一种基于双空间融合标定的社交群体评估方法及系统

一种基于双空间融合标定的社交群体评估方法及系统，其方法包括：首先，基于用户‑新闻交互数据与新闻类型标签，提取用户偏好特征，采用统计分析与最大偏好策略构建固定用户画像，并完成用户画像划分；随后，从匹配空间出发，通过行为活跃度与行为耦合度联合排序，在匹配空间下对用户进行排序；同时，从语义空间出发，利用大语言模型生成画像语义表达，并结合用户行为生成语义中心点，基于向量距离，在语义空间下对用户进行排序；在此基础上，融合匹配空间与语义空间的排序信息，平衡用户的语义一致性与行为代表性，最终筛选出每类画像下具有综合代表性的用户群体；进而，基于代表性用户的高频行为记录与画像特征，构造注入模拟行为序列，并选取低交互新闻项，生成具备干扰特征的评估样本；最后，通过重训练推荐模型，评估各画像群体在低交互信息上的推荐响应变化，量化系统在不同画像一致性条件下的抗干扰评分，从而揭示推荐系统的鲁棒性差异，为安全增强与画像识别提供支持。本发明能刻画不同用户画像群体在推荐系统中的表现差异与抗干扰能力。