CN117763228A - 一种基于多元文化框架的创意表达动态适配方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种基于多元文化框架的创意表达动态适配方法，包括：构建跨文化语言适应模型,支持创意内容表达方式与接收群体之间的动态匹配适配；基于生成对抗网络产生兼顾创新性与多样性的候选创意内容集,覆盖跨文化表达方式；根据用户的文化特征和互动数据，评估文化群体间距离并筛选匹配的创意内容；设计用户模拟机制预测不同文化群体的接受偏好,修正创意内容表达方式的适配误差；通过A/B测试的方式收集用户反馈,评估创意内容在多元文化群体中的接受效果；基于反馈效果调整多元文化框架中群体间的文化距离,实现表达适配的动态优化；根据用户浏览历史和反馈数据，识别不同群体的口味漂移趋势，并优化内容推荐策略。

Description

一种基于多元文化框架的创意表达动态适配方法

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种基于多元文化框架的创意表达动态适配方法。

背景技术

随着全球化的加速和数字技术的发展，世界变得日益紧密。这种全球互联不仅促进了经济和社会的融合，也带来了文化交流的机遇和挑战。不同文化背景的人们在互联网上相遇，分享和交流各自的观点和创意。这种文化的多样性为创意表达提供了丰富的土壤，但同时也带来了如何在不同文化之间有效沟通和创意传播的问题。在这个背景下，内容创作者和推荐系统面临着一个主要的挑战，即如何理解和适应不同文化群体的需求和偏好。现有的大多数内容推荐系统依赖于一般化的算法，这些算法往往忽视了文化多样性的影响。这种方法可能在某些文化背景下有效，但在其他文化背景下则可能不适用，甚至产生误解。在此背景下，大型语言模型，如GPT系列，在个性化内容推荐和创意生成中显示出巨大的潜力。这些模型能够处理大量的文本数据，学习不同文化背景下的语言和表达方式，并在此基础上生成创意丰富的内容。通过对不同文化背景的深入理解，这些模型可以帮助创造出更加多元化和个性化的内容，从而提高不同文化群体的创造力和参与度。然而，这些模型面临的一个主要挑战是如何准确地识别和划分不同的文化群体。由于文化是一个多维和动态变化的概念，单一的或静态的群体分类往往无法准确捕捉到文化的复杂性。因此，开发一种能够适应多元文化环境的创意表达方法，是现阶段一个迫切的技术需求。

发明内容

本发明提供了一种基于多元文化框架的创意表达动态适配方法，主要包括：

构建包含主流价值观、认知模式、审美偏好维度的多元文化框架,并创建文化距离矩阵，识别文化群体之间的异质性；设计基于多元文化框架差异性的文化群体动态识别机制,实时评估不同群体间的文化距离；构建跨文化语言适应模型,支持创意内容表达方式与接收群体之间的动态匹配适配；基于生成对抗网络产生兼顾创新性与多样性的候选创意内容集,覆盖跨文化表达方式；根据用户的文化特征和互动数据，评估文化群体间距离并筛选匹配的创意内容；设计用户模拟机制预测不同文化群体的接受偏好,修正创意内容表达方式的适配误差；通过A/B测试的方式收集用户反馈,评估创意内容在多元文化群体中的接受效果；基于反馈效果调整多元文化框架中群体间的文化距离,实现表达适配的动态优化；根据用户浏览历史和反馈数据，识别不同群体的口味漂移趋势，并优化内容推荐策略。

在一种实施方式中，所述构建包含主流价值观、认知模式、审美偏好维度的多元文化框架,并创建文化距离矩阵，识别文化群体之间的异质性，包括：

通过社交媒体、用户调查、在线行为记录，获取用户关于主流价值观、认知模式、审美偏好的数据，构建一个包含多个文化特征和用户行为维度的元文化框架，确定框架中每个维度的重要性和互动方式；通过用户访问的页面、停留时间和点击顺序，提取不同文化群体的文化特征，包括语言习惯、价值观、艺术偏好；根据不同文化群体的文化特征，利用主成分分析算法进行模型训练，构建文化特征模型，对不同文化群体的文化特征进行模型化，得到表示不同文化群体文化特征的向量；使用计算欧氏距离的方法，计算不同文化特征向量之间的距离，构建一个文化距离矩阵，确定不同文化群体之间的相对位置和差异；根据文化距离矩阵，采用K-means聚类算法，将不同的用户划分为不同的文化群体，识别出文化群体之间的异质性；获取用户的线上数据和线下数据，通过已建立的文化特征模型提取用户的文化特征向量，线上数据包括浏览历史、搜索习惯，线下数据包括参与的文化活动、地理位置信息；根据用户文化特征向量与不同文化群体向量之间的距离，确定用户所属的文化群体；通过持续跟踪用户数据，监测用户文化特征向量的变化，实现对用户文化群体归属的动态评估。

在一种实施方式中，所述设计基于多元文化框架差异性的文化群体动态识别机制,实时评估不同群体间的文化距离，包括：

提取每个文化群体的文化特征，包括语言习惯、价值观、艺术偏好，构建每个文化群体的特征向量；若有新用户数据流入，则通过用户访问的页面、停留时间和点击顺序，提取用户文化特征，构建代表用户文化特征的向量；将用户文化特征向量与框架中各文化群体向量进行对比，使用欧式距离的方法，计算用户向量与各文化群体向量之间的距离；根据用户向量与各群体向量之间的距离，设置一个阈值，通过阈值判断用户最可能归属的文化群体；持续获取用户新数据，并重复进行特征提取、向量计算、距离判断过程；若用户向量与原归属群体向量距离变化值超过预定阈值，则判断用户的文化群体发生变化，将用户的文化群体归属进行调整；根据所有用户文化向量的更新，评估每个文化群体内部成员的变化，并修正文化群体特征向量。

在一种实施方式中，所述构建跨文化语言适应模型,支持创意内容表达方式与接收群体之间的动态匹配适配，包括：

获取目标用户的文化特征向量，判断所属文化群体；根据构建的文化距离矩阵，计算目标用户所属文化群体与其他各文化群体之间的文化距离；根据文化距离数据、用户特征向量和历史反馈数据，使用线性回归算法进行模型训练，构建跨文化语言适应模型，预测目标用户文化群体对各类创意内容表达方式的适配程度；根据适配评估结果，选择与目标用户文化群体适配程度最高的创意内容表达方式，匹配生成对应方式的创意内容，并传递给用户；在用户浏览、点击、转发行为后，获取用户对推荐内容的反馈；若用户反馈正面，则增加对应文化距离与创意内容表达方式匹配的权重；若用户反馈负面，则降低对应距离与表达方式的匹配权重，确定最佳的匹配选项；通过持续调整权重，优化跨文化语言适配模型，实现创意内容表达方式与接收群体之间的动态匹配。

在一种实施方式中，所述基于生成对抗网络产生兼顾创新性与多样性的候选创意内容集,覆盖跨文化表达方式，包括：

获取已有的各类创意内容作为训练样本，样本覆盖不同的创意表达方式，包括不同文化背景的内容；获取带标签训练样本，利用标签信息，对样本进行增强，通过数据扩展技术增加样本多样性，生成具有多样性的候选创意内容集；根据增强后的数据集，构建一个生成对抗网络并进行训练，包含生成模型与判别模型，生成模型产生创意内容，判别模型评估内容的真实性和质量；利用训练好的生成模型，输入随机噪声条件，生成候选的创意内容；若生成内容质量低于预期，则获取用户对部分候选内容的反馈，评估内容的创新性和多样性；若用户反馈结果不佳，则根据反馈数据进一步优化生成对抗网络，提升模型生成内容的质量；重复生成、评测和优化的过程，直至生成的创意内容满足预设的创新性和多样性要求。

在一种实施方式中，所述根据用户的文化特征和互动数据，评估文化群体间距离并筛选匹配的创意内容，包括：

获取用户文化特征向量，判断目标用户所属文化群体，并提取该文化群体的特征向量；使用欧式距离的方法，计算目标用户向量与其所属文化群体向量之间的文化距离；根据预设的阈值，在构建的文化距离矩阵中，确定与目标用户文化距离小于预设阈值的文化群体；基于生成的创意内容集，提取每个创意内容的语义特征向量，语义特征包括主题特征、情感特征、风格特征；计算每个创意内容特征向量与目标用户群体特征向量的相似度；若相似度高于预设阈值，则将对应创意内容加入候选集；根据用户浏览、点赞、转发的反馈数据，设置正向反馈的奖励值，若用户反馈程度大于预设阈值，则增加相应创意内容与文化距离的匹配权重；通过Q-learning算法，调整创意内容与文化距离的匹配权重，优化推荐策略；筛选出与目标群体文化距离匹配且获得用户用户正面反馈的创意内容，形成推荐集；还包括：根据文化特征与用户行为数据的分析，设计并优化跨文化内容推荐的动态评分机制。

所述根据文化特征与用户行为数据的分析，设计并优化跨文化内容推荐的动态评分机制，具体包括：

根据文化特征和用户行为模式，确定不同文化特征对用户对推荐内容偏好的影响，并构建一个综合评分公式C＝α*(F_u-F_c)+β*D+γ*T，其中，F_u表示用户的文化特征向量，F_c表示用户所属文化群体的平均特征向量，D表示用户的行为数据，T表示用户与内容互动的时间序列数据。α，β，γ是基于理论研究设定的初始权重系数，根据实际数据进行调整。利用API获取用户的文化特征数据、行为数据和时间序列数据。对获取到的数据进行清洗、归一化的预处理操作。使用获取的数据训练递归神经网络模型，根据实时数据预测文化适配分数C。设计并实施一个实时用户反馈机制，获取用户对推荐内容的反馈。根据获取到的用户反馈，调整权重系数α，β，γ，优化评分公式。根据优化后的评分公式，动态调整推荐系统的逻辑。持续监测用户偏好的变化，以及推荐系统的效果。实施模型的持续学习机制，适应用户行为和文化特征的变化。定期评估模型效果，根据反馈和分析结果不断调整模型。

在一种实施方式中，所述设计用户模拟机制预测不同文化群体的接受偏好,修正创意内容表达方式的适配误差，包括：

获取不同文化群体的用户数据，包括浏览、点击行为数据；提取代表用户特征的向量，包括兴趣点、活动参与度；对各文化群体推荐不同表达方式的创意内容，记录用户对创意内容的反馈数据，包括浏览、点击行为数据；根据获取的用户反馈数据，使用决策树算法，建立群体用户特征向量与内容表达方式之间的映射模型，预测某个文化群体用户对给定表达方式内容的反馈；在推荐过程中，对比创意内容的表达方式与模型预测的用户反馈，若某创意内容的表达方式与模型预测的用户反馈存在适配误差，则选择模拟结果中反馈最正面的内容表达方式；根据用户自身特征，使用协同过滤算法进行模型训练，生成个性化的表达方式偏好预测；通过不断获取用户反馈并调整个性化模型，持续优化创意内容适配，逐步逼近用户的表达方式偏好，实现创意内容推荐；还包括：根据文化特征与用户行为分析，实现多元文化环境下用户偏好的动态预测与适应。

所述根据文化特征与用户行为分析，实现多元文化环境下用户偏好的动态预测与适应，具体包括：

根据不同文化背景下用户的行为和偏好，识别影响用户内容偏好的关键文化特征，包括语言习惯、审美标准、价值观念，构建一个包含多个文化特征和用户行为维度的框架，确定框架中每个维度的重要性和互动方式，并设计一个初步的预测公式S＝∑(w_i*C_i)+δ(B)。其中，S表示用户对创意内容的文化适应度得分，C_i表示第i个文化特征，w_i是相应文化特征的权重，B代表用户行为数据，δ是处理用户行为数据的函数。获取不同文化背景用户的相关数据，包括不同文化背景用户的行为和反馈。根据获取的数据应用预测公式，检验其有效性和准确性。根据测试结果，调整文化特征的权重w_i和函数δ的定义，优化公式。在实际应用中持续监控公式的表现，获取用户的实时反馈。根据获取到的新数据和反馈，不断迭代更新公式，保持公式的时效性和准确性。

在一种实施方式中，所述通过A/B测试的方式收集用户反馈,评估创意内容在多元文化群体中的接受效果，包括：

根据用户文化特征，将用户划分为不同的文化群体，构建一个多元文化的用户群体数据集；从候选创意内容集中随机抽取样本，并按照用户所属文化群体的比例，将从候选创意内容集中随机抽取的样本分成A组和B组两个互斥的测试组；将网站或应用的流量重定向到A组和B组，访问A组和B组内容的用户分别代表对应的文化群体；用户浏览内容后，获取用户的行为数据，包括页面停留时长、点击率、转化率；根据用户的行为数据，计算A/B组的接受效果；通过t-测试，比较A/B组的接受效果，判断两个测试组的接受效果差异是否超过预设阈值；若测试结果显示不同文化群体对创意内容的接受效果差异超过了预设阈值，则证明不同文化群体对创意内容的接受效果存在区分性，并根据不同文化群体对创意内容的接受效果调整内容组成策略；通过定期进行A/B测试，持续监测和评估各文化群体对创意内容的接受效果，并根据测试结果不断修正和优化创意内容生成策略。

在一种实施方式中，所述基于反馈效果调整多元文化框架中群体间的文化距离,实现表达适配的动态优化，包括：

获取用户对推荐创意内容的浏览、点击、转发的行为数据；根据内容样式、转化率指标，使用K-means算法进行模型训练，确定不同文化群体的用户对创意内容表达方式的反馈区别；基于全量用户行为数据，使用计算欧式距离的方法，重新计算文化群体向量之间的文化距离，全量用户行为数据为获取到的所有用户在使用平台或服务过程中产生的行为数据，包括用户的浏览记录、点击行为、内容偏好、转发和社交互动数据；在向量距离更新后，重新评估用户与文化群体的映射关系；根据新的文化距离，重新评估不同表达方式的内容在各文化群体中的接受程度，形成新的内容表达方式与文化距离之间的匹配表；若某些距离与内容表达方式的匹配权重需要调整，则匹配表进行相应的更新；重新推荐内容并验证新方式下用户的转化率，若新方式下用户的转化率提升，则认为优化是有效的；通过闭环迭代优化，获得文化距离与表达方式匹配的动态决策表，实现表达适配的持续升级。

在一种实施方式中，所述根据用户浏览历史和反馈数据，识别不同群体的口味漂移趋势，并优化内容推荐策略，包括：

持续获取用户特征数据，用户特征数据包括浏览历史、点击率、反馈，检测用户个人口味的变化情况；根据用户特征数据，使用ARIMA算法进行模型训练，构建口味漂移模型，检测用户口味的波动情况；若检测到用户口味发生波动，则标记出口味出现正负迁移的用户集合；根据口味出现变化用户，挖掘不同口味迁移方向的用户在年龄、性别维度的分布规律；根据用户群体的口味集体漂移趋势，判断不同文化群体对创意内容接受口味的变化方向；根据用户的文化特征向量，筛选与用户文化偏好相匹配的创意内容，对选定的内容进行表达方式的调整，表达方式的调整包括调整内容的语言风格、视觉呈现或主题框架；对于个性化口味偏好的用户，建立专属的个性口味模型，并在推荐过程中，根据用户所属群体的口味和用户自身的个性化口味，形成个性化推荐方案；在用户浏览创意内容后，获取用户反馈数据，检测口味漂移模型的有效性；若效果出现偏差，根据反馈数据调整模型参数，实现闭环迭代优化。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明提出了一种基于多元文化框架的创意表达动态适配方法。该方法通过整合主流价值观、认知模式、审美偏好等维度，准确捕捉并展示不同文化群体之间的独特性和差异性。通过实时评估文化距离，本发明能够识别出适合不同文化群体的创意内容，确保内容与接收群体的匹配度。

本发明利用跨文化语言适应策略，确保创意内容能够与目标文化群体的语言和表达方式保持一致。还能生成兼顾创新性和多样性的内容，以满足不同文化背景用户的需求。通过用户模拟机制和反馈收集，本发明可以精确预测不同文化群体的接受偏好，并据此优化内容表达方式。

本发明通过其独特的适配方法提高了创意内容的文化适应性，增强了不同文化群体的参与度和满意度，促进了文化之间的沟通和理解，从而在多元文化环境中实现有效的创意表达和交流。

附图说明

图1为本发明的一种基于多元文化框架的创意表达动态适配方法的流程图。

图2为本发明的一种基于多元文化框架的创意表达动态适配方法的示意图。

图3为本发明的一种基于多元文化框架的创意表达动态适配方法的又一示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。

本实施例一种基于多元文化框架的创意表达动态适配方法具体可以包括：

步骤S101，构建包含主流价值观、认知模式、审美偏好维度的多元文化框架,并创建文化距离矩阵，识别文化群体之间的异质性。

通过社交媒体、用户调查、在线行为记录，获取用户关于主流价值观、认知模式、审美偏好的数据，构建一个包含多个文化特征和用户行为维度的元文化框架，确定框架中每个维度的重要性和互动方式。通过用户访问的页面、停留时间和点击顺序，提取不同文化群体的文化特征，包括语言习惯、价值观、艺术偏好。根据不同文化群体的文化特征，利用主成分分析算法进行模型训练，构建文化特征模型，对不同文化群体的文化特征进行模型化，得到表示不同文化群体文化特征的向量。使用计算欧氏距离的方法，计算不同文化特征向量之间的距离，构建一个文化距离矩阵，确定不同文化群体之间的相对位置和差异。根据文化距离矩阵，采用K-means聚类算法，将不同的用户划分为不同的文化群体，识别出文化群体之间的异质性。获取用户的线上数据和线下数据，通过已建立的文化特征模型提取用户的文化特征向量，线上数据包括浏览历史、搜索习惯，线下数据包括参与的文化活动、地理位置信息。根据用户文化特征向量与不同文化群体向量之间的距离，确定用户所属的文化群体。通过持续跟踪用户数据，监测用户文化特征向量的变化，实现对用户文化群体归属的动态评估。例如，通过社交媒体、用户调查和在线行为记录，收集到了100个用户的数据。其中，50％的用户表示主流价值观为家庭至上，50％的用户表示主流价值观为个人自由。根据这些数据，可以得到家庭至上的用户数为50，个人自由的用户数为50。构建一个包含多个文化特征和用户行为维度的元文化框架，确定框架中每个维度的重要性和互动方式。接下来，用户访问的页面、停留时间和点击顺序，提取不同文化群体的文化特征。经过分析，发现家庭至上群体的语言习惯中经常出现家庭、孩子、父母等相关词汇，而个人自由群体的语言习惯中经常出现自由、独立、个人等相关词汇。这样，可以得到家庭至上群体的文化特征向量为[6,4]，个人自由群体的文化特征向量为[3,7]。根据这些文化特征向量，可以计算出不同文化特征向量之间的距离,计算欧氏距离，可以得到家庭至上群体与个人自由群体的距离为5。通过这种方式，可以构建一个文化距离矩阵，确定不同文化群体之间的相对位置和差异。接着，根据文化距离矩阵，采用K-means聚类算法将不同的用户划分为不同的文化群体。若将用户划分为两个文化群体，通过聚类算法，可以得到家庭至上群体中有30个用户，个人自由群体中有70个用户。为了进一步确定用户所属的文化群体，获取用户的线上数据和线下数据。用户A的线上数据包括浏览历史和搜索习惯，浏览历史中包含了关于家庭、孩子的文章，搜索习惯中经常搜索与家庭教育相关的内容。用户A的线下数据包括参与的文化活动和地理位置信息，他经常参加家庭聚会和居住在以家庭为核心的社区。根据已建立的文化特征模型，可以提取用户A的文化特征向量为[6,4]。通过计算用户A的文化特征向量与不同文化群体向量之间的距离，可以确定用户A属于家庭至上群体。最后，通过持续跟踪用户数据，可以监测用户文化特征向量的变化，实现对用户文化群体归属的动态评估。如果用户A的线上行为开始偏向个人自由的特征，可以更新用户A的文化特征向量并重新评估其所属文化群体。

步骤S102，设计基于多元文化框架差异性的文化群体动态识别机制,实时评估不同群体间的文化距离。

提取每个文化群体的文化特征，包括语言习惯、价值观、艺术偏好，构建每个文化群体的特征向量。若有新用户数据流入，则通过用户访问的页面、停留时间和点击顺序，提取用户文化特征，构建代表用户文化特征的向量。将用户文化特征向量与框架中各文化群体向量进行对比，使用欧式距离的方法，计算用户向量与各文化群体向量之间的距离。根据用户向量与各群体向量之间的距离，设置一个阈值，通过阈值判断用户最可能归属的文化群体。持续获取用户新数据，并重复进行特征提取、向量计算、距离判断过程。若用户向量与原归属群体向量距离变化值超过预定阈值，则判断用户的文化群体发生变化，将用户的文化群体归属进行调整。根据所有用户文化向量的更新，评估每个文化群体内部成员的变化，并修正文化群体特征向量。例如，假设有三个文化群体：美国文化群体、中国文化群体和印度文化群体。可以通过以下方式提取每个文化群体的文化特征：语言习惯：美国文化群体以英语为主要语言，中国文化群体以汉语为主要语言，印度文化群体以印地语为主要语言。价值观：美国文化群体注重个人自由和追求幸福，中国文化群体注重集体利益和家庭价值观，印度文化群体注重社会等级和宗教信仰。艺术偏好：美国文化群体偏好流行音乐和电影，中国文化群体偏好传统音乐和戏剧，印度文化群体偏好印度音乐和宗教舞蹈。基于这些文化特征，可以构建每个文化群体的特征向量。例如，美国文化群体的特征向量可以表示为[1,0,0]，中国文化群体的特征向量可以表示为[0,1,0]，印度文化群体的特征向量可以表示为[0,0,1]。当有新用户数据流入时，可以通过用户访问的页面、停留时间和点击顺序提取用户的文化特征。假设用户访问了流行音乐页面，停留时间较长，并且点击了一系列流行电影，可以将用户的文化特征表示为[1,0,0]，与美国文化群体的特征向量相似。然后，可以使用欧式距离的方法计算用户向量与各文化群体向量之间的距离。假设用户向量与美国文化群体向量的欧式距离为2，与中国文化群体向量的距离为8，与印度文化群体向量的距离为9。根据用户向量与各群体向量之间的距离，可以设置一个阈值，例如5。在这种情况下，用户最可能归属于美国文化群体。如果持续获取用户新数据，并重复进行特征提取、向量计算、距离判断过程。如果用户向量与原归属群体向量距离变化值超过预定阈值(例如3)，则判断用户的文化群体发生变化，将用户的文化群体归属进行调整。根据所有用户文化向量的更新，可以评估每个文化群体内部成员的变化，并修正文化群体特征向量。例如，如果大量用户的文化特征向量与美国文化群体的特征向量接近，则可以更新美国文化群体的特征向量，使其更准确地反映该群体的文化特征。以上是一个带有数值的例子，涉及计算、评估、分析和统计的内容。通过这种方式，可以根据用户的行为和偏好，将其归属到最匹配的文化群体，并随着数据的更新和变化，不断调整群体的特征向量。

步骤S103，构建跨文化语言适应模型,支持创意内容表达方式与接收群体之间的动态匹配适配。

获取目标用户的文化特征向量，判断所属文化群体。根据构建的文化距离矩阵，计算目标用户所属文化群体与其他各文化群体之间的文化距离。根据文化距离数据、用户特征向量和历史反馈数据，使用线性回归算法进行模型训练，构建跨文化语言适应模型，预测目标用户文化群体对各类创意内容表达方式的适配程度。根据适配评估结果，选择与目标用户文化群体适配程度最高的创意内容表达方式，匹配生成对应方式的创意内容，并传递给用户。在用户浏览、点击、转发行为后，获取用户对推荐内容的反馈。若用户反馈正面，则增加对应文化距离与创意内容表达方式匹配的权重。若用户反馈负面，则降低对应距离与表达方式的匹配权重，确定最佳的匹配选项。通过持续调整权重，优化跨文化语言适配模型，实现创意内容表达方式与接收群体之间的动态匹配。例如，获取目标用户的文化特征向量，例如目标用户的文化特征向量为[8,4,6]，表示该用户在三个文化特征上的偏好程度。根据构建的文化距离矩阵，|文化1，文化2，文化3|，|文化1，0，2，7|，|文化2，2，0，5|，|文化3，7，5，0|；计算目标用户所属文化群体与其他各文化群体之间的文化距离，如目标用户所属文化群体为文化1，计算其与其他文化群体的文化距离为[0,2,7]。根据文化距离数据、用户特征向量和历史反馈数据，使用线性回归算法进行模型训练，例如使用线性回归模型拟合数据得到方程，适配程度＝2*文化特征1+3*文化特征2+5*文化特征3；根据适配评估结果，选择与目标用户文化群体适配程度最高的创意内容表达方式，例如适配程度最高的创意内容表达方式为表达方式2。匹配生成对应方式的创意内容，并传递给用户。在用户浏览、点击、转发行为后，获取用户对推荐内容的反馈。若用户反馈正面，则增加对应文化距离与创意内容表达方式匹配的权重，例如增加表达方式2与文化距离为2的权重。若用户反馈负面，则降低对应距离与表达方式的匹配权重，例如降低表达方式2与文化距离为2的权重。通过持续调整权重，优化跨文化语言适配模型，实现创意内容表达方式与接收群体之间的动态匹配。

步骤S104，基于生成对抗网络产生兼顾创新性与多样性的候选创意内容集,覆盖跨文化表达方式。

获取已有的各类创意内容作为训练样本，样本覆盖不同的创意表达方式，包括不同文化背景的内容。获取带标签训练样本，利用标签信息，对样本进行增强，通过数据扩展技术增加样本多样性，生成具有多样性的候选创意内容集。根据增强后的数据集，构建一个生成对抗网络并进行训练，包含生成模型与判别模型，生成模型产生创意内容，判别模型评估内容的真实性和质量。利用训练好的生成模型，输入随机噪声条件，生成候选的创意内容。若生成内容质量低于预期，则获取用户对部分候选内容的反馈，评估内容的创新性和多样性。若用户反馈结果不佳，则根据反馈数据进一步优化生成对抗网络，提升模型生成内容的质量。重复生成、评测和优化的过程，直至生成的创意内容满足预设的创新性和多样性要求。例如，收集了1000个不同文化背景的创意内容样本，并为每个样本打上了标签，表示其创新性和多样性等级。标签的取值范围为1到10，其中1表示低创新性和多样性，10表示高创新性和多样性。利用这些带有标签的训练样本，通过数据扩展技术增加样本多样性。对于每个样本，生成了5个同义词替换变体，那么的数据集将增加5000个样本。接下来，使用生成对抗网络进行训练，生成模型以随机噪声条件为输入，并生成候选的创意内容。判别模型评估内容的真实性和质量。使用生成模型和判别模型之间的对抗训练来提升生成模型的能力。生成模型每次输出一个创意内容，进行了1000次训练迭代，在每次迭代中，使用随机噪声条件生成100个候选内容，并通过判别模型评估它们的真实性和质量。若在第1000次迭代中，有20个候选内容被评估为低质量，将这些低质量内容展示给用户，并收集他们的反馈，用户对每个内容给出一个评分，表示其创新性和多样性。用户的评分是一个0到1的范围，其中0表示低创新性和多样性，1表示高创新性和多样性。收集了用户对每个低质量内容的评分，并计算平均评分，得到平均评分为3。根据用户反馈数据，可以分析哪些方面导致了低质量内容的生成，并对生成对抗网络进行进一步优化，如可以通过调整生成模型的网络结构、改变噪声输入的分布，或者增加更多的训练迭代来提升生成模型的性能。重复生成、评测和优化的过程，直至生成的创意内容满足预设的创新性和多样性要求。

步骤S105，根据用户的文化特征和互动数据，评估文化群体间距离并筛选匹配的创意内容。

获取用户文化特征向量，判断目标用户所属文化群体，并提取该文化群体的特征向量。使用欧式距离的方法，计算目标用户向量与其所属文化群体向量之间的文化距离。根据预设的阈值，在构建的文化距离矩阵中，确定与目标用户文化距离小于预设阈值的文化群体。基于生成的创意内容集，提取每个创意内容的语义特征向量，语义特征包括主题特征、情感特征、风格特征。计算每个创意内容特征向量与目标用户群体特征向量的相似度。若相似度高于预设阈值，则将对应创意内容加入候选集。根据用户浏览、点赞、转发的反馈数据，设置正向反馈的奖励值，若用户反馈程度大于预设阈值，则增加相应创意内容与文化距离的匹配权重。通过Q-learning算法，调整创意内容与文化距离的匹配权重，优化推荐策略。筛选出与目标群体文化距离匹配且获得用户用户正面反馈的创意内容，形成推荐集。例如，有一个文化特征数据集，包含不同文化群体的特征向量，文化群体包括群体A、群体B、群体C。每个群体都有一个唯一的特征向量，代表该文化的主要特性，同样，每个用户也有一个特征向量，代表他们的文化倾向。目标用户V的特征向量为[0.8,0.1,0.3]，文化群体特征向量为，群体A:[0.7,0.2,0.4]，群体B:[0.3,0.8,0.2]，群体C:[0.1,0.1,0.9]；使用欧氏距离计算用户V与每个群体之间的距离，阈值设为0.5。用户V的特征向量与群体A的距离最近。确定相近文化群体确定所有与用户V文化距离小于0.5的群体。提取创意内容特征假设我们有一个创意内容库，每个内容都有其语义特征向量，得到内容1的特征向量为

[0.6,0.2,0.5]。计算内容与用户群体特征的相似度计算内容1的特征向量与用户V所属群体A的特征向量之间的相似度。筛选候选内容如果相似度高于预设阈值0.7，则将该内容加入候选集。反馈数据和奖励值根据用户V的浏览、点赞、转发等行为，调整内容与文化距离的匹配权重。如果用户V对内容1的反馈程度高于某个阈值，增加该内容的权重。使用Q-learning优化推荐通过Q-learning算法调整匹配权重，优化未来的推荐策略。形成最终推荐集筛选出匹配用户V文化距离并获得正面反馈的内容，形成推荐集。

根据文化特征与用户行为数据的分析，设计并优化跨文化内容推荐的动态评分机制。

根据文化特征和用户行为模式，确定不同文化特征对用户对推荐内容偏好的影响，并构建一个综合评分公式C＝α*(F_u-F_c)+β*D+γ*T，其中，F_u表示用户的文化特征向量，F_c表示用户所属文化群体的平均特征向量，D表示用户的行为数据，T表示用户与内容互动的时间序列数据。α，β，γ是基于理论研究设定的初始权重系数，根据实际数据进行调整。利用API获取用户的文化特征数据、行为数据和时间序列数据。对获取到的数据进行清洗、归一化的预处理操作。使用获取的数据训练递归神经网络模型，根据实时数据预测文化适配分数C。设计并实施一个实时用户反馈机制，获取用户对推荐内容的反馈。根据获取到的用户反馈，调整权重系数α，β，γ，优化评分公式。根据优化后的评分公式，动态调整推荐系统的逻辑。持续监测用户偏好的变化，以及推荐系统的效果。实施模型的持续学习机制，适应用户行为和文化特征的变化。定期评估模型效果，根据反馈和分析结果不断调整模型。例如，有一个用户N，她属于文化群体群体B，需要根据N的数据预测她对推荐内容的文化适配分数C并据此进行内容推荐。若N的文化特征向量F_u为[0.8,0.5,0.6]，分别代表对音乐、电影和美食的喜好程度，群体B的平均文化特征向量F_c为[0.7,0.6,0.7]。N的行为数据点击率D为0.75，时间序列数据与内容互动的时长T为30分钟。设定初始权重系数α＝0.5，β＝0.3，γ＝0.2。计算C＝0.5*((0.8-0.7)+(0.5-0.6)+(0.6-0.7))+0.3*0.75+0.2*30/60＝0.5*(-0.1)+0.3*0.75+0.2*0.5＝-0.05+0.225+0.1＝0.275。若N对一项推荐内容给出了正面反馈。根据反馈，微调权重系数，调整为α＝0.45，β＝0.35，γ＝0.2。根据新的权重系数和持续收集的用户数据，调整推荐系统的算法。持续监测N对新推荐内容的反应，并根据反馈继续优化模型。

步骤S106，设计用户模拟机制预测不同文化群体的接受偏好,修正创意内容表达方式的适配误差。

获取不同文化群体的用户数据，包括浏览、点击行为数据。提取代表用户特征的向量，包括兴趣点、活动参与度；对各文化群体推荐不同表达方式的创意内容，记录用户对创意内容的反馈数据，包括浏览、点击行为数据。根据获取的用户反馈数据，使用决策树算法，建立群体用户特征向量与内容表达方式之间的映射模型，预测某个文化群体用户对给定表达方式内容的反馈。在推荐过程中，对比创意内容的表达方式与模型预测的用户反馈，若某创意内容的表达方式与模型预测的用户反馈存在适配误差，则选择模拟结果中反馈最正面的内容表达方式。根据用户自身特征，使用协同过滤算法进行模型训练，生成个性化的表达方式偏好预测。通过不断获取用户反馈并调整个性化模型，持续优化创意内容适配，逐步逼近用户的表达方式偏好，实现创意内容推荐。例如，正在研究不同文化群体的用户数据，并提取代表用户特征的向量。收集了100位用户的浏览和点击行为数据，并将其表示为二进制向量。用户1：浏览网页A，点击网页B，向量表示为[1,0,0,1]；用户2：浏览网页A，点击网页C，向量表示为[1,0,1,0]；用户3：浏览网页B，点击网页C，向量表示：[0,1,1,0]；根据这些用户的特征向量，使用决策树算法建立了群体用户特征向量与内容表达方式之间的映射模型。若模型预测用户特征向量[1,0,0,1]，对给定表达方式内容的反馈为正面。现在，推荐一条创意内容的表达方式给用户1，并记录用户的反馈数据，得到用户1浏览了该内容但没有点击。根据模型预测的用户反馈和用户实际反馈的适配误差，选择模拟结果中反馈最正面的内容表达方式。模拟结果中的另一种表达方式预测用户特征向量[1,0,0,1]的反馈为负面。此时，进行个性化的表达方式偏好预测，使用协同过滤算法进行模型训练。根据用户自身特征，模型预测用户喜欢表达方式A。通过不断获取用户反馈并调整个性化模型，可以持续优化创意内容适配，逐步逼近用户的表达方式偏好，实现精准的创意内容推荐。可以根据用户的特征向量和模型预测，不断调整创意内容的表达方式，直到用户满意为止。

根据文化特征与用户行为分析，实现多元文化环境下用户偏好的动态预测与适应。

根据不同文化背景下用户的行为和偏好，识别影响用户内容偏好的关键文化特征，包括语言习惯、审美标准、价值观念，构建一个包含多个文化特征和用户行为维度的框架，确定框架中每个维度的重要性和互动方式，并设计一个初步的预测公式S＝∑(w_i*C_i)+δ(B)。其中，S表示用户对创意内容的文化适应度得分，C_i表示第i个文化特征，w_i是相应文化特征的权重，B代表用户行为数据，δ是处理用户行为数据的函数。获取不同文化背景用户的相关数据，包括不同文化背景用户的行为和反馈。根据获取的数据应用预测公式，检验其有效性和准确性。根据测试结果，调整文化特征的权重w_i和函数δ的定义，优化公式。在实际应用中持续监控公式的表现，获取用户的实时反馈。根据获取到的新数据和反馈，不断迭代更新公式，保持公式的时效性和准确性。例如，用户L来自多元文化背景，需要使用预测公式来评估她对于某个创意内容的文化适应度。识别出的关键文化特征包括语言习惯C1，审美标准C2，价值观念C3，初始权重设定为w1＝0.4，w2＝0.3，w3＝0.3。用户L的文化特征数据为，语言习惯C1＝0.7，审美标准C2＝0.8，价值观念C3＝0.6。若用户L的行为数据对特定类型内容的点击率B为0.85。设定函数δ为处理行为数据的简单线性函数，如δ(B)＝2B，应用函数δ得δ(0.85)＝1.7。应用预测公式S＝0.4*0.7+0.3*0.8+0.3*0.6+1.7，得出S＝0.28+0.24+0.18+1.7＝2.4。通过用户反馈和行为数据分析，验证公式的准确性。根据反馈调整权重，得到新权重为w1＝0.35，w2＝0.35，w3＝0.3，修正函数δ，得到新函数为δ(B)＝1.5B。对于新收集的用户数据和反馈，持续应用并调整公式。根据新的数据，再次计算文化适应度得分，确保公式保持时效性和准确性。

步骤S107，通过A/B测试的方式收集用户反馈,评估创意内容在多元文化群体中的接受效果。

根据用户文化特征，将用户划分为不同的文化群体，构建一个多元文化的用户群体数据集。从候选创意内容集中随机抽取样本，并按照用户所属文化群体的比例，将从候选创意内容集中随机抽取的样本分成A组和B组两个互斥的测试组。将网站或应用的流量重定向到A组和B组，访问A组和B组内容的用户分别代表对应的文化群体。用户浏览内容后，获取用户的行为数据，包括页面停留时长、点击率、转化率。根据用户的行为数据，计算A/B组的接受效果。通过t-测试，比较A/B组的接受效果，判断两个测试组的接受效果差异是否超过预设阈值；若测试结果显示不同文化群体对创意内容的接受效果差异超过了预设阈值，则证明不同文化群体对创意内容的接受效果存在区分性，并根据不同文化群体对创意内容的接受效果调整内容组成策略。通过定期进行A/B测试，持续监测和评估各文化群体对创意内容的接受效果，并根据测试结果不断修正和优化创意内容生成策略。例如，面向不同文化群体的用户，通过A/B测试来评估不同文化群体对创意内容的接受效果，并根据测试结果优化内容生成策略。将用户根据其文化特征划分为文化群体A和文化群体B两个文化群体。构建一个多元文化的用户群体数据集，其中70％的用户属于文化群体A，30％的用户属于文化群体B，这样就可以确保测试组的样本比例与实际用户群体的比例相符。接下来，从候选创意内容集中随机抽取一部分样本作为测试样本。若选择了100个样本，将这些样本均匀地分配给A组和B组，即每个组各有50个样本。然后，将网站或应用的流量重定向到A组和B组，让访问A组和B组内容的用户分别代表对应的文化群体。记录下用户的行为数据，包括页面停留时长、点击率和转化率，得到在A组中，平均页面停留时长为30秒，点击率为10％，转化率为5％，而在B组中，平均页面停留时长为40秒，点击率为12％，转化率为8％。通过t-测试，可以比较A组和B组的接受效果，设置了预设阈值为5％。计算A组和B组在页面停留时长、点击率和转化率方面的差异，然后进行统计分析。在页面停留时长方面，A组的均值为30秒，标准差为5秒，B组的均值为40秒，标准差为6秒。通过t-测试，计算得到t值为5，显著性水平为0.05。由于t值大于显著性水平，可以认为A组和B组在页面停留时长方面存在显著差异。类似地，可以通过t-测试比较A组和B组在点击率和转化率方面的差异。如果测试结果显示不同文化群体对创意内容的接受效果差异超过了预设阈值，可以得到不同文化群体对创意内容的接受效果存在区分性。根据不同文化群体对创意内容的接受效果，可以调整内容组成策略。因此，如果文化群体A对某个创意内容的接受效果较好，而文化群体B的接受效果较差，可以在针对文化群体B的内容中加入更符合其喜好和偏好的元素，以提高其接受效果。通过定期进行A/B测试，可以持续监测和评估各文化群体对创意内容的接受效果，并根据测试结果不断修正和优化创意内容生成策略，以满足不同文化群体的需求和偏好。

步骤S108，基于反馈效果调整多元文化框架中群体间的文化距离,实现表达适配的动态优化。

获取用户对推荐创意内容的浏览、点击、转发的行为数据。根据内容样式、转化率指标，使用K-means算法进行模型训练，确定不同文化群体的用户对创意内容表达方式的反馈区别。基于全量用户行为数据，使用计算欧式距离的方法，重新计算文化群体向量之间的文化距离，全量用户行为数据为获取到的所有用户在使用平台或服务过程中产生的行为数据，包括用户的浏览记录、点击行为、内容偏好、转发和社交互动数据。在向量距离更新后，重新评估用户与文化群体的映射关系。根据新的文化距离，重新评估不同表达方式的内容在各文化群体中的接受程度，形成新的内容表达方式与文化距离之间的匹配表。若某些距离与内容表达方式的匹配权重需要调整，则匹配表进行相应的更新。重新推荐内容并验证新方式下用户的转化率，若新方式下用户的转化率提升，则认为优化是有效的。通过闭环迭代优化，获得文化距离与表达方式匹配的动态决策表，实现表达适配的持续升级。例如，要根据用户的文化背景，优化推荐给他们的创意内容的表达方式。收集到的用户行为数据包括浏览、点击和转发行为。将使用K-means算法对这些行为数据进行聚类，以确定不同文化群体的用户对创意内容表达方式的反馈区别。首先，将行为数据表示为向量，其中每个维度代表一种行为，包括浏览次数、点击次数和转发次数。然后，使用K-means算法将用户分成不同的簇，每个簇代表一个文化群体。这样，就可以得到每个簇的中心向量，表示该群体对创意内容的平均反馈。接下来，使用欧式距离的方法重新计算文化群体之间的文化距离。例如，两个文化群体A和B，它们的中心向量分别为向量A(10,5,2)和向量B(8,4,3)。可以计算它们之间的欧式距离，即dist(A,B)＝sqrt((10-8)²+(5-4)²+(2-3)²)＝sqrt(4+1+1)＝sqrt(6)＝2.449。因此，用户U属于文化群体A，但与群体B的文化距离更近。根据新的文化距离，可以调整推荐给用户U的创意内容的表达方式，使其更接近群体B的偏好。然后，重新推荐内容给用户U，并验证转化率是否提升。通过不断地收集用户行为数据和更新文化距离与表达方式匹配的动态决策表，可以实现创意内容表达的持续优化。

步骤S109，根据用户浏览历史和反馈数据，识别不同群体的口味漂移趋势，并优化内容推荐策略。

持续获取用户特征数据，用户特征数据包括浏览历史、点击率、反馈，检测用户个人口味的变化情况。根据用户特征数据，使用ARIMA算法进行模型训练，构建口味漂移模型，检测用户口味的波动情况。若检测到用户口味发生波动，则标记出口味出现正负迁移的用户集合。根据口味出现变化用户，挖掘不同口味迁移方向的用户在年龄、性别维度的分布规律。根据用户群体的口味集体漂移趋势，判断不同文化群体对创意内容接受口味的变化方向。根据用户的文化特征向量，筛选与用户文化偏好相匹配的创意内容，对选定的内容进行表达方式的调整，表达方式的调整包括调整内容的语言风格、视觉呈现或主题框架。对于个性化口味偏好的用户，建立专属的个性口味模型，并在推荐过程中，根据用户所属群体的口味和用户自身的个性化口味，形成个性化推荐方案。在用户浏览创意内容后，获取用户反馈数据，检测口味漂移模型的有效性。若效果出现偏差，根据反馈数据调整模型参数，实现闭环迭代优化。例如，持续获取用户特征数据，包括浏览历史、点击率和反馈，检测用户口味的变化情况。首先，使用ARIMA算法对用户特征数据进行模型训练，构建口味漂移模型。使用ARIMA(1,0,0)模型，其中1表示自回归项的阶数。接着，可以使用口味漂移模型来检测用户口味的波动情况。对用户A的特征数据进行分析，并发现在最近一段时间内，用户A的口味出现了明显的正迁移，即口味偏好向更高评分的内容转移，可以将用户A标记为出现口味正迁移的用户。进一步地，可以根据口味出现变化的用户，挖掘不同口味迁移方向的用户在年龄和性别维度的分布规律，可以发现在口味正迁移的用户中，年龄在20-30岁之间的用户占比较高，性别以男性为主。根据用户群体的口味集体漂移趋势，可以判断不同文化群体对创意内容接受口味的变化方向，发现在特定的文化群体中，口味漂移趋势向更加开放和多元化的方向演变。根据用户的文化特征向量，筛选与用户文化偏好相匹配的创意内容，对选定的内容进行表达方式的调整，表达方式的调整包括调整内容的语言风格、视觉呈现或主题框架。针对个性化口味偏好的用户，可以建立专属的个性口味模型，并在推荐过程中结合用户所属群体的口味和用户自身的个性化口味，形成个性化推荐方案，如对于用户B，发现他对特定类型的创意内容有较高的评分，并且与大多数用户的口味有较大差异。因此，可以为用户B提供专属的个性化推荐方案，针对他的口味进行定制。在用户浏览创意内容后，可以获取用户的反馈数据，用于检测口味漂移模型的有效性。可以将用户的反馈与口味漂移模型的预测结果进行比较，如果发现模型的预测与用户的反馈存在偏差，可以根据反馈数据调整模型参数，实现闭环迭代优化，提高模型的准确性和效果。总之，通过持续获取用户特征数据，并使用ARIMA算法构建口味漂移模型，可以实现对用户口味的波动情况进行检测和分析，并进一步挖掘不同用户群体的口味变化规律。通过调整内容表达方式和个性化推荐方案，可以更好地满足用户的口味需求，并通过用户反馈数据实现模型的闭环迭代优化。

以上所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (10)

1.一种基于多元文化框架的创意表达动态适配方法，其特征在于，所述方法包括：

构建包含主流价值观、认知模式、审美偏好维度的多元文化框架,并创建文化距离矩阵，识别文化群体之间的异质性；设计基于多元文化框架差异性的文化群体动态识别机制,实时评估不同群体间的文化距离；构建跨文化语言适应模型,支持创意内容表达方式与接收群体之间的动态匹配适配；基于生成对抗网络产生兼顾创新性与多样性的候选创意内容集,覆盖跨文化表达方式；根据用户的文化特征和互动数据，评估文化群体间距离并筛选匹配的创意内容；设计用户模拟机制预测不同文化群体的接受偏好,修正创意内容表达方式的适配误差；通过A/B测试的方式收集用户反馈,评估创意内容在多元文化群体中的接受效果；基于反馈效果调整多元文化框架中群体间的文化距离,实现表达适配的动态优化；根据用户浏览历史和反馈数据，识别不同群体的口味漂移趋势，并优化内容推荐策略。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述构建包含主流价值观、认知模式、审美偏好维度的多元文化框架,并创建文化距离矩阵，识别文化群体之间的异质性，包括:

通过社交媒体、用户调查和在线行为记录，获取用户关于主流价值观、认知模式和审美偏好的数据，构建一个包含多个文化特征和用户行为维度的元文化框架，确定框架中每个维度的重要性和互动方式；通过用户访问的页面、停留时间和点击顺序，提取不同文化群体的文化特征，包括语言习惯、价值观和艺术偏好；根据不同文化群体的文化特征，利用主成分分析算法进行模型训练，构建文化特征模型，对不同文化群体的文化特征进行模型化，得到表示不同文化群体文化特征的向量；使用计算欧氏距离的方法，计算不同文化特征向量之间的距离，构建一个文化距离矩阵，确定不同文化群体之间的相对位置和差异；根据文化距离矩阵，采用K-means聚类算法，将不同的用户划分为不同的文化群体，识别出文化群体之间的异质性；获取用户的线上数据和线下数据，通过已建立的文化特征模型提取用户的文化特征向量，线上数据包括浏览历史和搜索习惯，线下数据包括参与的文化活动和地理位置信息；根据用户文化特征向量与不同文化群体向量之间的距离，确定用户所属的文化群体；通过持续跟踪用户数据，监测用户文化特征向量的变化，实现对用户文化群体归属的动态评估。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述设计基于多元文化框架差异性的文化群体动态识别机制,实时评估不同群体间的文化距离，包括:

提取每个文化群体的文化特征，包括语言习惯、价值观和艺术偏好，构建每个文化群体的特征向量；若有新用户数据流入，则通过用户访问的页面、停留时间和点击顺序，提取用户文化特征，构建代表用户文化特征的向量；将用户文化特征向量与框架中各文化群体向量进行对比，使用欧式距离的方法，计算用户向量与各文化群体向量之间的距离；根据用户向量与各群体向量之间的距离，设置一个阈值，通过阈值判断用户最可能归属的文化群体；持续获取用户新数据，并重复进行特征提取、向量计算和距离判断过程；若用户向量与原归属群体向量距离变化值超过预定阈值，则判断用户的文化群体发生变化，将用户的文化群体归属进行调整；根据所有用户文化向量的更新，评估每个文化群体内部成员的变化，并修正文化群体特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述构建跨文化语言适应模型,支持创意内容表达方式与接收群体之间的动态匹配适配，包括:

获取目标用户的文化特征向量，判断所属文化群体；根据构建的文化距离矩阵，计算目标用户所属文化群体与其他各文化群体之间的文化距离；根据文化距离数据、用户特征向量和历史反馈数据，使用线性回归算法进行模型训练，构建跨文化语言适应模型，预测目标用户文化群体对各类创意内容表达方式的适配程度；根据适配评估结果，选择与目标用户文化群体适配程度最高的创意内容表达方式，匹配生成对应方式的创意内容，并传递给用户；在用户浏览、点击和转发行为后，获取用户对推荐内容的反馈；若用户反馈正面，则增加对应文化距离与创意内容表达方式匹配的权重；若用户反馈负面，则降低对应距离与表达方式的匹配权重，确定最佳的匹配选项；通过持续调整权重，优化跨文化语言适配模型，实现创意内容表达方式与接收群体之间的动态匹配。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于生成对抗网络产生兼顾创新性与多样性的候选创意内容集,覆盖跨文化表达方式，包括:

获取已有的各类创意内容作为训练样本，样本覆盖不同的创意表达方式，包括不同文化背景的内容；获取带标签训练样本，利用标签信息，对样本进行增强，通过数据扩展技术增加样本多样性，生成具有多样性的候选创意内容集；根据增强后的数据集，构建一个生成对抗网络并进行训练，包含生成模型与判别模型，生成模型产生创意内容，判别模型评估内容的真实性和质量；利用训练好的生成模型，输入随机噪声条件，生成候选的创意内容；若生成内容质量低于预期，则获取用户对部分候选内容的反馈，评估内容的创新性和多样性；若用户反馈结果不佳，则根据反馈数据进一步优化生成对抗网络，提升模型生成内容的质量；重复生成、评测和优化的过程，直至生成的创意内容满足预设的创新性和多样性要求。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据用户的文化特征和互动数据，评估文化群体间距离并筛选匹配的创意内容，包括:

获取用户文化特征向量，判断目标用户所属文化群体，并提取该文化群体的特征向量；使用欧式距离的方法，计算目标用户向量与其所属文化群体向量之间的文化距离；根据预设的阈值，在构建的文化距离矩阵中，确定与目标用户文化距离小于预设阈值的文化群体；基于生成的创意内容集，提取每个创意内容的语义特征向量，语义特征包括主题特征、情感特征和风格特征；计算每个创意内容特征向量与目标用户群体特征向量的相似度；若相似度高于预设阈值，则将对应创意内容加入候选集；根据用户浏览、点赞和转发的反馈数据，设置正向反馈的奖励值，若用户反馈程度大于预设阈值，则增加相应创意内容与文化距离的匹配权重；通过Q-learning算法，调整创意内容与文化距离的匹配权重，优化推荐策略；筛选出与目标群体文化距离匹配且获得用户用户正面反馈的创意内容，形成推荐集；还包括：根据文化特征与用户行为数据的分析，设计并优化跨文化内容推荐的动态评分机制。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述设计用户模拟机制预测不同文化群体的接受偏好,修正创意内容表达方式的适配误差，包括:

获取不同文化群体的用户数据，包括浏览和点击行为数据；提取代表用户特征的向量，包括兴趣点和活动参与度；对各文化群体推荐不同表达方式的创意内容，记录用户对创意内容的反馈数据，包括浏览和点击行为数据；根据获取的用户反馈数据，使用决策树算法，建立群体用户特征向量与内容表达方式之间的映射模型，预测某个文化群体用户对给定表达方式内容的反馈；在推荐过程中，对比创意内容的表达方式与模型预测的用户反馈，若某创意内容的表达方式与模型预测的用户反馈存在适配误差，则选择模拟结果中反馈最正面的内容表达方式；根据用户自身特征，使用协同过滤算法进行模型训练，生成个性化的表达方式偏好预测；通过不断获取用户反馈并调整个性化模型，持续优化创意内容适配，逐步逼近用户的表达方式偏好，实现创意内容推荐；还包括：根据文化特征与用户行为分析，实现多元文化环境下用户偏好的动态预测与适应。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过A/B测试的方式收集用户反馈,评估创意内容在多元文化群体中的接受效果，包括:

根据用户文化特征，将用户划分为不同的文化群体，构建一个多元文化的用户群体数据集；从候选创意内容集中随机抽取样本，并按照用户所属文化群体的比例，将从候选创意内容集中随机抽取的样本分成A组和B组两个互斥的测试组；将网站或应用的流量重定向到A组和B组，访问A组和B组内容的用户分别代表对应的文化群体；用户浏览内容后，获取用户的行为数据，包括页面停留时长、点击率和转化率；根据用户的行为数据，计算A/B组的接受效果；通过t-测试，比较A/B组的接受效果，判断两个测试组的接受效果差异是否超过预设阈值；若测试结果显示不同文化群体对创意内容的接受效果差异超过了预设阈值，则证明不同文化群体对创意内容的接受效果存在区分性，并根据不同文化群体对创意内容的接受效果调整内容组成策略；通过定期进行A/B测试，持续监测和评估各文化群体对创意内容的接受效果，并根据测试结果不断修正和优化创意内容生成策略。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于反馈效果调整多元文化框架中群体间的文化距离,实现表达适配的动态优化，包括:

获取用户对推荐创意内容的浏览、点击和转发的行为数据；根据内容样式和转化率指标，使用K-means算法进行模型训练，确定不同文化群体的用户对创意内容表达方式的反馈区别；基于全量用户行为数据，使用计算欧式距离的方法，重新计算文化群体向量之间的文化距离，全量用户行为数据为获取到的所有用户在使用平台或服务过程中产生的行为数据，包括用户的浏览记录、点击行为、内容偏好、转发和社交互动数据；在向量距离更新后，重新评估用户与文化群体的映射关系；根据新的文化距离，重新评估不同表达方式的内容在各文化群体中的接受程度，形成新的内容表达方式与文化距离之间的匹配表；若某些距离与内容表达方式的匹配权重需要调整，则匹配表进行相应的更新；重新推荐内容并验证新方式下用户的转化率，若新方式下用户的转化率提升，则认为优化是有效的；通过闭环迭代优化，获得文化距离与表达方式匹配的动态决策表，实现表达适配的持续升级。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据用户浏览历史和反馈数据，识别不同群体的口味漂移趋势，并优化内容推荐策略，包括:

持续获取用户特征数据，用户特征数据包括浏览历史、点击率和反馈，检测用户个人口味的变化情况；根据用户特征数据，使用ARIMA算法进行模型训练，构建口味漂移模型，检测用户口味的波动情况；若检测到用户口味发生波动，则标记出口味出现正负迁移的用户集合；根据口味出现变化用户，挖掘不同口味迁移方向的用户在年龄和性别维度的分布规律；根据用户群体的口味集体漂移趋势，判断不同文化群体对创意内容接受口味的变化方向；根据用户的文化特征向量，筛选与用户文化偏好相匹配的创意内容，对选定的内容进行表达方式的调整，表达方式的调整包括调整内容的语言风格和视觉呈现或主题框架；对于个性化口味偏好的用户，建立专属的个性口味模型，并在推荐过程中，根据用户所属群体的口味和用户自身的个性化口味，形成个性化推荐方案；在用户浏览创意内容后，获取用户反馈数据，检测口味漂移模型的有效性；若效果出现偏差，根据反馈数据调整模型参数，实现闭环迭代优化。