一种基于用户偏好分析的商品推送方法及系统

本发明公开了一种基于用户偏好分析的商品推送方法及系统，涉及电子商务技术领域，包括收集多源数据，对用户评论进行情感倾向分析生成用户画像并构建商品知识图谱，使用模糊卡诺模型评估特征重要性并生成特征－情感对；基于用户画像和特征－情感对构建用户－商品交互图，根据用户－商品交互图中的时空信息计算商品间的上下文感知相似度。本发明通过使用情感分析技术和模糊卡诺模型，不仅提高了用户画像的精确度，还通过特征－情感对精细化了商品特征的重要性评估，构建用户－商品交互图并结合上下文感知相似度计算，不仅考虑了用户的实时位置和环境变化，还能动态调整推荐内容，显著提高了推荐系统的个性化程度和用户满意度。