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龙图腾网获悉广东南方智媒科技有限公司申请的专利媒体个性化推荐feed服务系统的构建方法及feed服务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：CN120030240B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510497120.5，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权媒体个性化推荐feed服务系统的构建方法及feed服务系统是由麦淼;黎盛才;罗小龙设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本媒体个性化推荐feed服务系统的构建方法及feed服务系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种媒体个性化推荐feed服务系统的构建方法及feed服务系统，包括通过接入数据接入服务获取来自数据层的推荐数据，构建初步的推荐候选集；通过接入实时修正服务动态更新推荐候选集，并通过使用三级缓存机制，优化推荐内容的存储和访问效率；通过接入推荐干预服务和AB测试服务，根据预设规范动态调整推荐候选集中的内容权重和显示顺序；通过接入推荐接口服务将优化后的推荐候选集排序、过滤并输出给用户，提供个性化的媒体推荐内容并输出至应用层。本发明通过缓存高频候选集数据和优化推荐策略，提升了系统的响应速度和用户体验，确保媒体推荐内容的相关性和多样性，同时满足用户的个性化需求和正向导向标准。

本发明授权媒体个性化推荐feed服务系统的构建方法及feed服务系统在权利要求书中公布了：1.一种媒体个性化推荐feed服务系统的构建方法，其特征在于：包括， 通过接入数据接入服务获取来自数据层的推荐数据，构建初步的推荐候选集； 通过接入实时修正服务动态更新推荐候选集，并通过使用三级缓存机制，优化推荐内容的存储和访问效率，包括， 通过预设的推荐实时修正步骤，根据用户行为数据调整已阅读内容状态并调整推荐候选集的权重，动态更新推荐候选集以优化实时性和准确性； 通过预设的推荐缓存步骤，基于用户行为数据、内容热度以及用户特征分析判定高频推荐候选集，并将所述高频推荐候选集存储至缓存，定期更新和清理缓存以提升数据访问的实时性和效率； 所述三级缓存机制包括通过mongodb、elasticsearch和redis进行分级存储；所述mongodb用于存储所述推荐数据，所述elasticsearch用于分布式存储所述推荐候选集；所述redis用于存储判定为高频的推荐候选集；通过定时任务和活跃用户预测，将所述推荐候选集从elasticsearch预加载至redis中，实现高效查询与快速访问的平衡； 通过接入推荐干预服务和AB测试服务，根据预设规范动态调整推荐候选集中的内容权重和显示顺序，包括， 通过预设的推荐干预步骤，根据预设的媒体内容规范动态调整推荐候选集的内容权重和显示顺序，确保推荐内容符合个性化和正向导向标准； 通过预设的推荐AB测试步骤，对用户进行分组测试不同的推荐策略，确保每个用户在测试期间使用相同的推荐策略以评估推荐效果； 通过接入推荐接口服务将优化后的推荐候选集排序、过滤并输出给用户，提供个性化的媒体推荐内容并输出至应用层； 通过所述预设的推荐缓存步骤，定时查询预设时间内的活跃用户，将所述活跃用户的推荐候选集存储至所述redis； 在所述redis中，使用排序集合zset存储所述推荐候选集，并以用户唯一标识作为缓存的访问key； 通过所述推荐接口服务，以所述用户唯一标识从redis中获取所述推荐候选集； 将用户已阅读和加入黑名单的媒体缓存至redis，使用set集合依据所述用户唯一标识进行缓存； 在通过推荐接口服务返回推荐候选集前，过滤掉所述已阅读和加入黑名单的媒体。

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