(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111635473.5 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 天翼数字生活科技有限公司 地址 200072 上海市 静安区万 荣路1256、 1258号1423室 (72)发明人 沈鹏　王霄雨　 (74)专利代理 机构 上海专利商标事务所有限公 司 31100 专利代理师 蔡悦　杨洁 (51)Int.Cl. G06F 16/9536(2019.01) G06F 16/906(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于聚类和协同过滤的混合推荐方法和系 统 (57)摘要 本发明提供了一种基于聚类和协同过滤的 混合推荐方法和系统， 其中内容推荐方法包括： 基于用户的历史行为数据执行用户聚类； 基于所 述用户聚类， 确定目标用户的最近邻用户集； 基 于所述最近邻用户集中的每一个用户的内容评 分数据来确定所述目标用户对于多个内容的预 测评分； 以及基于所述对于多个内容的预测评分 为所述目标用户确定 推荐的内容。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 114912031 A 2022.08.16 CN 114912031 A 1.一种内容推荐方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 基于用户的历史行为数据执 行用户聚类； 基于所述用户聚类， 确定目标用户的最近邻用户集； 基于所述最近邻用户集中的每一个用户的内容评分数据来确定所述目标用户对于多 个内容的预测评分； 以及 基于所述对于多个内容的预测评分为所述目标用户确定推荐的内容。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 确定目标用户的最近邻用户集进一 步包括： 基于用户聚类结果， 将与 所述目标用户具有相同用户标签或属于同一用户画像群体的 多个用户确定为与所述目标用户的最近邻用户集。 3.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 基于所述最近邻用户集中的每一个用户的内 容评分数据来确定所述目标用户对于多个内容的预测评分进一 步包括： 基于协同过滤算法确定所述最近邻用户集中的每一个用户对于所述多个内容中的每 一个的预测评分； 以及 基于所述每一个用户的预测评分生成作为针对所述目标用户的推荐依据的评分矩阵。 4.如权利要求1所述的方法， 其特征在于， 待推荐的内容是IPTV媒体 内容库中的媒体内 容。 5.如权利要求4所述的方法， 其特征在于， 所述历史行为数据包括以下数据中的至少一 个： 收视内容； 收视时长； 收视次数； 以及收视类型。 6.一种内容推荐系统， 其特 征在于， 所述系统包括： 用户聚类模块， 所述用户聚类模块被配置成基于用户的历史行为数据执行用户聚类； 以及 内容推荐模块， 所述内容推荐模块被 配置成： 基于所述用户聚类， 确定目标用户的最近邻用户集； 基于所述最近邻用户集中的每一个用户的内容评分数据来确定所述目标用户对于多 个内容的预测评分； 以及 基于所述对于多个内容的预测评分为所述目标用户确定推荐的内容。 7.如权利要求6所述的系统， 其特 征在于， 确定目标用户的最近邻用户集进一 步包括： 基于用户聚类结果， 将与 所述目标用户具有相同用户标签或属于同一用户画像群体的 多个用户确定为与所述目标用户的最近邻用户集。 8.如权利要求6所述的系统， 其特征在于， 基于所述最近邻用户集中的每一个用户的内 容评分数据来确定所述目标用户对于多个内容的预测评分进一 步包括： 确定所述最近邻用户集中的每一个用户对于所述多个内容中的每一个的预测评分； 以 及 基于所述每一个用户的预测评分生成作为针对所述目标用户的推荐依据的评分矩阵。 9.如权利要求6所述的系统， 其特征在于， 待推荐的内容是IPTV媒体 内容库中的媒体内 容。 10.如权利要求9所述的系统， 其特征在于， 所述历史行为数据包括以下数据中的至少 一个：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114912031 A 2收视内容； 收视时长； 收视次数； 以及收视类型。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114912031 A 3