摘要
发明公开了基于行为分析的数字媒体内容推荐优化方法,具体涉及数字媒体推荐领域,包括如下步骤:步骤S1,采集用户与数字媒体内容的交互行为数据,包括:显式行为和隐式行为;步骤S2,用户在浏览时请求打开用户的摄像头,用户同意后通过摄像头采集用户的面部,分析用户的面部数据后得到面部行为数据并传输到交互行为数据中;步骤S3,在获得数据点合集的情况下,分析数据点合集的原始频次,计算数据点合集的动态频次;步骤S4,构建短期兴趣与长期兴趣融合的动态模型。本发明统能够捕捉用户潜意识的情感倾向,有效解决推荐时效性差的问题,兴趣建模更贴近用户真实偏好,避免推荐系统因无用数据偏离用户核心兴趣。