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龙图腾网获悉长沙水青大可科技有限公司申请的专利一种基于大数据和人工智能的内容推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118779521B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410922216.7，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种基于大数据和人工智能的内容推荐方法及系统是由谢俊彪设计研发完成，并于2024-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据和人工智能的内容推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据和人工智能的内容推荐方法及系统，包括：首先捕获目标用户在预设周期内的行为，并利用预先训练的用户行为识别模型，对这些行为进行分析识别。该模型是通过大量的用户历史行为数据训练得到的，因此能够准确地识别用户行为的深层意图。根据识别结果，系统会为用户构建一个精准的用户画像，进而基于这个画像为用户提供个性化的内容推荐。如此设计，结合了大数据分析和人工智能的优势，能够实时、准确地捕捉用户需求，并为用户提供更为精准的内容推荐服务。

本发明授权一种基于大数据和人工智能的内容推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据和人工智能的内容推荐方法，其特征在于，包括： 获取目标用户在预设监控周期内的至少一个当前用户行为； 将所述至少一个当前用户行为输入预先训练完成的用户行为识别模型，得到所述至少一个当前用户行为对应的用户行为识别结果，其中，所述用户行为识别模型是基于用户历史行为集合作为训练集训练得到的； 根据所述用户行为识别结果，构建所述目标用户的目标用户画像； 基于所述目标用户画像，为所述目标用户进行内容推荐； 所述用户行为识别模型是通过以下方式得到的，包括： 从所述用户历史行为集合中获取多个待分类历史行为，并确定多个待定行为类别； 针对所述多个待分类历史行为中的每个待分类历史行为，将待分类行为数据分别与所述多个待定行为类别进行组合，获得与所述多个待定行为类别各自对应的组合行为描述； 获取待优化的行为匹配模型和已分配类型行为集合；所述已分配类型行为集合中的已分配类型行为包括已分类行为数据以及针对所述已分类行为数据的类别属性； 基于所述待优化的行为匹配模型，针对所述已分类行为数据以及所述已分类行为数据对应的类别属性进行行为类别关联，获得所述已分类行为数据的比对结果； 根据所述已分类行为数据的比对结果对所述待优化的行为匹配模型的模型参量进行优化，获得行为匹配模型；所述行为匹配模型是基于所述已分配类型行为集合中的已分配类型行为进行优化得到的； 基于所述行为匹配模型针对与所述多个待定行为类别各自对应的组合行为描述分别进行行为类别关联，获得所述多个待定行为类别各自对应的比对结果； 根据所述多个待定行为类别各自对应的比对结果对所述多个待定行为类别进行选取，获得与目标待分类历史行为关联成功的多个初阶候选行为类别；所述目标待分类历史行为包括所述待分类行为数据； 获取已分配类型行为集合对应的对比行为类别，并确定所述对比行为类别的类别配置启动要求；所述已分配类型行为集合中配置为所述对比行为类别的已分配类型行为的行为类别分布指标符合非常规动作识别准则； 当所述多个初阶候选行为类别中包含所述对比行为类别，获取所述对比行为类别对应的比对结果；所述对比行为类别对应的比对结果，是基于将所述目标待分类历史行为与所述对比行为类别进行类别对比确定的； 当所述对比行为类别对应的比对结果符合所述类别配置启动要求，基于所述多个初阶候选行为类别对所述目标待分类历史行为进行行为类别配置，获得所述目标待分类历史行为的已分配类型行为；所述对比行为类别，是基于统计已分配类型行为集合中的已分配类型行为获得的； 基于所述多个待分类历史行为一一对应的已分配类型行为优化所述已分配类型行为集合，并对所述用户历史行为集合中的待分类历史行为进行行为类别配置，直到针对所述用户历史行为集合中的待分类历史行为均完成行为类型划分处理； 将完成行为类型划分处理的所述用户历史行为集合作为训练集对初始用户行为识别模型进行训练，得到完成训练的所述用户行为识别模型。

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