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龙图腾网获悉深圳市新风向科技股份有限公司申请的专利一种结合学习兴趣模型的在线视频内容智能推送方法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：CN121000906B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511502857.8，技术领域涉及：H04N21/25；该发明授权一种结合学习兴趣模型的在线视频内容智能推送方法是由宋国光设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合学习兴趣模型的在线视频内容智能推送方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合学习兴趣模型的在线视频内容智能推送方法，包括步骤：基于多源用户行为数据构建动态兴趣向量，生成用户兴趣画像向量集并进行兴趣维度聚类与权重分配；根据用户兴趣画像向量集的聚类结果，生成视频内容特征向量集；建立用户兴趣画像向量集与视频内容特征向量集之间的多维度关联关系，输出用户‑视频匹配置信度矩阵；基于多目标优化策略将用户‑视频匹配置信度矩阵转化为推送序列并下发；实时收集用户对推送视频的反馈行为以实现闭环优化。本发明具有以下优点和效果：能够实现对用户动态学习兴趣的精准感知与深度语义匹配，显著提升内容分发的准确性、时效性和用户满意度，从而优化学习效率与体验。

本发明授权一种结合学习兴趣模型的在线视频内容智能推送方法在权利要求书中公布了：1.一种结合学习兴趣模型的在线视频内容智能推送方法，其特征在于，包括以下步骤： S100、基于多源用户行为数据构建动态兴趣向量，对用户历史观看记录、搜索关键词、互动行为数据进行多模态特征提取与融合，生成用户兴趣画像向量集，并对所述用户兴趣画像向量集进行兴趣维度聚类与权重分配； S200、根据所述用户兴趣画像向量集的聚类结果，对在线视频库中的视频内容进行深度语义分析与标签映射，提取视频内容的主题特征、知识结构特征与情感倾向特征，生成视频内容特征向量集； S300、建立所述用户兴趣画像向量集与所述视频内容特征向量集之间的多维度关联关系，采用相似度计算模型进行向量空间对齐与匹配度计算，输出用户-视频匹配置信度矩阵；包括： 对所述用户兴趣画像向量集和所述视频内容特征向量集进行向量空间对齐处理；其中，所述向量空间对齐处理包括将所述用户兴趣画像向量集中的每一个用户兴趣画像向量与所述视频内容特征向量集中每一个视频内容特征向量进行维度映射与尺度归一化，使所述用户兴趣画像向量集和所述视频内容特征向量集处于同一向量空间中； 基于对齐后的所述用户兴趣画像向量集和所述视频内容特征向量集，采用多模态相似度计算模型分别计算每一用户兴趣画像向量与每一视频内容特征向量之间的匹配度值，生成初步匹配度矩阵；其中，所述多模态相似度计算模型融合余弦相似度和欧氏距离两种度量方式，通过加权线性组合生成初步匹配度矩阵； 对所述初步匹配度矩阵进行置信度校准，生成校准后匹配度矩阵； 对所述校准后匹配度矩阵进行阈值过滤与排序优化，生成最终的用户-视频匹配置信度矩阵；其中，阈值过滤用于剔除匹配置信度分数低于预设阈值的用户-视频匹配对，接着对剩余匹配对按匹配度值进行降序排列； S400、基于多目标优化策略将所述用户-视频匹配置信度矩阵转化为推送序列，并通过内容分发网络接口实时下发所述推送序列至用户终端；包括： 对所述用户-视频匹配置信度矩阵进行推送序列生成处理，生成初始推送序列，接着基于多样性控制策略对所述初始推送序列进行内容多样性增强处理，生成多样性增强推送序列；其中，所述多样性控制策略包括对所述初始推送序列中属于同一兴趣维度的视频进行数量限制，并引入跨兴趣维度的视频以提升推送序列的内容覆盖广度； 通过内容分发网络接口将所述多样性增强推送序列实时下发至用户终端； S500、实时收集用户对推送视频的反馈行为，基于反馈数据动态调整用户兴趣画像向量集与推送策略，以实现闭环优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市新风向科技股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市南山区粤海街道深圳湾科技生态园9栋B座8层16-17室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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