本发明公开了一种电视智能推荐方法，涉及智能电视技术领域，该电视智能推荐方法通过贝叶斯网络综合用户身份，用户使用习惯，用户表情等信息，为用户量身定制推荐，与传统的推荐方法比贝叶斯网络可以综合更多的因素，使得推理结果更加接近用户的真实意愿；另一方面，与网络节目资源相比，电视节目数量和类型相对固定、用户评价信息相对较少且难以收集数量，因此采用单一的推荐方法是不可行的，本发明针对网络资源和电视台资源的不同特点利用贝叶斯网络和协同过滤算法的级联进行推荐，实时性更高，且更适合电视推荐应用场景。