基于例外挖掘算法的智能电视用户行为获取方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于例外挖掘算法的智能电视用户行为获取方法及系统，方法包括：检测到智能电视开机时，则采集用于确定用户观看电视时用户数据的用户特征向量，将用户特征向量正则化，并进行哈希降维，得到降维用户特征向量；根据K‑均值聚类算法和层次聚类算法的混合算法将降维用户特征向量进行划分，得到不同K值对应的多个聚类树，并获取Gini不纯度最小时K值所对应的聚类树作为最佳聚类树；当最佳聚类树中各聚类的型心之间的距离均大于预设的距离阈值时，则保存该最佳聚类树对应的用户特征向量。本发明实现了对稀有用户的识别，扩大了内容服务的多样性或覆盖率，同时在识别过程中计算效率较高，成簇效果更佳。