1.一种基于AIGC的数字媒体内容推荐系统，其特征在于，包括：行为事件收集模块，用于收集目标用户在当前会话中的一系列行为事件；

动态意图描述模块，用于将一系列行为事件输入经指令微调的大语言模型以得到动态意图描述；

文本嵌入模块，用于使用文本嵌入模型将动态意图描述转化为意图向量；

意图近似搜索模块，用于利用意图向量在内容库的向量索引中进行近似最近邻搜索以得到候选内容列表；

内容推荐模块，用于从候选内容列表中挑选前N项候选内容作为最终内容推荐列表；

其中，所述动态意图描述模块，包括：

语义嵌入编码单元，用于对一系列行为事件中各个行为事件进行语义嵌入编码以得到行为事件语义嵌入编码向量的时间序列分布；

时序上下文编码单元，用于对行为事件语义嵌入编码向量的时间序列分布进行行为事件时序上下文编码以得到用户行为模式时序隐含编码向量；

动态意图描述生成单元，用于基于用户行为模式时序隐含编码向量，得到动态意图描述；

其中，所述时序上下文编码单元，包括：

节点提取子单元，用于从行为事件语义嵌入编码向量的时间序列分布中提取行为事件当前节点特征向量，且将行为事件语义嵌入编码向量的时间序列分布中的行为事件其他节点特征向量定义为行为事件待传播节点特征向量以得到行为事件待传播节点特征向量的时间序列；

仿动态液态消息传播子单元，用于基于行为事件待传播节点特征向量的时间序列中的各个行为事件待传播节点特征向量与行为事件当前节点特征向量之间的行为事件液体交互场，对行为事件待传播节点特征向量的时间序列中的各个行为事件待传播节点特征向量进行行为事件仿动态液态消息传播以得到行为事件节点消息动态编码向量的集合；

融合子单元，用于融合行为事件节点消息动态编码向量的集合和行为事件当前节点特征向量以得到用户行为模式时序隐含编码向量。

2.根据权利要求1所述的基于AIGC的数字媒体内容推荐系统，其特征在于，所述语义嵌入编码单元，用于：使用行为事件嵌入矩阵对一系列行为事件中各个行为事件进行语义嵌入编码以得到行为事件语义嵌入编码向量的时间序列分布。

3.根据权利要求2所述的基于AIGC的数字媒体内容推荐系统，其特征在于，所述仿动态液态消息传播子单元，用于：计算行为事件待传播节点特征向量的时间序列中的各个行为事件待传播节点特征向量相对于行为事件当前节点特征向量的行为事件节点动态传动势能以得到行为事件节点动态传动势能编码向量的时间序列；

计算行为事件待传播节点特征向量的时间序列中的各个行为事件待传播节点特征向量相对于行为事件当前节点特征向量的行为事件消息传播排斥力系数以得到行为事件消息传播排斥力系数的时间序列；

基于行为事件消息传播排斥力系数的时间序列和行为事件节点动态传动势能编码向量的时间序列，对行为事件待传播节点特征向量的时间序列中的各个行为事件待传播节点特征向量进行仿动态液态消息传播以得到行为事件节点消息动态编码向量的集合。

4.根据权利要求3所述的基于AIGC的数字媒体内容推荐系统，其特征在于，所述融合子单元，用于：对行为事件节点消息动态编码向量的集合进行多体传播协同重整化以得到优化行为事件节点消息动态编码向量的集合；

融合优化行为事件节点消息动态编码向量的集合和行为事件当前节点特征向量以得到用户行为模式时序隐含编码向量。

5.根据权利要求4所述的基于AIGC的数字媒体内容推荐系统，其特征在于，所述动态意图描述生成单元，用于：将用户行为模式时序隐含编码向量嵌入预设定Prompt后，将其输入经指令微调的大语言模型以得到动态意图描述。

6.根据权利要求5所述的基于AIGC的数字媒体内容推荐系统，其特征在于，预设定Prompt为：“根据以下用户近期与数字媒体的交互行为序列语义信息，推断用户当前的具体兴趣点、内容偏好或正在寻找的内容类型，并生成一个简洁的意图描述文本。

7.根据权利要求6所述的基于AIGC的数字媒体内容推荐系统，其特征在于，所述文本嵌入模块，用于：使用基于Word2vec模型的文本嵌入模型对动态意图描述进行嵌入编码以得到意图向量。