近年来,随着互联网的快速发展,在线内容消费产品层出不穷,电子商务、多媒体在线播放、新闻推送等产品功能成为人们生活必需品。与此同时,基于在线系统中急剧性增长的信息,互联网中数量惊人的内容资源,人们对个性化信息推送和冗余信息筛选的需求越来越强烈。推荐系统已成为海量信息过滤和精准推送的核心工具,在电子商务网站、短视频产品和其他在线内容消费系统中扮演着不可或缺的角色。常见的推荐算法借助协同过滤的思路,基于相似度判定,对用户进行产品的推荐,但由于数据稀疏性和对用户、产品原始信息的挖掘不够充分,导致推荐系统效果较差。本文提出了一种基于多尺度特征交互和注意力机制的推荐模型,主要用以解决现有推荐系统中存在的预估精度低和特征单一的技术问题,在多个维度下综合考虑用户行为特征的隐式交互和显式交互。该模型基于用户原始行为特征和商品信息,利用矩阵分解、深度神经网络和卷积神经网络进一步挖掘用户信息,在宽度和深度两个维度下构建用户画像,从而实现更有效的推荐。本文在低阶显式特征交互的提取基础上,引入结合上采样的卷积神经网络,进一步实现具备可解释性的高阶特征交互,实现基于原始信息的更为深入有效的挖掘。与此同时,利用卷积神经网络中的池化层和上采样层的结构特性,分别实现特征选择和特征补充的功能,从而更加有效地应对推荐系统下的数据稀疏性,从而实现推荐系统精度上的有效提升。本文在上述基础上结合注意力机制,基于用户行为进行个性化建模,对用户本身的兴趣偏好进行综合分析,借助上下文信息进行特征在多维度下的加权融合,达到特征选择的效果,保证特征交互的有效性,并实现针对用户属性进行针对性推荐。与此同时,本文在完成宽度和深度两个维度下的特征交互任务的同时,考虑到两个任务下的实体向量是对同一个对象的不同解析,引入交叉共享单元,进行两个任务的信息交换,从而获取对方的额外信息,实现信息的互通与补充,也进一步弥补推荐系统场景下数据具有稀疏性的不足,提高推荐质量。基于以上创新推荐算法,本文设计并实现了基于用户行为特征交互及其偏好的推荐系统,进行用户和商品信息的有效挖掘和筛选,针对用户学习个性化权重,实现有效推荐。并对所实现的个性化推荐系统的整体框架及各模块的功能与交互关系进行了说明。该推荐模型的有效性和精准度在现实世界的数据集上得到了验证,具有极大的现实意义。