一种基于用户画像的个性化内容实时推送方法

本发明涉及内容推送技术领域，公开了一种基于用户画像的个性化内容实时推送方法。该方法包括采集用户行为数据集和历史交互记录，提取实时行为特征并生成行为动态序列；识别行为延迟特征并转换为兴趣反馈滞后量；结合用户静态属性特征与实时行为特征的交互关系，确定动态影响权重；利用滞后量和动态影响权重实时预测用户兴趣倾向，生成波动偏差值；当偏差值超过预设阈值时，触发用户画像动态更新并调整推送策略。该方法通过捕捉用户行为动态变化、考虑行为反馈滞后性、动态调整特征影响权重，实现了对用户兴趣的精准实时预测，可灵活更新用户画像和推送策略，提升内容推送的个性化和时效性，满足用户实时需求。