基于大数据的交互式数字媒体内容智能推荐方法

本发明涉及智能推荐技术领域，具体为基于大数据的交互式数字媒体内容智能推荐方法，包括：采集用户在多平台的异构交互行为数据，通过跨平台身份映射与行为轨迹融合生成统一的用户全周期行为档案；基于该档案构建动态演化的用户兴趣图谱。实时处理新增内容，进行深度语义解构与特征提取，得到内容特征向量。将图谱与向量输入交互式匹配引擎，通过多轮双向注意力机制计算动态匹配度。根据匹配度生成初始推荐集，并注入模拟反馈环境进行预期交互模拟，依据模拟结果进行排序与多样性优化，生成最终推荐列表。该方法实现了对用户跨平台全景兴趣的深度理解，并通过动态交互式匹配与模拟优化，提升了推荐的精准性与多样性。