摘要
本发明涉及内容推荐技术领域，公开了一种基于强化学习模型的内容推荐方法及系统，该方法通过用户行为感知设备获取多维度交互数据，构建用户状态表示模型解析用户兴趣特征；实时追踪推荐过程参数，结合兴趣特征生成适配调整的推荐策略；搭建强化学习环境，模拟推荐过程与结果，评估准确性，建立策略库，达标后应用策略；实时监测推荐效果，偏差时触发提示并分析定位偏差环节。系统包括用户行为分析、策略生成、环境模拟和效果预警模块。本发明解决了传统推荐方法冷启动、用户兴趣动态捕捉难等问题，提高了推荐准确性、自适应性和效率，可广泛应用于内容推荐领域。
