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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种面向互联网电视的分时段推荐节目的方法和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：CN116017071B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202211591800.6，技术领域涉及：H04N21/466；该发明授权一种面向互联网电视的分时段推荐节目的方法和系统是由温雯;王文萃;郝志峰;蔡瑞初;陈炳峰设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向互联网电视的分时段推荐节目的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向互联网电视的分时段推荐节目的方法和系统，涉及智能电视节目推荐的技术领域，包括获取用户观看电视节目的历史记录，按时段进行划分，构建用户行为序列；提取用户个性化兴趣特征向量、历史节目时间相关特征向量、候选节目时间相关特征向量和候选节目一般特征向量；基于上述特征向量计算短期兴趣特征向量，并进一步计算用户对候选节目的长期偏好得分和短期偏好得分，融合计算获得最终候选节目预测概率；构建并优化推荐损失函数，获得优化后的分时段节目推荐模型，输出分时段电视节目推荐列表，实现电视节目分时段推荐。本发明考虑了不同客户在不同时段下存在不同兴趣的情况，为客户实现更精准化、个性化的节目推荐。

本发明授权一种面向互联网电视的分时段推荐节目的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向互联网电视的分时段推荐节目的方法，其特征在于，包括：S1：获取用户观看电视节目的历史记录，并按时段进行划分，构建用户行为序列；所述构建用户行为序列的具体方法为：获取用户观看电视节目的历史记录，包括用户集合和电视节目集合；设定时间周期，假设共T个周期，且在一个时间周期内，将每个用户观看的电视节目记录按照时间从小到大进行排列，划分为M个时段；将用户集合记为U＝{u1,…,up,…,u|U|}，up表示第p个用户，|U|表示用户数量；将电视节目集合记为I＝{item1,…,itemq,…,item|I|}，itemq表示第q个电视节目，|I|表示电视节目数量；构建用户行为序列为表示第p个用户在第t个周期的所有历史电视节目,表示第p个用户在第t个周期中的第m个时段观看的电视节目；S2：对用户行为序列进行特征提取，获得不同时段下的用户个性化兴趣特征向量、历史节目时间相关特征向量、候选节目时间相关特征向量和候选节目一般特征向量，具体方法为：将用户行为序列从高维空间映射到低维特征空间，利用以下映射函数实现特征提取： 式中，表示用户在当前周期的第m个时段的个性化兴趣特征向量，表示当前周期的第m个时段候选节目时间相关特征向量，表示前一周期的第m个时段历史节目时间相关特征向量，ΦI表示当前周期的候选节目一般特征向量；表示实数集，d表示低维特征空间的维度；S3：基于历史节目时间相关特征向量和候选节目时间相关特征向量，计算短期兴趣特征向量，具体方法为：通过前一周期的历史节目时间相关特征向量计算当前周期的时段特征向量： 式中，xn表示前一周期的第n时段特征向量，fagg*表示平均池化操作，表示前一周期的第n个时段中第j个历史节目时间相关特征向量，表示第p个用户在前一周期中的第n个时段的电视节目，n＝1,…,M；用户当前周期当前时段观看节目与前一周期的不同时段观看的节目存在不同程度的联系；计算前一周期各个时段相对当前周期中任一时段的注意力权重： 式中，表示当前周期中的第n个时段对前一周期中的第m个时段的第i个候选节目的注意力权重，exp*表示指数函数，e*表示相似度计算函数，xk表示第k时段特征向量，表示当前周期的第m个时段中第i个候选节目时间相关特征向量表示，其中： 式中，表示xn与的相似度值，Wm表示第m个时段的注意力层权重，融合各时段特征向量与对应的注意力权重，获得短期兴趣特征向量： 式中，表示第p个用户在当前周期中的第m个时段相对于第i个候选节目的短期兴趣特征向量；S4：根据用户个性化兴趣特征向量、候选节目时间相关特征向量、候选节目一般特征向量和短期兴趣特征向量，计算用户对候选节目的长期偏好得分和短期偏好得分，具体方法为：基于用户个性化兴趣特征向量和候选节目一般特征向量，计算用户对候选节目的长期偏好得分： 式中，表示第p个用户对当前周期第m个时段的第i个候选节目的长期偏好得分，表示第p个用户在当前周期第m个时段的个性化兴趣特征向量，ΦIi表示第i个候选节目的一般特征向量；基于候选节目时间相关特征向量与短期兴趣特征向量，计算用户对候选节目的短期偏好得分： 式中，表示第p个用户对当前周期第m个时段的第i个候选节目的短期偏好得分；S5：基于用户对候选节目的长期偏好得分和短期偏好得分，计算最终候选节目预测概率，具体方法为： 式中，表示第p个用户在当前周期第m个时段对第i个候选节目的最终候选节目预测概率，zm表示第m个时段长短期偏好重要性程度分值，表示第p个用户在第t-1个周期的所有历史电视节目；S6：构建分时段节目推荐模型，基于最终候选节目预测概率构建推荐损失函数，对推荐损失函数进行优化，获得优化好的分时段节目推荐模型；S7：获取待推荐用户的用户行为序列，输入到优化好的分时段节目推荐模型，获得分时段电视节目推荐列表，实现电视节目分时段推荐。

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