一种基于支持向量机的用户画像推荐方法及系统

本发明公开了一种基于支持向量机的用户画像推荐方法及系统，涉及机器学习技术领域，包括，获取用户画像推荐数据，并预处理；利用超图关联预处理后的用户画像推荐数据，生成超图结构数据集；将超图结构数据集转化为用户、物品和场景的嵌入向量；拼接用户、物品和场景的嵌入向量生成增强特征向量，并结合日志记录中的正负样本训练支持向量机模型，预测用户‑物品交互概率，生成用户画像个性化推荐列表。本发明通过拼接用户、物品和场景嵌入向量生成增强特征向量，并输入支持向量机模型进行训练，实现了对用户‑物品交互概率的高精度预测。