多模态情感计算与跨域行为分析的智能数字人推荐方法

本申请提供一种多模态情感计算与跨域行为分析的智能数字人推荐方法，涉及数字人个性化推荐技术领域，包括实时采集目标用户的跨域行为数据流，包括来自不同应用领域的行为事件及其发生的时间戳；对行为事件进行多模态分析，提取对应的情感特征，生成对应的情感向量；基于行为事件发生的时间戳，结合对应的情感向量，生成目标用户的行为向量，行为向量表征目标用户在当前时间窗口内的关键兴趣与需求状态；根据目标用户的行为向量，匹配得到对应的推荐动作，以供数字人执行个性化推荐。该方法通过跨域数据融合、情感计算，显著提升推荐的精准性、时效性与情感适应性，解决了现有技术中数据片面、情感忽视的核心缺陷。