智能数据交易撮合方法

本发明涉及一种智能数据交易撮合方法。本方法包括：通过数据交易买方的个人信息和历史行为记录信息构建用户画像，生成描述用户特征的用户标签集合；对平台上的每个数据产品进行多维度分析，生成描述产品特征的产品标签集合；采用自然语言处理技术和机器学习算法，计算用户标签与产品标签之间的匹配度；根据标签匹配度，按照预设的权重算法生成产品推荐列表；根据用户反馈动态调整推荐策略。本方法通过综合分析用户标签和产品标签来实现更精准的个性化推荐，可显著提高推荐系统的准确性和用户满意度，本方法通过精确匹配用户兴趣与产品特性，提高了业务撮合成功的几率，相比传统推荐算法，在产品特性识别、推荐策略调整等方面具有明显的优势。