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本发明公开了一种基于多源异构数据融合的个性化推荐方法，属于个性化推荐技术领域，包括：采集与用户相关联的多个异构数据源信息，形成多源原始数据集；构建跨域特征对齐与融合网络，通过特征提取层，分别从多源原始数据集中提取各数据源对应的原始特征，得到私有特征向量集；通过跨域对齐层，将不同数据源的原始特征映射到一个共享语义空间，得到对齐后的共享语义特征集；通过特征融合层，对共享语义特征集中不同数据源的特征，生成反映用户潜在偏好的跨域融合特征向量；基于跨域融合特征向量，训练并生成深度学习推荐模型；计算当前用户的跨域融合特征向量的信息熵，根据信息熵与预设阈值的比较结果，执行匹配的推荐策略。

本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种数据隔离方法、装置及设备，该方法包括：响应于目标租户对目标数据资源的访问请求，获取目标租户的安全等级和目标数据资源的敏感等级；以安全等级和敏感等级作为目标联合键，在预设映射矩阵中获取与目标联合键匹配的隔离粒度；基于目标租户的访问行为数据，确定目标租户的风险等级；根据风险等级对匹配的隔离粒度进行调整，得到调整后隔离粒度；根据调整后隔离粒度，确定目标数据资源的数据隔离策略；根据数据隔离策略对目标数据资源执行对应的隔离操作。采用本申请，能够实现数据隔离策略与访问场景的精准适配，以同时兼顾数据安全防护需求与资源利用效率。

本发明涉及信息推送技术领域，公开了一种通知用户消息的方法及系统，该方法包括：获取待发送的非紧急通知和用户情景数据，确定通知优先级并生成情景特征向量；预测候选发送时间的可打扰概率和用户采取行动的概率，根据通知类型与通知目标确定行动价值，根据情景敏感度修正打扰成本，计算预期效用并形成候选调度结果；根据等待时间确定动态效用阈值，将通过阈值判断的通知确定为待调度通知及最优发送时间，将未通过的通知加入等待队列；对发送时间冲突的通知重新分配时间并再次判断动态效用阈值。本发明使非紧急通知的发送时机适配用户状态，减少集中推送干扰，适用于资讯、社交互动、应用更新和服务提醒消息的调度。