【技术实现步骤摘要】
本申请涉及云办公，具体而言，涉及一种基于人工智能挖掘的远程数字化服务资源推荐方法及系统。
技术介绍
1、在当今数字化时代，远程数字化服务资源的应用日益广泛，如何为用户精准推荐合适的服务资源成为了提升服务质量和用户体验的关键问题。
2、早期，传统的服务资源推荐方法主要基于简单的规则或静态的用户画像。例如，一些推荐系统仅仅依据用户曾经使用过的服务类型进行同类推荐，这种方式过于简单和机械，无法考虑到用户在不同情境下的多样化需求。它没有充分认识到用户的服务需求并非一成不变，而是会随着时间、场景以及自身行为的变化而动态演变。
3、随着技术的发展，部分推荐系统开始尝试利用用户行为数据，但大多局限于单一维度的分析。例如，仅关注用户的点击行为来构建推荐策略，忽略了服务资源本身丰富的属性信息以及不同服务场景之间的复杂联系。这导致推荐结果往往无法准确契合用户在特定场景下的真实需求，使得推荐的服务资源与用户期望存在较大差距，用户体验不佳。
技术实现思路
1、鉴于上述提及的问题，结合本申请...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能挖掘的远程数字化服务资源推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能挖掘的远程数字化服务资源推荐方法，其特征在于，所述基于所述历史交互数据生成所述目标用户的动态特征向量，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能挖掘的远程数字化服务资源推荐方法，其特征在于，所述通过预训练的时空注意力网络对所述用户行为时序片段进行多粒度特征提取，生成初始行为特征矩阵，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能挖掘的远程数字化服务资源推荐方法，其特征在于，所述构建时空注意力权重矩阵，包括：
<...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能挖掘的远程数字化服务资源推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能挖掘的远程数字化服务资源推荐方法，其特征在于，所述基于所述历史交互数据生成所述目标用户的动态特征向量，包括：
3.根据权利要求2所述的基于人工智能挖掘的远程数字化服务资源推荐方法，其特征在于，所述通过预训练的时空注意力网络对所述用户行为时序片段进行多粒度特征提取，生成初始行为特征矩阵，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能挖掘的远程数字化服务资源推荐方法，其特征在于，所述构建时空注意力权重矩阵，包括：
5.根据权利要求2所述的基于人工智能挖掘的远程数字化服务资源推荐方法，其特征在于，所述根据所述目标用户在多个服务场景下的场景切换标记，对所述跨模态融合特征进行场景感知加权，生成场景化特征向量的步骤，包括：
6.根据权利要求1所述的基于人工智能挖掘的远程数字化服务资源推荐方法，其...
【专利技术属性】
技术研发人员：高春亚，杨建国，
申请(专利权)人：创域智能常熟网联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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