一种AI平台下用户操作推荐方法

本发明提供一种AI平台下用户操作推荐方法，属于大语言模型技术领域，本发明通过构建分布式数据采集系统实时获取用户多维度操作数据，采用聚类压缩算法处理页面操作记录，运用自然语言处理和序列标识算法提取询问内容语义特征和历史交互行为模式，构建用户操作意图图并通过最短路径算法计算关联强度准确建模用户意图，建立基于Transformer架构的多模态融合推荐模型，构建在线学习系统通过意图关联度函数计算用户满意度并采用门控权重动态调节函数实时优化模型参数，运用离线预计算与在线检索优化相结合的方式保证推荐准确性和响应速度，解决了AI平台用户操作推荐不够准确的技术问题。