兴趣驱动匹配体

整合协同过滤与 Transformer。分析玩家历史行为（含 10 万 + 操作记录）、社交关系（图神经网络建模）和偏好标签（LDA 主题模型），生成专属内容推荐（如 “硬核 PVP 玩家” 推送排位赛优化方案）。在二次元抽卡游戏中，使付费转化率提升 27%，用户留存率增加 18%。其反推荐疲劳机制（基于信息熵理论）可动态调整推荐间隔与内容类型。