捉用户在不同时间尺度下的行为变化，精准洞察用户的即时兴趣和长期需求，使系统可以通过毫秒级瞬时脉冲分析，迅速发现用户对特定内容的关注度，结合分钟级行为波和小时级趋势流的分析，进一步了解用户的行为偏好和潜在需求。