一种模拟培训个性化推荐分析方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种模拟培训个性化推荐分析方法、系统、设备及介质，涉及计算机平台负载平衡技术领域，方法包括采集用户行为数据并进行预处理，对用户进行特征标注划分等级；利用分布式机器学习平台量化用户行为特征，并通过聚类算法动态调整用户分组；采用协同过滤和强化学习算法生成个性化推荐，并基于实时反馈动态调整任务难度优化推荐权重。本发明通过K‑means++聚类算法，将多维行为特征进行聚类，并结合动态阈值调整机制，实现了动态用户分组；通过设计推荐算法架构，不仅确保新用户能够快速适应，而且还实现了推荐内容个性化与动态适配，降低分类错误率。