技術特征：

1.一種基于人工智能的線上自媒體交互管理方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的一種基于人工智能的線上自媒體交互管理方法，其特征在于，所述步驟s1的具體實施過程包括：

3.根據權利要求2所述的一種基于人工智能的線上自媒體交互管理方法，其特征在于，所述步驟s2的具體實施過程包括：

4.根據權利要求3所述的一種基于人工智能的線上自媒體交互管理方法，其特征在于，所述步驟s3的具體實施過程包括：

5.根據權利要求4所述的一種基于人工智能的線上自媒體交互管理方法，其特征在于，所述步驟s4的具體實施過程包括：

6.一種基于人工智能的線上自媒體交互管理系統，執行如權利要求1-5中任一項所述的一種基于人工智能的線上自媒體交互管理方法，其特征在于，所述系統包括：用戶活動數據采集模塊、歷史活動信息處理模塊、內容分析與特征提取模塊和內容推薦與優化模塊；

7.根據權利要求6所述的一種基于人工智能的線上自媒體交互管理系統，其特征在于：所述用戶活動數據采集模塊包括日志提取單元和活動信息關聯庫生成單元；

8.根據權利要求7所述的一種基于人工智能的線上自媒體交互管理系統，其特征在于：所述歷史活動信息處理模塊包括編碼單元；

9.根據權利要求8所述的一種基于人工智能的線上自媒體交互管理系統，其特征在于：所述內容分析與特征提取模塊包括坐標系構建單元和高頻內容種類集構建單元；

10.根據權利要求9所述的一種基于人工智能的線上自媒體交互管理系統，其特征在于：所述概率計算與內容推薦模塊包括概率計算單元和內容推薦單元；

技術總結
本發明公開了一種基于人工智能的線上自媒體交互管理系統及方法，屬于交互管理技術領域；經用戶授權后，提取用戶在歷史線上活動時的起始時間、終止時間和瀏覽內容種類；構建瀏覽內容種類集和活動信息關聯庫；計算所述內容種類在歷史線上活動內的時長占比，并構建內容種類—時長占比坐標系和內容占比波動曲線；獲取所述內容占比波動曲線的波峰對應的高頻內容種類，構建高頻內容種類集；計算所述高頻內容種類在用戶下一次線上活動時的出現概率，預設閾值，分析并推薦內容種類。本發明通過結合歷史行為分析、時間序列建模和智能推薦技術，達成了對用戶行為的深入洞察和交互體驗的優化，有效增強了線上自媒體的互動性和吸引力。

技術研發人員：陳聳,段文奇,龐杰
受保護的技術使用者：臺州學院
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28