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龙图腾网恭喜武汉风行在线技术有限公司申请的专利一种短视频自动化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：CN113590942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202110811538.0，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权一种短视频自动化推荐方法及系统是由廖云;聂青云;谢博钒设计研发完成，并于2021-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种短视频自动化推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种短视频自动化推荐方法及系统，所述方法包括：解析用户活动日志并预处理，分别生成用户事件信息和视频事件信息；根据用户事件信息提取用户特征，使用基于特征交叉的神经网络深度模型来生成用户画像和偏好；根据视频事件信息动态计算视频评分，根据视频评分对视频数据进行动态分组处理并生成多种热门数据源；加载后台配置运营策略，根据用户的画像以及偏好，从不同数据源中召回符合条件的视频，输出到前端展示。本发明根据用户日志学习用户偏好，根据分组算法生成多种视频数据源，通过后台配置运营策略从不同数据源中召回符合条件的视频，实现机器的自动化运营。

本发明授权一种短视频自动化推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种短视频自动化推荐方法，其特征在于，所述方法包括：解析用户活动日志并预处理，分别生成用户事件信息和视频事件信息；根据用户事件信息提取用户特征，使用基于特征交叉的神经网络深度模型来生成用户画像和偏好；根据视频事件信息动态计算视频评分，根据视频评分对视频数据进行动态分组处理并生成多种热门数据源；加载后台配置运营策略，根据用户的画像以及偏好，从不同数据源中召回符合条件的视频，输出到前端展示；所述解析用户活动日志并预处理具体包括：通过日志解析程序获取用户日志，在一段时间窗口内聚合一个视频的点击、播放、曝光信息，生成不同的侧重事件流；所述根据用户事件信息提取用户特征，使用基于特征交叉的神经网络深度模型来生成用户画像和偏好具体包括：从用户事件信息中提取用户维度特征和视频维度特征；所述用户维度特征包括用户的地域和观看时间段特征，所述视频维度特征包括用户所观看的视频的标签、频道、主播和观看时长特征；使用双塔模型对用户和视频两个维度进行特征交叉得到用户的画像以及偏好；所述根据视频CTR动态计算视频评分的具体方式为：取视频的曝光、点击和播放数据计算视频CTR；根据视频CTR及视频的创建时间createDay、上榜时间rankDay动态计算视频评分S，计算规则是：S＝T-createDay*weight_1+T-rankDay*weight_2+CTR其中，T为推荐周期，weight_1、weight_2均为根据具体业务具体设置的权重参数，随着时间增大权重会缩小；所述根据视频评分对视频数据进行动态分组处理并生成热门数据源具体为：将视频评分由高到低进行排列，按照视频评分占全局top多少比例来分配不同组别；分组包括新视频组，一级热门池，二级热门池，顶级热门池，不同分组拥有不同的曝光比例；不同组内按照视频的频道、主播或标签再进行细分处理；把分组数据源存储到可访问的存储介质中，按照不同尺度的时间分别存储，构成实时热门数据源；所述后台配置运营策略包括配置一个TAB页下有多少楼层，每个楼层所需视频数目，并添加限定条件，限定条件包括楼层数目、主播多样性和频道多样性；所述加载后台配置运营策略，根据用户的画像以及偏好，从不同数据源中召回符合条件的视频，具体包括：通过解析程序将配置运营策略翻译成召回规则和过滤规则；在指定召回规则下，利用用户的画像和偏好，从数据源中召回符合用户喜好的视频；所述数据源包括离线数据源、热门数据源和最近更新数据源，从上到下依次召回；根据视频评分对召回数据重排序，根据过滤规则输出符合要求的数据；最后组装所有楼层输出JSON数据返回给调用者。

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