1.一种适用于认知训练平台的推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1，制作游戏数据预制表，游戏数据预制表包括游戏的受欢迎程度、推荐训练的日期和平均持续时间，优先级的确定包括以下一个或多个：确定用户训练的优先级和关于被选择用于呈现给用户的训练中的每个认知训练的信息；确定认知训练的受欢迎程度；确定用户对认知训练的先前表现的测量,游戏的优先级由问卷而得，游戏权重由优先级而得，游戏数据由用户训练而得；

步骤2，游戏数据预制表、游戏优先级、权重以及游戏数据利用相关公式计算得出游戏初始概率；

步骤3，根据初始概率，利用游戏数据预制表、游戏概率、游戏矩阵得出推荐概率最大的游戏。

2.如权利要求1所述的一种适用于认知训练平台的推荐方法，其特征在于，在计算设备上执行的概率计算器确定用户数据、优先级和训练数据，然后可以使用这些信息来确定初始概率，初始概率可以根据局部一致性进行调整；

概率计算器传递给游戏选择器初始概率、训练数据和控制认知功能的矩阵，训练选择器基于初始概率、训练数据和矩阵为用户选择一组认知训练。

3.如权利要求1或2所述的一种适用于认知训练平台的推荐方法，其特征在于，权重因子与每个优先级相关联，偏离预期频率由概率计算器控制，初始概率根据局部一致性进行调整，在一个给定的认知训练中，局部一致性可以在少数会话中一致地训练，初始概率的计算包括优先权的确定：xi表示训练在优先级i上的初始得分，μ表示所有训练在优先级i上得分的均值，σ表示所有训练在优先级i上得分的标准差。

4.如权利要求1或2所述的一种适用于认知训练平台的推荐方法，其特征在于，根据游戏矩阵修正推荐概率，得出最后推荐概率。