一种基于用户实时交互信息的权益商品配置方法

本发明提供一种基于用户实时交互信息的权益商品配置方法，属于交互信息数据处理技术领域，本发明首先构建多维用户行为特征向量，通过实时捕获用户交互数据并结合历史交互记录形成完整行为序列；然后通过交互状态神经网络结合用户地理位置、时间戳和设备信息等多维数据建模用户交互状态；接着对行为特征进行差异化权重赋值，通过多源数据融合算法生成意图强度矩阵；随后将加权处理后的行为特征数据输入深度双向注意力网络架构的交互感知模型，生成权益推荐列表；最后根据用户实时响应数据动态调整推荐策略，执行优化分配，确定最终权益投放方案，实现了对用户实际需求和意图的精准识别与权益商品的高效配置。