摘要
本发明公开了一种基于用户画像的文化推荐系统及方法,属于数据分析和机器学习技术在文化领域的应用,方法包括如下步骤:收集用户数据及文化内容数据,构建用户的综合画像;第一推荐系统生成初步推荐结果,再优化权重参数,并优化推荐列表;第二推荐系统采用用户聚类与相似性分析生成二次推荐内容,并综合第一推荐系统的推荐列表,生成最终推荐列表;展示。系统包括数据采集与处理模块、初始推荐生成模块、用户聚类与相似性分析模块、推荐结果展示模块。本发明通过收集用户的基础信息、行为特征和情感倾向,构建多维度的用户画像,结合改进的相似度计算方法和推荐算法,提高了推荐系统的精确性和适用性,全面提升推荐系统的性能和用户满意度。