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龙图腾网获悉浙江出海数字技术有限公司申请的专利基于大数据挖掘的短剧个性化内容推送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：CN120632196B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510590258.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于大数据挖掘的短剧个性化内容推送方法及系统是由何旭琼;张云峰设计研发完成，并于2025-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据挖掘的短剧个性化内容推送方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及数据处理技术领域，公开了一种基于大数据挖掘的短剧个性化内容推送方法及系统。该方法包括：分析短剧特征生成内容向量；根据内容向量分析用户行为，获取情感模式；构建兴趣图谱并训练情感共鸣网络形成推荐模型；应用情感节奏算法排序生成推荐列表；生成多模态预览资源；分析用户交互行为调整情感权重，优化推送效果。本申请解决现有短剧推荐系统中过度关注内容类型匹配而忽视情感体验维度、缺乏情感序列整体规划以及内容预览方式单一的问题，通过构建基于情感共鸣的推荐机制和多模态预览系统，提高推荐内容的情感匹配精度和用户满意度。

本发明授权基于大数据挖掘的短剧个性化内容推送方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据挖掘的短剧个性化内容推送方法，其特征在于，所述方法包括： 对短剧内容进行特征提取和标签构建处理，生成短剧内容特征向量； 基于所述短剧内容特征向量对用户行为数据进行采集和情感分析处理，得到用户情感模式数据； 根据所述短剧内容特征向量和所述用户情感模式数据构建用户兴趣图谱，并对所述用户兴趣图谱进行情感共鸣网络训练，得到内容推荐模型，包括：基于所述短剧内容特征向量和所述用户情感模式数据构建以用户为中心节点的知识图谱结构，得到包含内容类别、短剧实体、情感标签的初始兴趣图谱；对所述初始兴趣图谱应用图神经网络算法进行表示学习处理，得到捕捉用户兴趣结构特征的低维稠密向量；构建包含情感轨迹提取器、共鸣匹配器和情感强化预测器的三组件神经网络架构，得到情感共鸣增强网络模型；将短剧内容的情感变化数据输入所述情感轨迹提取器进行处理，得到捕捉情节发展中情感高潮和转折点的内容情感轨迹；将所述内容情感轨迹和所述用户情感模式数据输入所述共鸣匹配器进行相似度计算处理，得到用户-内容情感共鸣度量值；基于所述用户-内容情感共鸣度量值和所述低维稠密向量进行深度特征融合处理，得到集成语义匹配和情感共鸣双重能力的内容推荐模型； 将所述内容推荐模型应用于候选内容池，通过情感节奏规划算法对候选短剧进行排序处理，得到短剧推荐列表； 对所述短剧推荐列表中的短剧内容进行多模态预览资源生成处理，得到内容预览数据； 采集用户与所述内容预览数据的交互行为数据，并结合用户观看完成率、重复观看次数和社交分享行为，计算情感匹配得分，根据所述情感匹配得分调整所述内容推荐模型中的情感权重系数，生成目标短剧推荐列表。

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