一种结合学习兴趣模型的在线视频内容智能推送方法

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。