本发明涉及一种基于用户行为习惯算法的智能推荐引擎系统，属于大数据和AI算法技术领域。本发明包括基于用户的协同过滤算法生成的基于用户的推荐内容列表和基于内容的协同过滤算法生成的基于内容的推荐内容列表；基于用户的推荐内容列表通过喜爱度评分模型、二元喜爱度模型进一步优化。基于内容的推荐内容列表通过内容的相似度计算模型进一步优化。基于用户的推荐内容列表中的内容优先推荐于基于内容的推荐内容列表中的内容。本发明融合多种内容过滤方法和协同过滤方法的优点，通过大数据算法实现内容和用户偏好匹配优化；本发明有效地提高推荐系统的准确性，特别是在数据量大的情况下，能显著地提高推荐结果的质量。