基于驾驶行为分析的智能推荐方法及装置

本申请实施例提供一种基于驾驶行为分析的智能推荐方法及装置，通过创新性地构建多维特征融合机制，通过整合注册信息、视频数据、行驶数据和场景感知数据，实现用户兴趣的精准分析。设计基于循环神经网络的轨迹预测模型，结合注意力机制的用户兴趣建模网络，建立特征加权融合策略进行智能匹配。引入在线学习机制，通过点击、停留时长和到访记录数据持续优化模型参数，实现个性化推荐内容的动态调整。该方法有效解决了传统技术在特征提取、兴趣建模和推荐策略等方面的不足，显著提升了驾驶场景下的推荐服务水平和用户体验。