一种应用于自动人工智能的项目推荐方法

本发明公开了一种应用于自动人工智能的项目推荐方法，包括以下步骤：采集多维用户数据，构建用户兴趣层级模型；基于用户兴趣层级模型，引入强化学习模型，以用户交互反馈作为奖励信号，不断优化推荐策略；结合项目推荐策略影响下的用户点击行为，挖掘用户对潜在项目的隐性需求，根据用户隐性需求的挖掘结果，对兴趣层级模型中的层级权重进行实时调整。通过自动化反馈机制对项目推荐策略进行调整，并将新推荐策略产生的用户交互数据作为输入，循环执行隐性兴趣挖掘和层级权重调整。本发明通过层次聚类与知识图谱验证精准挖掘用户隐形需求，结合动态层级权重调整与强化学习多策略自适应机制，能够显著提升推荐准确率并有效突破信息茧房。