基于用户行为动态分析的自适应推送方法及系统

本发明公开了基于用户行为动态分析的自适应推送方法及系统，涉及智能信息推送与用户行为建模技术领域，用于解决用户兴趣刻画不精准、多模态数据难融合、推送匹配度低的问题；采集用户在多平台的行为数据，并对数据进行清洗；随后，提取用户的多模态兴趣特征，构建兴趣状态向量。对用户兴趣演变进行时序建模，并引入冷启动密度与兴趣漂移频率构建稳定性评分机制，对不同稳定性行为序列的动态补偿与分类调整。结合用户行为网络拓扑变化识别用户所处行为阶段，制定分阶段推送策略，实现推送内容的精细匹配与时机控制。最终，构建反馈闭环，对模型进行持续优化，提升推送的准确性与适应性。