缺失值和异常值被剔除，不同来源的数据进行关联和聚合。用户ID和会话ID作为关键字段，将分散的行为事件串联为完整的行为序列。通过分析用户行为大数据，人工智能技术能够精准预测用户偏好，提供高度定制化的内容体验。图像和视频内容通过卷积神经网络提取视觉特征，建立多媒体内容的知识图谱。协同过滤算法是最基础的推荐技术，分为基于用户和基于物品两种。用户行为数据包括浏览历史、点击记录、停留时长、搜索关键词、购买行

缺失值和异常值被剔除，不同来源的数据进行关联和聚合。用户ID和会话ID作为关键字段，将分散的行为事件串联为完整的行为序列。通过分析用户行为大数据，人工智能技术能够精准预测用户偏好，提供高度定制化的内容体验。图像和视频内容通过卷积神经网络提取视觉特征，建立多媒体内容的知识图谱。协同过滤算法是最基础的推荐技术，分为基于用户和基于物品两种。用户行为数据包括浏览历史、点击记录、停留时长、搜索关键词、购买行

时空对齐是另一关键步骤，例如将不同采样频率的传感器数据统一到5分钟间隔，并映射到GIS路网模型中。传统交通管理方法难以应对日益复杂的交通状况，而人工智能（AI）通过挖掘历史交通大数据的潜在规律，为拥堵预测提供了新的解决方案。实验表明，10个节点的联邦学习系统可使预测误差降低22%，同时满足GDPR合规要求。通过特征重要性分析可发现，历史同期流量（如上周同一时段）的贡献度通常超过40%，而天气因素的

时空对齐是另一关键步骤，例如将不同采样频率的传感器数据统一到5分钟间隔，并映射到GIS路网模型中。传统交通管理方法难以应对日益复杂的交通状况，而人工智能（AI）通过挖掘历史交通大数据的潜在规律，为拥堵预测提供了新的解决方案。实验表明，10个节点的联邦学习系统可使预测误差降低22%，同时满足GDPR合规要求。通过特征重要性分析可发现，历史同期流量（如上周同一时段）的贡献度通常超过40%，而天气因素的