一种基于多维度场景感知与动态画像建模的智能服务推荐方法

本发明提供了一种基于多维度场景感知与动态画像建模的智能服务推荐方法，包括：步骤1，部署分布式边缘计算节点，实时采集用户操作的时空四元组数据，存储用户行为及标签，建设高维推荐数据库；步骤2，构建动态画像引擎，建设用户长期行为模式库；步骤3，部署实时流加离线双引擎架构，融合实时场景匹配与离线画像预测，进行个性化功能及用户深层需求分析；步骤4，针对新用户，同步调用地理围栏获取区域热门服务，并行实现基于元强化学习的冷启动优化；步骤5：建立天气特征关联的智能推荐闭环。该方法充分利用了时空四元组数据、用户标签信息以及动态兴趣权重等多维特征，能够有效提升推荐系统的实时性、可解释性和泛化能力。