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　　专利摘要显示，本发明涉及一种用户日志驱动交互式内容推荐系统精准校正实施方法，涉及息推荐技术领域，旨在解决传统推荐系统在动态环境下的表现和推荐质量受限的问题。该方法包括以下步骤：实时捕捉用户操作行为数据，提取用户行为特征并生成用户画像。推荐系统检测到质量下降时触发精准校正模块，调用大语言模型（LLM）辅助决策。对行为日志进行分析，解决数据稀疏性问题，并动态调整推荐逻辑。识别用户潜在兴趣点或当前情境需求，生成更精准的推荐结果。本发明解决了新用户或新项目缺乏足够数据时的冷启动挑战，允许系统根据最新的用户反馈不断优化推荐策略，快速响应用户兴趣变化，解决数据稀疏性问题，动态调整推荐逻辑，提高推荐准确率和系统响应速度。