一种基于用户行为分析的计算机配件智能推荐系统及方法

本发明涉及计算机配件领域，且公开了一种基于用户行为分析的计算机配件智能推荐系统及方法，包括采集用户在电商平台中的交互数据，通过行为语义解构算法与设备配置识别机制，构建用户偏好与当前设备状态的行为特征数据集；对行为特征数据集进行多维特征提取，基于配件依赖建模方法构建用户设备生态模型，引入行为上下文感知机制对模型进行动态学习训练；根据模型训练过程中配件依赖路径的变化趋势，判断推荐模型是否达到稳定状态；基于优化后的设备生态模型，采用异构关系融合推荐策略；根据排序结果生成个性化配件推荐方案，结合预设推荐合理性评估模型对方案进行反馈校验。本发明具备提升配件推荐的精度与体验的优点。