本發(fā)明屬于信息推薦，具體涉及一種基于多渠道分發(fā)的金融資訊推薦方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，金融資訊的數(shù)量和發(fā)布速度呈現(xiàn)爆炸性增長(zhǎng)。各類(lèi)金融信息平臺(tái)、社交媒體、新聞門(mén)戶等不斷推送著海量的金融動(dòng)態(tài)和分析報(bào)告。然而，用戶在面對(duì)如此海量的信息時(shí)，往往難以找到自己真正感興趣和有價(jià)值的資訊內(nèi)容。這種信息過(guò)載現(xiàn)象導(dǎo)致用戶的注意力分散、信息獲取效率低下。

2、當(dāng)前市面上的金融資訊分發(fā)系統(tǒng)大多存在單一渠道分發(fā)，用戶覆蓋不足，用戶行為數(shù)據(jù)不完整，難以構(gòu)建精確的用戶畫(huà)像的情況。許多資訊平臺(tái)僅依賴某一單一渠道進(jìn)行資訊推送，如網(wǎng)頁(yè)端或移動(dòng)app。由于用戶習(xí)慣于在不同的終端和平臺(tái)獲取信息，單一渠道的分發(fā)方式無(wú)法適應(yīng)用戶的多樣化需求，現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)大多僅依賴單一平臺(tái)的用戶行為數(shù)據(jù)（如僅考慮用戶在app上的瀏覽行為），難以整合用戶在多個(gè)平臺(tái)的行為軌跡。這種數(shù)據(jù)碎片化的情況導(dǎo)致用戶畫(huà)像構(gòu)建不夠全面，無(wú)法精準(zhǔn)捕捉用戶在不同場(chǎng)景、不同時(shí)間段的行為模式和興趣變化。由于用戶在不同平臺(tái)上的行為數(shù)據(jù)無(wú)法有效整合，系統(tǒng)無(wú)法對(duì)用戶進(jìn)行全方位的畫(huà)像構(gòu)建，導(dǎo)致個(gè)性化推薦的精度受限。即使是大型資訊平臺(tái)，也很難實(shí)現(xiàn)真正的跨平臺(tái)數(shù)據(jù)打通和行為分析，用戶在金融市場(chǎng)中的需求具有很強(qiáng)的動(dòng)態(tài)性，受市場(chǎng)波動(dòng)、政策變化、經(jīng)濟(jì)事件等影響，用戶在不同時(shí)期的資訊需求會(huì)快速變化，而現(xiàn)有的推薦系統(tǒng)無(wú)法實(shí)時(shí)感知用戶的需求變化，導(dǎo)致推薦內(nèi)容滯后于用戶的需求。

3、因此，針對(duì)如何進(jìn)行用戶畫(huà)像的全方位構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)的金融資訊精準(zhǔn)推薦和多渠道分發(fā)，以滿足用戶在不同平臺(tái)和終端上的個(gè)性化需求的問(wèn)題，亟需一種多渠道分發(fā)的金融資訊推薦方法及系統(tǒng)，旨在通過(guò)多平臺(tái)、多設(shè)備的協(xié)同分發(fā)，以提高金融資訊的精準(zhǔn)推薦能力，提升用戶體驗(yàn)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種基于多渠道分發(fā)的金融資訊推薦方法及系統(tǒng)，能夠結(jié)合用戶在不同平臺(tái)上的行為數(shù)據(jù)，進(jìn)行多維度的用戶畫(huà)像構(gòu)建，并基于此進(jìn)行精準(zhǔn)的資訊推薦，實(shí)現(xiàn)用戶在多渠道、多終端上的無(wú)縫資訊體驗(yàn)。

2、本發(fā)明所述的一種基于多渠道分發(fā)的金融資訊推薦方法，包括以下步驟：

3、s10、通過(guò)金融資訊平臺(tái)的前端系統(tǒng)，采集用戶多類(lèi)渠道的行為數(shù)據(jù)；

4、s20、將用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行跨平臺(tái)數(shù)據(jù)整合，形成完整的用戶行為數(shù)據(jù)集；

5、s30、根據(jù)采集的用戶行為數(shù)據(jù)集進(jìn)行金融資訊內(nèi)容的分析，提取出金融領(lǐng)域的主題標(biāo)簽，構(gòu)建多維度用戶畫(huà)像；

6、s40、對(duì)平臺(tái)內(nèi)的金融資訊內(nèi)容進(jìn)行分類(lèi)，建立金融資訊數(shù)據(jù)庫(kù)，并為每條金融資訊打上關(guān)鍵詞標(biāo)簽；

7、s50、通過(guò)用戶畫(huà)像與資訊內(nèi)容的關(guān)鍵詞匹配度，使用內(nèi)容推薦與用戶偏好相符的金融資訊，并基于用戶的歷史行為數(shù)據(jù)及具有相似興趣和行為模式用戶群體的行為習(xí)慣，使用協(xié)同過(guò)濾算法推薦用戶感興趣的金融資訊，得到金融資訊推薦列表；

8、s60、根據(jù)用戶在不同終端的使用習(xí)慣，將金融資訊推薦列表通過(guò)多渠道進(jìn)行跨平臺(tái)資訊分發(fā)。

9、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，s10中，采集用戶在多個(gè)渠道上的行為數(shù)據(jù)，包括網(wǎng)頁(yè)端、移動(dòng)端以及社交平臺(tái)，其中網(wǎng)頁(yè)端和移動(dòng)端為訪問(wèn)平臺(tái)，社交平臺(tái)為互動(dòng)平臺(tái)，采集的行為數(shù)據(jù)包括瀏覽歷史、點(diǎn)擊次數(shù)、停留時(shí)長(zhǎng)、點(diǎn)贊、評(píng)論和分享的行為數(shù)據(jù)。

10、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，s20具體為：

11、使用平臺(tái)登錄信息進(jìn)行用戶身份匹配；若用戶未登錄，基于設(shè)備信息生成臨時(shí)id進(jìn)行數(shù)據(jù)采集；若用戶更換平臺(tái)登錄，將臨時(shí)id與全局用戶id進(jìn)行合并，并將臨時(shí)的登錄行為數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)到全局id；

12、確定各平臺(tái)上用戶行為數(shù)據(jù)的字段和格式，并建立標(biāo)準(zhǔn)化的行為數(shù)據(jù)模型；

13、對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換并按照標(biāo)準(zhǔn)化的行為數(shù)據(jù)模型進(jìn)行存儲(chǔ)，去除重復(fù)的行為記錄；

14、將去重后的行為數(shù)據(jù)整合為完整的用戶行為數(shù)據(jù)集，并采用nosql數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲(chǔ)；其中，存儲(chǔ)時(shí)，為每個(gè)用戶創(chuàng)建一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)實(shí)體，包含用戶的所有跨平臺(tái)行為數(shù)據(jù)，并通過(guò)全局用戶id自動(dòng)將行為數(shù)據(jù)追加到用戶的行為數(shù)據(jù)集上。

15、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，s30中，根據(jù)采集的用戶行為數(shù)據(jù)集進(jìn)行金融資訊內(nèi)容的分析，包括以下步驟：

16、對(duì)采集到的金融資訊文本進(jìn)行分詞和去停用詞預(yù)處理，得到詞形還原和去除標(biāo)點(diǎn)符號(hào)的文本數(shù)據(jù)；

17、通過(guò)tf-idf確定金融資訊中出現(xiàn)頻率超過(guò)預(yù)設(shè)比例且在不同資訊文本中具有區(qū)分性的關(guān)鍵詞；

18、使用lda主題模型從金融資訊的文本數(shù)據(jù)提取主題，并為每條資訊文本分配多個(gè)主題標(biāo)簽。

19、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，構(gòu)建多維度用戶畫(huà)像時(shí)，根據(jù)采集的用戶行為數(shù)據(jù)集分析用戶的興趣偏好、活躍時(shí)間段、閱讀習(xí)慣的行為信息，提取用戶閱讀過(guò)的金融資訊內(nèi)容，并標(biāo)注金融領(lǐng)域的主題標(biāo)簽，主題標(biāo)簽包括股票、基金和債券。

20、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，構(gòu)建多維度用戶畫(huà)像，包括以下步驟：

21、通過(guò)采集的用戶行為數(shù)據(jù)集，統(tǒng)計(jì)每個(gè)用戶與金融資訊的互動(dòng)行為；

22、為每個(gè)用戶生成一個(gè)興趣模型，所述興趣模型基于用戶閱讀的資訊主題標(biāo)簽的頻率和時(shí)間維度，計(jì)算用戶對(duì)某一類(lèi)金融資訊的偏好程度；

23、基于構(gòu)建的用戶畫(huà)像，使用協(xié)同過(guò)濾算法推薦與用戶興趣最匹配的資訊；

24、將每個(gè)用戶的畫(huà)像存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，以便后續(xù)推薦系統(tǒng)調(diào)用。

25、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，s40中，建立金融資訊數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)，金融資訊數(shù)據(jù)庫(kù)為結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)庫(kù)，包含以下表格：

26、資訊表：包含資訊id、標(biāo)題、內(nèi)容、發(fā)布時(shí)間、分類(lèi)標(biāo)簽、關(guān)鍵詞標(biāo)簽；

27、分類(lèi)表：包含分類(lèi)id、分類(lèi)名稱、描述；

28、關(guān)鍵詞表：包含關(guān)鍵詞id、關(guān)鍵詞名稱、相關(guān)資訊id。

29、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，為每條金融資訊打上關(guān)鍵詞標(biāo)簽時(shí)，采用rake算法進(jìn)行關(guān)鍵詞提取，具體步驟包括：對(duì)文本進(jìn)行分詞并去除停用詞，提取候選關(guān)鍵詞，通過(guò)計(jì)算詞頻、詞的共現(xiàn)性以及詞的權(quán)重，得到每個(gè)候選詞的得分，選擇得分最高的關(guān)鍵詞作為最終標(biāo)簽；得分的計(jì)算方法為：得分=(詞頻×權(quán)重)×(共現(xiàn)頻次)。

30、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，s50具體為：

31、收集用戶的基本信息、興趣偏好以及歷史行為數(shù)據(jù)，提取出用戶的興趣特征和行為特征，形成用戶畫(huà)像；

32、對(duì)金融資訊內(nèi)容提取出關(guān)鍵詞和主題，形成資訊特征向量，并將資訊內(nèi)容按照主題進(jìn)行分類(lèi)；

33、通過(guò)計(jì)算用戶畫(huà)像中的興趣關(guān)鍵詞與資訊內(nèi)容關(guān)鍵詞的匹配度，使用余弦相似度進(jìn)行量化，并對(duì)每條資訊生成一個(gè)匹配評(píng)分；

34、構(gòu)建用戶行為矩陣，記錄用戶對(duì)資訊內(nèi)容的互動(dòng)數(shù)據(jù)，使用用戶協(xié)同過(guò)濾識(shí)別與當(dāng)前用戶行為相似用戶，根據(jù)相似用戶的行為，推薦當(dāng)前用戶未接觸過(guò)的資訊；

35、將關(guān)鍵詞匹配度和協(xié)同過(guò)濾推薦結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合，生成最終的推薦列表。

36、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，s60中，將金融資訊推薦列表通過(guò)多渠道進(jìn)行跨平臺(tái)資訊分發(fā)，包括以下步驟：根據(jù)終端特征調(diào)整推薦內(nèi)容的展示形式，進(jìn)行終端適配，并根據(jù)推薦內(nèi)容匹配推送渠道，將推薦的金融資訊跨平臺(tái)分發(fā)到用戶終端，其中，終端特征包括屏幕大小和操作系統(tǒng)。

37、本發(fā)明還提供了一種基于多渠道分發(fā)的金融資訊推薦系統(tǒng)，包括：

38、數(shù)據(jù)采集模塊，用于通過(guò)金融資訊平臺(tái)的前端系統(tǒng)，采集用戶多類(lèi)渠道的行為數(shù)據(jù)；

39、數(shù)據(jù)整合模塊，用于將用戶的行為數(shù)據(jù)進(jìn)行跨平臺(tái)數(shù)據(jù)整合，形成完整的用戶行為數(shù)據(jù)集；

40、畫(huà)像生成模塊，用于根據(jù)采集的用戶行為數(shù)據(jù)集進(jìn)行金融資訊內(nèi)容的分析，提取出金融領(lǐng)域的主題標(biāo)簽，構(gòu)建多維度用戶畫(huà)像；

41、關(guān)鍵詞匹配模塊，用于對(duì)平臺(tái)內(nèi)的金融資訊內(nèi)容進(jìn)行分類(lèi)，建立金融資訊數(shù)據(jù)庫(kù)，并為每條金融資訊打上關(guān)鍵詞標(biāo)簽；

42、資訊推薦模塊，用于通過(guò)用戶畫(huà)像與資訊內(nèi)容的關(guān)鍵詞匹配度使用內(nèi)容推薦，與用戶偏好相符的金融資訊，并基于用戶的歷史行為數(shù)據(jù)及具有相似興趣和行為模式用戶群體的行為習(xí)慣，使用協(xié)同過(guò)濾推薦用戶感興趣的金融資訊，得到金融資訊推薦列表；

43、跨平臺(tái)分發(fā)模塊，用于根據(jù)用戶在不同終端的使用習(xí)慣，將金融資訊推薦列表通過(guò)多渠道進(jìn)行跨平臺(tái)資訊分發(fā)。

44、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括前端系統(tǒng)集成單元和數(shù)據(jù)采集接口，所述前端系統(tǒng)集成單元負(fù)責(zé)從金融資訊平臺(tái)的多個(gè)終端（包括網(wǎng)頁(yè)端、移動(dòng)端、app、小程序等）采集用戶的行為數(shù)據(jù)，如瀏覽、點(diǎn)擊、停留時(shí)間、點(diǎn)贊、評(píng)論等；所述數(shù)據(jù)采集接口用于通過(guò)api接口或sdk嵌入方式收集用戶的跨終端行為數(shù)據(jù)，保證數(shù)據(jù)采集的全面性和一致性。

45、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述數(shù)據(jù)整合模塊包括數(shù)據(jù)處理引擎和用戶身份標(biāo)識(shí)管理單元，所述數(shù)據(jù)處理引擎用于對(duì)來(lái)自不同終端的用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行去重、清洗和歸一化處理，形成完整的用戶行為數(shù)據(jù)集，所述用戶身份標(biāo)識(shí)管理單元用于通過(guò)用戶登錄信息、設(shè)備id、cookie等方式，將用戶在不同終端上的行為進(jìn)行統(tǒng)一識(shí)別，保證跨平臺(tái)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。

46、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述畫(huà)像生成模塊中包括金融資訊分析單元，所述金融資訊分析單元包含資訊內(nèi)容分析工具和資訊數(shù)據(jù)庫(kù)，所述資訊內(nèi)容分析工具用于對(duì)金融資訊進(jìn)行文本分析，提取出資訊的主題、關(guān)鍵詞及其他重要信息，并生成主題標(biāo)簽（如股票、基金、債券、貨幣市場(chǎng)等）；所述資訊數(shù)據(jù)庫(kù)用于構(gòu)建金融資訊數(shù)據(jù)庫(kù)，存儲(chǔ)所有已分類(lèi)和打標(biāo)簽的金融資訊，保證系統(tǒng)可以隨時(shí)訪問(wèn)和匹配最新的資訊內(nèi)容。

47、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述畫(huà)像生成模塊包括用戶行為特征提取器和畫(huà)像更新引擎，所述用戶行為特征提取器用于基于用戶行為數(shù)據(jù)集，提取用戶的興趣偏好（如關(guān)注的金融領(lǐng)域、投資風(fēng)格、瀏覽時(shí)間段等）和使用習(xí)慣（如偏好終端、閱讀頻率等），構(gòu)建多維度的用戶畫(huà)像；所述畫(huà)像更新引擎用于根據(jù)用戶的最新行為數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)更新用戶畫(huà)像，以確保畫(huà)像的時(shí)效性和精確度。

48、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述資訊推薦模塊包括關(guān)鍵詞匹配推薦引擎、協(xié)同過(guò)濾推薦引擎和混合推薦單元，所述關(guān)鍵詞匹配推薦引擎用于通過(guò)計(jì)算用戶畫(huà)像中的興趣關(guān)鍵詞與金融資訊內(nèi)容關(guān)鍵詞的相似度，生成推薦的金融資訊列表；所述協(xié)同過(guò)濾推薦引擎用于基于用戶歷史行為數(shù)據(jù)及相似用戶的行為習(xí)慣，使用協(xié)同過(guò)濾算法推薦用戶可能感興趣但未接觸過(guò)的金融資訊；所述混合推薦單元用于結(jié)合關(guān)鍵詞匹配和協(xié)同過(guò)濾，綜合生成個(gè)性化的資訊推薦列表，保證推薦內(nèi)容的多樣性和相關(guān)性。

49、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述平臺(tái)分發(fā)模塊包括渠道適配器、跨平臺(tái)推送單元和實(shí)時(shí)反饋收集器，所述渠道適配器用于根據(jù)用戶終端特性（如屏幕大小、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)環(huán)境等），自動(dòng)調(diào)整推薦內(nèi)容的呈現(xiàn)形式，確保最佳的展示效果；所述跨平臺(tái)推送單元用于通過(guò)消息推送、短信、電子郵件、社交媒體等渠道將推薦的金融資訊推送給用戶，實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)資訊分發(fā)；所述實(shí)時(shí)反饋收集器用于通過(guò)各渠道收集用戶的互動(dòng)反饋（如點(diǎn)擊率、退訂、點(diǎn)贊等），用于后續(xù)的推薦算法優(yōu)化。

50、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述基于多渠道分發(fā)的金融資訊推薦系統(tǒng)還包括數(shù)據(jù)安全與隱私管理模塊，數(shù)據(jù)安全與隱私管理模塊包括：

51、數(shù)據(jù)加密引擎：對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)和敏感信息進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，確保數(shù)據(jù)安全性；

52、隱私保護(hù)系統(tǒng)：遵循相關(guān)隱私保護(hù)法律法規(guī)，如gdpr，確保用戶隱私信息的合法采集和使用，并提供隱私設(shè)置管理功能，允許用戶控制數(shù)據(jù)使用權(quán)限。

53、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案，所述基于多渠道分發(fā)的金融資訊推薦系統(tǒng)還包括推薦算法優(yōu)化模塊，推薦算法優(yōu)化模塊包括：

54、反饋循環(huán)系統(tǒng)：基于用戶的行為反饋數(shù)據(jù)，定期評(píng)估推薦的有效性，調(diào)整推薦策略，優(yōu)化算法；

55、a/b測(cè)試系統(tǒng)：支持不同推薦策略的并行測(cè)試，通過(guò)用戶反饋數(shù)據(jù)自動(dòng)選擇效果最優(yōu)的推薦方案。

56、與現(xiàn)有技術(shù)相比較而言，本發(fā)明提出的一種基于多渠道分發(fā)的金融資訊推薦方法及系統(tǒng)，具有以下有益效果：

57、1.精準(zhǔn)的實(shí)現(xiàn)了用戶畫(huà)像的構(gòu)建；本發(fā)明通過(guò)跨終端、多渠道的數(shù)據(jù)采集與整合，可以對(duì)用戶行為進(jìn)行全面且細(xì)致的分析。通過(guò)對(duì)不同終端的使用習(xí)慣進(jìn)行深入挖掘，結(jié)合歷史行為數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)、精確地構(gòu)建用戶畫(huà)像；這使得系統(tǒng)對(duì)用戶興趣和需求的預(yù)測(cè)更為準(zhǔn)確，確保推薦內(nèi)容與用戶的偏好高度契合；

58、2.實(shí)現(xiàn)了多維度個(gè)性化推薦；本發(fā)明結(jié)合關(guān)鍵詞匹配和協(xié)同過(guò)濾兩種推薦，既能通過(guò)用戶的顯性興趣（如瀏覽內(nèi)容、關(guān)鍵詞）推薦金融資訊，又能通過(guò)分析相似用戶的行為習(xí)慣提供個(gè)性化的內(nèi)容推薦；混合推薦算法確保了推薦內(nèi)容的多樣性和相關(guān)性，用戶能夠獲得既符合自己興趣又具有一定新鮮感的資訊；

59、3.實(shí)現(xiàn)了跨平臺(tái)、多終端資訊分發(fā)；本發(fā)明具備強(qiáng)大的跨平臺(tái)資訊分發(fā)能力，無(wú)論用戶使用的是移動(dòng)端、桌面端還是其他智能終端，系統(tǒng)都能根據(jù)用戶終端特性自適應(yīng)地調(diào)整內(nèi)容展示形式；通過(guò)消息推送、郵件通知、社交媒體推送等多種方式，系統(tǒng)可以在用戶使用不同終端的場(chǎng)景下，確保金融資訊及時(shí)精準(zhǔn)地到達(dá)用戶手中，極大地提升了用戶體驗(yàn)的流暢性；

60、4.實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)反饋與推薦優(yōu)化；本發(fā)明具備實(shí)時(shí)收集用戶反饋（如點(diǎn)擊、互動(dòng)、訂閱和退訂等）的功能，并能根據(jù)反饋數(shù)據(jù)不斷優(yōu)化推薦算法；通過(guò)a/b測(cè)試、用戶行為分析等手段，系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)調(diào)整推薦策略，確保推薦內(nèi)容不斷與用戶需求保持同步；用戶反饋形成閉環(huán)，保證推薦系統(tǒng)持續(xù)進(jìn)化，進(jìn)一步提高推薦的準(zhǔn)確性與用戶滿意度；

61、5.實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)；本發(fā)明對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)進(jìn)行加密存儲(chǔ)和傳輸，嚴(yán)格遵守gdpr等數(shù)據(jù)隱私保護(hù)法律法規(guī)，確保用戶隱私信息不會(huì)被濫用；用戶還可以自主選擇數(shù)據(jù)使用權(quán)限，增加了系統(tǒng)的透明性和用戶的信任度；通過(guò)合法合規(guī)的數(shù)據(jù)使用策略，用戶不僅能夠享受到個(gè)性化的服務(wù)，同時(shí)也對(duì)隱私問(wèn)題沒(méi)有后顧之憂；

62、6.提升了用戶參與度和留存率；本發(fā)明精準(zhǔn)的推薦機(jī)制和跨渠道推送能力能夠有效提升用戶的使用黏性和參與度；通過(guò)提供與用戶興趣高度契合的金融資訊，用戶在平臺(tái)的停留時(shí)間增加，互動(dòng)和轉(zhuǎn)化率提高；此外，及時(shí)、智能的推送機(jī)制也能夠吸引用戶回流，提升平臺(tái)的活躍度和留存率，進(jìn)而增加用戶忠誠(chéng)度。

63、綜上所述，本發(fā)明通過(guò)整合用戶行為數(shù)據(jù)、構(gòu)建精準(zhǔn)用戶畫(huà)像、實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)分發(fā)、多維度推薦，以及保障數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)，提供了一種高效、智能、個(gè)性化的金融資訊推薦方法和系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅極大提升了用戶體驗(yàn)，還能通過(guò)實(shí)時(shí)優(yōu)化和數(shù)據(jù)分析不斷提升推薦效果，推動(dòng)金融資訊平臺(tái)的用戶增長(zhǎng)和服務(wù)優(yōu)化。