【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据，特别涉及一种基于大数据分析和云平台的推荐方法及推荐系统。
技术介绍
1、随着互联网的快速发展以及用户行为数据的不断积累，个性化推荐系统在电商、视频、音乐等平台中发挥了至关重要的作用。现有技术中的推荐系统通常基于用户的行为数据（如搜索、点击、收藏和评论等）进行推荐，通过分析用户的历史行为和偏好，向用户推荐符合其兴趣的内容或商品。然而，随着数据量的激增以及用户需求的多样化，传统的推荐方法逐渐暴露出一些不足和局限。
2、现有推荐系统往往依赖于固定的推荐算法或模型，如基于协同过滤或基于内容的推荐。这些方法通常假设所有用户的偏好相似，给所有用户推荐类似的内容。然而，用户的需求和偏好是多样化的，尤其是在面对不同用户时，固定的推荐策略无法适应其个性化需求。
3、故，亟需一种能够根据用户偏好不同所制定不同推荐策略的推荐方法及推荐系统。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于大数据分析和云平台的推荐方法，包括：
2、获取用户数据，其中，所述用户数据...
【技术保护点】
1.一种基于大数据分析和云平台的推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析和云平台的推荐方法，其特征在于，所述基于所述用户数据，确定推荐偏好类型，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析和云平台的推荐方法，其特征在于，所述行为数据包括搜索数据、点击数据、收藏数据与评论数据；
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析和云平台的推荐方法，其特征在于，所述特征数据包括身份数据与社交数据，所述身份数据包括年龄、性别与职业类型，所述社交数据包括好友数量与互动频率；
5.根据权利要求4所述的...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析和云平台的推荐方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析和云平台的推荐方法，其特征在于，所述基于所述用户数据，确定推荐偏好类型，包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析和云平台的推荐方法，其特征在于，所述行为数据包括搜索数据、点击数据、收藏数据与评论数据；
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析和云平台的推荐方法，其特征在于，所述特征数据包括身份数据与社交数据，所述身份数据包括年龄、性别与职业类型，所述社交数据包括好友数量与互动频率；
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据分析和云平台的推荐方法，其特征在于，所述环境数据包括活跃位置与活跃时间；
【专利技术属性】
技术研发人员：赵钿，李晓丹，
申请(专利权)人：四川丹璟琛科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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