根据用户行为习惯智能推送商品展现的方法

本发明涉及一种根据用户行为习惯智能推送商品展现的方法，属于人工智能与电子商务推荐系统技术领域。该方法针对现有商品推送技术中因用户行为动态变化导致的推荐精准度低、实时性不足问题，通过采集用户浏览轨迹、点击偏好、购买记录及页面停留时长等多维度数据，结合时间序列分析与聚类算法构建动态用户画像；采用改进的协同过滤算法融合实时行为反馈，通过深度学习模型挖掘行为特征与商品属性的潜在关联，建立自适应权重调整机制；最终基于用户当前场景及行为趋势预测生成个性化商品排序策略，实现推送内容动态优化。本方法可应用于电商平台、广告投放系统及移动应用，显著提升推荐准确率、用户转化效率与平台销售额，同时降低计算资源消耗。