基于大数据挖掘的短剧个性化内容推送方法及系统

本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于大数据挖掘的短剧个性化内容推送方法及系统。该方法包括：分析短剧特征生成内容向量；根据内容向量分析用户行为，获取情感模式；构建兴趣图谱并训练情感共鸣网络形成推荐模型；应用情感节奏算法排序生成推荐列表；生成多模态预览资源；分析用户交互行为调整情感权重，优化推送效果。本申请解决现有短剧推荐系统中过度关注内容类型匹配而忽视情感体验维度、缺乏情感序列整体规划以及内容预览方式单一的问题，通过构建基于情感共鸣的推荐机制和多模态预览系统，提高推荐内容的情感匹配精度和用户满意度。