本项目为ABC的流媒体平台开发了基于机器学习的智能推荐引擎。系统通过分析用户的观看历史、搜索行为和偏好特征，构建了精准的用户画像模型，能够实时为用户推荐感兴趣的节目内容。
推荐算法融合了协同过滤、内容推荐和深度学习等多种技术，支持多维度特征提取和实时计算。系统每天处理数百万用户行为数据，推荐准确率达到85%以上，显著提升了用户粘性和平台活跃度。
系统上线后，ABC流媒体平台的用户平均观看时长提升了35%，内容点击率增长42%，用户满意度大幅提升。
