CN108388591B - 图书的推荐方法、装置、系统及可读存储介质 - Google Patents

图书的推荐方法、装置、系统及可读存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种图书的推荐方法、装置、系统及可读存储介质，所述推荐方法包括：获取每个读者的人脸图像信息，并根据所述人脸图像信息为每个所述读者创建一对应的读者账号ID；获取所述读者所阅读的书籍的书名信息以及阅读频次信息，并根据所述书名信息确定对应的书籍类型，其中所述阅读频次信息为读者在预设时间内阅读同一本书籍的频次；当判断到所述阅读频次信息中的阅读频次高于预设频次时，则向所述读者账号ID推送第一书籍列表，其中所述第一书籍列表为与所述书籍类型相同的且高于预设评分值的所有书籍的名称列表。本发明提出的图书的推荐方法，可根据读者所偏爱的书籍类型，对应推荐相关的好评书籍。

Description

图书的推荐方法、装置、系统及可读存储介质
技术领域
本发明涉及图书推荐技术领域，特别涉及一种图书的推荐方法、装置、系统及可读存储介质。
背景技术
随着移动、互联网技术的飞速发展，图书的数字化成为一个必然趋势。越来越多的图书阅读平台受到了用户的高度关注，并取得了迅猛发展，已经成为人们获取信息和知识的重要途径。
众所周知的，在图书阅读平台上，通常拥有海量的数字图书资源。因此如何充分有效地利用这些丰富而宝贵的资源，让用户能够更快捷地找到并充分利用它们就显得非常重要。基于这一需求的日益迫切，图书的个性化智能推荐是图书阅读平台的一个很重要的功能。
然而，现有的图书的推荐方法，其智能化程度较低，无法根据读者所偏好的图书类型，推荐对应的书籍，在用户体验上仍有待提高。
发明内容
为此，本发明的目的是为了解决的图书推荐方法中，智能化程度较低，无法根据读者所偏好的图书类型，推荐对应的书籍的问题。
本发明提出一种图书的推荐方法，其中，所述方法包括如下步骤：
获取每个读者的人脸图像信息，并根据所述人脸图像信息为每个所述读者创建一对应的读者账号ID；
获取所述读者所阅读的书籍的书名信息以及阅读频次信息，并根据所述书名信息确定对应的书籍类型，其中所述阅读频次信息为读者在预设时间内阅读同一本书籍的频次；
当判断到所述阅读频次信息中的阅读频次高于预设频次时，则向所述读者账号ID推送第一书籍列表，其中所述第一书籍列表为与所述书籍类型相同的且高于预设评分值的所有书籍的名称列表。
本发明提出的图书的推荐方法，当读者进入到一阅读区时，首先获取该读者的人脸图像信息，然后为该读者对应创建一读者账号ID，在读者进行阅读时，获取该读者所阅读的书籍的书名信息以及阅读频次信息，根据书名信息确定对应的书籍类型之后，判断读者所阅读的书籍的阅读频次是否大于预设频次，若阅读频次大于预设频次，则可以判定该书籍为读者所偏爱的书籍，此时对应向该读者的读者账号ID推送第一书籍列表。本发明提出的图书的推荐方法，可根据读者所偏爱的书籍类型，对应推荐相关的好评书籍。
所述图书的推荐方法，其中，所述获取每个读者的人脸图像信息，并根据所述人脸图像信息为每个所述读者创建一对应的读者账号ID的方法包括如下步骤：
获取所述读者的人脸图像信息，在第一预设数据库中查找是否与所述人脸图像信息相对应的所述读者账号ID；
若否，则根据所述人脸图像信息为所述读者创建一对应的所述读者账号ID。
所述图书的推荐方法，其中，确定所述书籍类型的方法包括如下步骤：
获取所述书名信息中的至少一书名关键词，根据所述书名关键词在第二预设数据库中查找与所述书名关键词相关的所有的所述书籍类型，其中所述书名关键词与所述书籍类型之间存在一类型匹配度；
将所述类型匹配度最高的所述书籍类型确定为与所述书名信息相对应的所述书籍类型。
所述图书的推荐方法，其中，确定所述阅读频次信息的方法包括如下步骤：
每隔第一单位时间获取所述读者所阅读的书籍的所述书名信息；
计算在所述预设时间内每本书籍被阅读的总次数，以确定得到所述阅读频次信息。
所述图书的推荐方法，其中，每个所述读者账号ID还对应有所述读者的学历信息以及研究专业信息，所述方法还包括：
根据所述读者的所述学历等级信息以及所述研究专业信息，生成第二书籍列表，其中所述第二书籍列表为与所述读者的学历程度以及研究专业相关的所有书籍的名称列表。
所述图书的推荐方法，其中，在每个单元阅读区内设有一地磁监测仪，所述地磁监测仪用于监测所述读者进入到所述单元阅读区内的次数，在每个所述单元阅读区内放置有同一所述书籍类型的书籍，所述方法还包括：
获取所述读者在所述预设时间内进入到每个所述单元阅读区内的浏览次数；
当判断到所述浏览次数大于预设浏览次数时，则向所述读者账号ID推送所述第一书籍列表。
本发明还提出一种图书的推荐装置，其中，所述推荐装置包括：
ID创建模块，用于获取每个读者的人脸图像信息，并根据所述人脸图像信息为每个所述读者创建一对应的读者账号ID；
分析处理模块，用于获取所述读者所阅读的书籍的书名信息以及阅读频次信息，并根据所述书名信息确定对应的书籍类型，其中所述阅读频次信息为读者在预设时间内阅读同一本书籍的频次；
书籍推荐模块，用于当判断到所述阅读频次信息中的阅读频次高于预设频次时，则向所述读者账号ID推送第一书籍列表，其中所述第一书籍列表为与所述书籍类型相同的且高于预设评分值的所有书籍的名称列表。
所述图书的推荐装置，其中，所述ID创建模块还具体用于：
获取所述读者的人脸图像信息，在第一预设数据库中查找是否与所述人脸图像信息相对应的所述读者账号ID；
若否，则根据所述人脸图像信息为所述读者创建一对应的所述读者账号ID。
本发明还提出一种图书的推荐系统，其中，包括设于阅读区的多个摄像头、至少一处理器以及与所述处理器进行数据传输的服务器，其中所述处理器具体用于：
获取每个读者的人脸图像信息，并根据所述人脸图像信息为每个所述读者创建一对应的读者账号ID；
获取所述读者所阅读的书籍的书名信息以及阅读频次信息，并根据所述书名信息确定对应的书籍类型，其中所述阅读频次信息为读者在预设时间内阅读同一本书籍的频次；
当判断到所述阅读频次信息中的阅读频次高于预设频次时，则向所述读者账号ID推送第一书籍列表，其中所述第一书籍列表为与所述书籍类型相同的且高于预设评分值的所有书籍的名称列表。
本发明还提出一种可读存储介质，其中，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如上所述的图书的推荐方法。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为本发明第一实施例提出的图书的推荐方法的流程图；
图2为本发明第二实施例提出的图书的推荐方法的流程图；
图3为本发明第三实施例提出的图书的推荐方法的流程图；
图4为本发明第四实施例提出的图书的推荐装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”、“上”、“下”以及类似的表述只是为了说明的目的，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
现有的图书的推荐方法，其智能化程度较低，无法根据读者所偏好的图书类型，推荐对应的书籍，在用户体验上仍有待提高。
请参阅图1,，对于本发明第一实施例提出的图书的推荐方法，其中，所述方法包括如下步骤：
S101，获取每个读者的人脸图像信息，并根据所述人脸图像信息为每个所述读者创建一对应的读者账号ID。
在本步骤中，当读者进入到一阅读区时，例如在本实施例中，该阅读区为一书店。当读者进入到书店时，此时设于该书店入口处的摄像头会摄录读者的人脸图像信息，然后将该人脸图像信息发送至设于该书店内的处理器进行分析处理。其中，每个书店内均至少设有一处理器，该处理器可以与云端服务器进行信号的交换传输。可以理解的，在该云端服务器中存储有海量的图书信息以及对应的评分值信息。
在处理器获取了读者的人脸图像之后，由于人脸图像具有唯一性，此时该处理器则根据所获取的人脸图像信息对应创建一读者账号ID。
S102，获取所述读者所阅读的书籍的书名信息以及阅读频次信息，并根据所述书名信息确定对应的书籍类型，其中所述阅读频次信息为读者在预设时间内阅读同一本书籍的频次。
如上所述，在创建了读者账号ID后，当读者在该书店内进行浏览阅读时，由于在该书店内设置了多个摄像头，该摄像头会摄录获取读者所浏览阅读的书籍的书名信息。与此同时，对于同一本书籍而言，也对应有读者进行阅读时的阅读频次信息。
在本实施例中，该阅读频次信息的确定方法如下所述：每隔第一单位时间获取读者所阅读的书籍的书名信息；计算在预设时间内每本书籍被阅读的总次数，以确定得到阅读频次信息。例如，在本实施例中，该第一单位时间为3min，预设时间为2h。也即设于书店内的摄像头每隔3min摄录一次读者所阅读的书籍的书名信息，然后累计统计在2h内每本书籍被阅读的总次数，所得到的总次数即为该书籍对应的阅读频次信息。
例如，读者连续阅读书籍《简.爱》30min，之后便陆续浏览其它的书籍，则此时统计得到的书籍《简.爱》的阅读频次为10次。在此需要说明的是，对于一次有效的计数而言，以3min作为一个时间段，在该时间段的起始时间点以及终止时间点均需要分别摄录一次书籍的书名信息。且当起始时间点以及终止时间点处所摄录的书籍的书名信息相同时，才能计作为一次有效的频次计数。
进一步的，在获取了上述的书名信息之后，由于书名信息中存在至少一书名关键词，该处理器会将书名关键词传输至云端服务器，在该云端服务器中查找与该书名关键词相关的所有的书籍类型。在此需要指出的是，在云端服务器中，每个书名关键词与书籍类型之间存在一类型匹配度。在本实施例中，将类型匹配度最高的书籍类型确定为与该书名关键词相对应的书籍类型。
在此还需要补充的是，在实际的书籍类型的判断过程中，也可以同时参照书籍的作者信息，来计算与书籍类型之间的类型匹配度。例如，对书籍《简.爱》而言，对应的书名关键词为“简”与“爱”，对应的作者信息为“夏洛蒂·勃朗特”。可以理解的，结合书名关键词以及作者信息，可以更加准确地确定对应的书籍类型，例如在本实施例中，根据类型匹配度由高至低的顺序，最终确定书籍《简.爱》的书籍类型为“经典外国文学”。
S103，当判断到所述阅读频次信息中的阅读频次高于预设频次时，则向所述读者账号ID推送第一书籍列表，其中所述第一书籍列表为与所述书籍类型相同的且高于预设评分值的所有书籍的名称列表。
如上所述，对于读者所阅读的书籍，在确定了对应的阅读频次信息以及书籍类型之后，若阅读频次信息中的频次信息高于预设频次时，则确定该书籍为读者所喜爱的书籍，此时需要对应向该读者推送一书籍列表。
例如，书籍《简.爱》在2h内的阅读频次为10次，该阅读频次相较于其它的书籍而言，其阅读频次最高，则此时可以确定书籍《简.爱》为读者所喜爱的书籍，系统需要向该读者推送对应的书籍列表。进一步的，由于确定了书籍《简.爱》的书籍类型为“经典外国文学”，则此时该处理器会向云端服务器发送一书籍推荐请求指令，该云端服务器会搜寻与“经典外国文学”有关的，且评分值高于预设评分值的相关书籍的列表，返回给设于书店内的处理器之后，该处理器则对应向该读者的读者账号ID进行推送。例如，所推荐的相关书籍为《呼啸山庄》、《牛虻》、以及《百年孤独》等。
在此需要指出的是，所推荐的书籍中，需要保证评分值高于预设评分值，主要是为了保证所推荐的书籍的内容质量。
本发明提出的图书的推荐方法，当读者进入到一阅读区时，首先获取该读者的人脸图像信息，然后为该读者对应创建一读者账号ID，在读者进行阅读时，获取该读者所阅读的书籍的书名信息以及阅读频次信息，根据书名信息确定对应的书籍类型之后，判断读者所阅读的书籍的阅读频次是否大于预设频次，若阅读频次大于预设频次，则可以判定该书籍为读者所偏爱的书籍，此时对应向该读者的读者账号ID推送第一书籍列表。本发明提出的图书的推荐方法，可根据读者所偏爱的书籍类型，对应推荐相关的好评书籍。
请参阅图2，对于本发明第二实施例提出的图书的推荐方法，其具体实施过程包括如下步骤：
S201，获取每个读者的人脸图像信息。
同样的，当读者进入到书店时，此时设于该书店入口处的摄像头会摄录读者的人脸图像信息，然后将该人脸图像信息发送至设于该书店内的处理器进行分析处理。其中，每个书店内均至少设有一处理器，该处理器可以与云端服务器进行信号的交换传输。
S202，在第一预设数据库中查找是否与人脸图像信息相对应的读者账号ID。
如上所述，在获取了读者的人脸图像信息之后，处理器将对所获取到的人脸图像信息进行处理。具体的，在本步骤中，在第一预设数据库中查找是否与人脸图像信息相对应的读者账号ID。其中，该第一预设数据库为加载在该处理器中的数据库，该数据库内的数据一直处于动态变化中，也即当有新的读者进入到书店内时，则会为该读者新建一读者账号ID。在本步骤中，在获取了读者的人脸图像信息之后，在处理器中的第一预设数据库中查找是否与该读者的人脸图像信息相对应的读者账号ID。
S203，根据人脸图像信息为读者创建一对应的读者账号ID。
进一步的，当判断到该处理器中的预设数据库中不存在与该读者的人脸图像信息相对应的读者账号ID时，则新建一对应的读者账号ID，以便于后期的书籍列表推送。
S204，获取读者所阅读的书籍的书名信息以及阅读频次信息，并根据书名信息确定对应的书籍类型。
在本实施例中，该阅读频次信息的确定方法如下所述：每隔第一单位时间获取读者所阅读的书籍的书名信息；计算在预设时间内每本书籍被阅读的总次数，以确定得到阅读频次信息。例如，在本实施例中，该第一单位时间为5min，预设时间为3h。也即设于书店内的摄像头每隔5min摄录一次读者所阅读的书籍的书名信息，然后累计统计在3h内每本书籍被阅读的总次数，所得到的总次数即为该书籍对应的阅读频次信息。
例如，读者连续阅读书籍《时间简史》50min，之后便陆续浏览其它的书籍，则此时统计得到的书籍《时间简史》的阅读频次为10次。在此需要说明的是，对于一次有效的计数而言，以5min作为一个时间段，在该时间段的起始时间点以及终止时间点均需要分别摄录一次书籍的书名信息。且当起始时间点以及终止时间点处所摄录的书籍的书名信息相同时，才能计作为一次有效的频次计数。
进一步的，在获取了上述的书名信息之后，由于书名信息中存在至少一书名关键词，该处理器会将书名关键词传输至云端服务器，在该云端服务器中查找与该书名关键词相关的所有的书籍类型。在此需要指出的是，在云端服务器中，每个书名关键词与书籍类型之间存在一类型匹配度。在本实施例中，将类型匹配度最高的书籍类型确定为与该书名关键词相对应的书籍类型。
在此还需要补充的是，在实际的书籍类型的判断过程中，也可以同时参照书籍的作者信息，来计算与书籍类型之间的类型匹配度。例如，对书籍《时间简史》而言，对应的书名关键词为“时间”与“简史”，对应的作者信息为“史蒂芬.霍金”。可以理解的，结合书名关键词以及作者信息，可以更加准确地确定对应的书籍类型，例如在本实施例中，根据类型匹配度由高至低的顺序，最终确定书籍《时间简史》的书籍类型为“科普文学”。
S205，当判断到阅读频次信息中的阅读频次高于预设频次时，则向读者账号ID推送第一书籍列表。
如上所述，对于读者所阅读的书籍，在确定了对应的阅读频次信息以及书籍类型之后，若阅读频次信息中的频次信息高于预设频次时，则确定该书籍为读者所喜爱的书籍，此时需要对应向该读者推送一书籍列表。
例如，书籍《时间简史》在3h内的阅读频次为10次，该阅读频次相较于其它的书籍而言，其阅读频次最高，则此时可以确定书籍《时间简史》为读者所喜爱的书籍，系统需要向该读者推送对应的书籍列表。进一步的，由于确定了书籍《时间简史》的书籍类型为“科普文学”，则此时该处理器会向云端服务器发送一书籍推荐请求指令，该云端服务器会搜寻与“科普文学”有关的，且评分值高于预设评分值的相关书籍的列表，返回给设于书店内的处理器之后，该处理器则对应向该读者的读者账号ID进行推送。例如，所推荐的书籍为《三体》、《昆虫记》以及《上帝掷骰子吗：量子物理史话》等。
请参阅图3，对于本发明第三实施例提出的图书的推荐方法，其具体实施过程包括如下步骤：
S301，获取每个读者的人脸图像信息。
当读者进入到书店时，此时设于该书店入口处的摄像头会摄录读者的人脸图像信息，然后将该人脸图像信息发送至设于该书店内的处理器进行分析处理。其中，每个书店内均至少设有一处理器，该处理器可以与云端服务器进行信号的交换传输。
在此还需要补充的是，对该书店而言，由于该书店内存在多个阅读区，在本实施例中，可以在每个阅读区内分别设置一地磁监测仪，用于监测读者进入每个阅读区内的频次。其中，在每个单元阅读区内放置有同一所书籍类型的书籍。在实际应用中，每个读者在进入书店时，会佩戴有一可以标记身份的磁环，该磁环可以被上述的地磁监测仪所监测到。当读者在书店内进行浏览阅读时，地磁监测仪会监测读者在预设时间内进入到每个单元阅读区内的浏览次数，当判断到浏览次数大于预设浏览次数时，则向所读者账号ID推送第一书籍列表。例如，在预设时间2h内，读者进入到“科普小说”阅读区的次数为5次，当前的次数大于预设次数3次数，则说明读者所偏爱的书籍类型为“科普小说”，此时会向该读者的读者账号ID对应推送第一书籍列表。
S302，在第一预设数据库中查找是否与人脸图像信息相对应的读者账号ID。
进一步的，在获取了读者的人脸图像信息之后，处理器将对所获取到的人脸图像信息进行处理。具体的，在本步骤中，在第一预设数据库中查找是否与人脸图像信息相对应的读者账号ID。其中，该第一预设数据库为加载在该处理器中的数据库，该数据库内的数据一直处于动态变化中，也即当有新的读者进入到书店内时，则会为该读者新建一读者账号ID。在本步骤中，在获取了读者的人脸图像信息之后，在处理器中的第一预设数据库中查找是否与该读者的人脸图像信息相对应的读者账号ID。
S303，根据人脸图像信息为读者创建一对应的读者账号ID。
当判断到该处理器中的预设数据库中不存在与该读者的人脸图像信息相对应的读者账号ID时，则新建一对应的读者账号ID，以便于后期的书籍列表推送。
在此需要补充的是，在本实施例中，每位读者的读者账号ID还可以包括读者的学历信息以及研究专业信息。上述信息可以通过读者手动录入的方式进行输入，也可以通过处理器连接云端服务器中的资源数据库，例如，学信网。
在实际应用中，上述的云端服务器还可以根据读者的学历等级信息以及研究专业信息，生成第二书籍列表。其中该第二书籍列表为与该读者的学历程度以及研究专业相关的所有书籍的名称列表。例如，某一读者的学历等级为硕士研究生，研究专业为物理化学，则此时该云端服务器可以对应生成第二书籍列表，例如该第二书籍列表中所包含的书籍名称可以为《大学物理》、《量子化学》以及《材料化学》等。
S304，获取读者所阅读的书籍的书名信息以及阅读频次信息。
在本实施例中，该阅读频次信息的确定方法如下所述：每隔第一单位时间获取读者所阅读的书籍的书名信息；计算在预设时间内每本书籍被阅读的总次数，以确定得到阅读频次信息。例如，在本实施例中，该第一单位时间为4min，预设时间为3h。也即设于书店内的摄像头每隔4min摄录一次读者所阅读的书籍的书名信息，然后累计统计在3h内每本书籍被阅读的总次数，所得到的总次数即为该书籍对应的阅读频次信息。
例如，读者连续阅读书籍《活着》40min，之后便陆续浏览其它的书籍，则此时统计得到的书籍《活着》的阅读频次为10次。在此需要说明的是，对于一次有效的计数而言，以4min作为一个时间段，在该时间段的起始时间点以及终止时间点均需要分别摄录一次书籍的书名信息。且当起始时间点以及终止时间点处所摄录的书籍的书名信息相同时，才能计作为一次有效的频次计数。
S305，获取书名信息中的书名关键词，根据书名关键词在第二预设数据库中查找与书名关键词相关的所有的书籍类型。
在获取了上述的书名信息之后，由于书名信息中存在至少一书名关键词，该处理器会将书名关键词传输至云端服务器，在该云端服务器中查找与该书名关键词相关的所有的书籍类型。在此需要指出的是，在云端服务器中，每个书名关键词与书籍类型之间存在一类型匹配度，根据类型匹配度的大小最终确定对应的书籍类型。
S306，将类型匹配度最高的书籍类型确定为与书名信息相对应的书籍类型。
在本实施例中，将类型匹配度最高的书籍类型确定为与该书名关键词相对应的书籍类型。在此还需要指出的是，在实际的书籍类型的判断过程中，也可以同时参照书籍的作者信息，来计算与书籍类型之间的类型匹配度。例如，对书籍《活着》而言，对应的书名关键词为“活着”，对应的作者信息为“余华”。可以理解的，结合书名关键词以及作者信息，可以更加准确地确定对应的书籍类型，例如在本实施例中，根据类型匹配度由高至低的顺序，最终确定书籍《活着》的书籍类型为“中国现当代文学”。
S307，当判断到阅读频次信息中的阅读频次高于预设频次时，则向读者账号ID推送第一书籍列表。
如上所述，对于读者所阅读的书籍，在确定了对应的阅读频次信息以及书籍类型之后，若阅读频次信息中的频次信息高于预设频次时，则确定该书籍为读者所喜爱的书籍，此时需要对应向该读者推送一书籍列表。
例如，书籍《活着》在3h内的阅读频次为10次，该阅读频次相较于其它的书籍而言，其阅读频次最高，则此时可以确定书籍《活着》为读者所喜爱的书籍，系统需要向该读者推送对应的书籍列表。进一步的，由于确定了书籍《活着》的书籍类型为“中国现当代文学”，则此时该处理器会向云端服务器发送一书籍推荐请求指令，该云端服务器会搜寻与“中国现当代文学”有关的，且评分值高于预设评分值的相关书籍的列表，返回给设于书店内的处理器之后，该处理器则对应向该读者的读者账号ID进行推送。例如，所推荐的书籍为《秦腔》、《平凡的世界》以及《檀香刑》等。
请参阅图4，对于第四实施例提出的图书的推荐装置，所述推荐装置包括依次连接的ID创建模块11、分析处理模块12以及书籍推荐模块13；
其中所述ID创建模块11具体用于获取每个读者的人脸图像信息，并根据所述人脸图像信息为每个所述读者创建一对应的读者账号ID；
所述分析处理模块12具体用于获取所述读者所阅读的书籍的书名信息以及阅读频次信息，并根据所述书名信息确定对应的书籍类型，其中所述阅读频次信息为读者在预设时间内阅读同一本书籍的频次；
所述书籍推荐模块13具体用于当判断到所述阅读频次信息中的阅读频次高于预设频次时，则向所述读者账号ID推送第一书籍列表，其中所述第一书籍列表为与所述书籍类型相同的且高于预设评分值的所有书籍的名称列表。
所述ID创建模块11还具体用于：
获取所述读者的人脸图像信息，在第一预设数据库中查找是否与所述人脸图像信息相对应的所述读者账号ID；
若否，则根据所述人脸图像信息为所述读者创建一对应的所述读者账号ID。
所述分析处理模块12还具体用于：
获取所述书名信息中的至少一书名关键词，根据所述书名关键词在第二预设数据库中查找与所述书名关键词相关的所有的所述书籍类型，其中所述书名关键词与所述书籍类型之间存在一类型匹配度；
将所述类型匹配度最高的所述书籍类型确定为与所述书名信息相对应的所述书籍类型。
本发明还提出一种图书的推荐系统，其中，包括设于阅读区的多个摄像头、至少一处理器以及与所述处理器进行数据传输的云端服务器，其中所述处理器具体用于：
获取每个读者的人脸图像信息，并根据所述人脸图像信息为每个所述读者创建一对应的读者账号ID；
获取所述读者所阅读的书籍的书名信息以及阅读频次信息，并根据所述书名信息确定对应的书籍类型，其中所述阅读频次信息为读者在预设时间内阅读同一本书籍的频次；
当判断到所述阅读频次信息中的阅读频次高于预设频次时，则向所述读者账号ID推送第一书籍列表，其中所述第一书籍列表为与所述书籍类型相同的且高于预设评分值的所有书籍的名称列表。
本发明还提出一种可读存储介质，其中，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如上所述的图书的推荐方法。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (7)

1.一种图书的推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：获取每个读者的人脸图像信息，并根据所述人脸图像信息为每个所述读者创建一对应的读者账号ID；
获取所述读者所阅读的书籍的书名信息以及阅读频次信息，并根据所述书名信息确定对应的书籍类型，其中，所述阅读频次信息为读者在预设时间内阅读同一本书籍的频次；
当判断到所述阅读频次信息中的阅读频次高于预设频次时，则向所述读者账号ID推送第一书籍列表，其中，所述第一书籍列表为与所述书籍类型相同的且高于预设评分值的所有书籍的名称列表；
其中，所述获取每个读者的人脸图像信息，并根据所述人脸图像信息为每个所述读者创建一对应的读者账号ID的方法包括如下步骤：获取所述读者的人脸图像信息，在第一预设数据库中查找是否与所述人脸图像信息相对应的所述读者账号ID；若否，则根据所述人脸图像信息为所述读者创建一对应的所述读者账号ID；
其中，在每个单元阅读区内设有一地磁监测仪，所述地磁监测仪用于监测所述读者进入到所述单元阅读区内的次数，在每个所述单元阅读区内放置有同一所述书籍类型的书籍，所述方法还包括：获取所述读者在所述预设时间内进入到每个所述单元阅读区内的阅读频次；当判断到所述阅读频次大于预设阅读频次时，则向所述读者账号ID推送所述第一书籍列表。
2.根据权利要求1所述的图书的推荐方法，其特征在于，确定所述书籍类型的方法包括如下步骤：
获取所述书名信息中的至少一书名关键词，根据所述书名关键词在第二预设数据库中查找与所述书名关键词相关的所有的所述书籍类型，其中所述书名关键词与所述书籍类型之间存在一类型匹配度；
将所述类型匹配度最高的所述书籍类型确定为与所述书名信息相对应的所述书籍类型。
3.根据权利要求2所述的图书的推荐方法，其特征在于，确定所述阅读频次信息的方法包括如下步骤：
每隔第一单位时间获取所述读者所阅读的书籍的所述书名信息；
计算在所述预设时间内每本书籍被阅读的总次数，以确定得到所述阅读频次信息。
4.根据权利要求1所述的图书的推荐方法，其特征在于，每个所述读者账号ID还对应有所述读者的学历信息以及研究专业信息，所述方法还包括：
根据所述读者的所述学历等级信息以及所述研究专业信息，生成第二书籍列表，其中所述第二书籍列表为与所述读者的学历程度以及研究专业相关的所有书籍的名称列表。
5.一种图书的推荐装置，其特征在于，所述推荐装置包括：
ID创建模块，用于获取每个读者的人脸图像信息，并根据所述人脸图像信息为每个所述读者创建一对应的读者账号ID；
分析处理模块，用于获取所述读者所阅读的书籍的书名信息以及阅读频次信息，并根据所述书名信息确定对应的书籍类型，其中所述阅读频次信息为读者在预设时间内阅读同一本书籍的频次；
书籍推荐模块，用于当判断到所述阅读频次信息中的阅读频次高于预设频次时，则向所述读者账号ID推送第一书籍列表，其中所述第一书籍列表为与所述书籍类型相同的且高于预设评分值的所有书籍的名称列表；
其中，所述ID创建模块还具体用于：
获取所述读者的人脸图像信息，在第一预设数据库中查找是否与所述人脸图像信息相对应的所述读者账号ID；若否，则根据所述人脸图像信息为所述读者创建一对应的所述读者账号ID；
其中，在每个单元阅读区内设有一地磁监测仪，所述地磁监测仪用于监测所述读者进入到所述单元阅读区内的次数，在每个所述单元阅读区内放置有同一所述书籍类型的书籍，所述书籍推荐模块还用于：获取所述读者在所述预设时间内进入到每个所述单元阅读区内的阅读频次；当判断到所述阅读频次大于预设阅读频次时，则向所述读者账号ID推送所述第一书籍列表。
6.一种图书的推荐系统，其特征在于，包括：
设于阅读区的多个摄像头、至少一处理器以及与所述处理器进行数据传输的服务器，其中所述处理器具体用于：
获取每个读者的人脸图像信息，并根据所述人脸图像信息为每个所述读者创建一对应的读者账号ID；
获取所述读者所阅读的书籍的书名信息以及阅读频次信息，并根据所述书名信息确定对应的书籍类型，其中所述阅读频次信息为读者在预设时间内阅读同一本书籍的频次；
当判断到所述阅读频次信息中的阅读频次高于预设频次时，则向所述读者账号ID推送第一书籍列表，其中所述第一书籍列表为与所述书籍类型相同的且高于预设评分值的所有书籍的名称列表；
其中，所述获取每个读者的人脸图像信息，并根据所述人脸图像信息为每个所述读者创建一对应的读者账号ID的方法包括如下步骤：获取所述读者的人脸图像信息，在第一预设数据库中查找是否与所述人脸图像信息相对应的所述读者账号ID；若否，则根据所述人脸图像信息为所述读者创建一对应的所述读者账号ID；
其中，在每个单元阅读区内设有一地磁监测仪，所述地磁监测仪用于监测所述读者进入到所述单元阅读区内的次数，在每个所述单元阅读区内放置有同一所述书籍类型的书籍，所述方法还包括：获取所述读者在所述预设时间内进入到每个所述单元阅读区内的阅读频次；当判断到所述阅读频次大于预设阅读频次时，则向所述读者账号ID推送所述第一书籍列表。
7.一种可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现上述权利要求1 至 4 任意一项所述的图书的推荐方法。
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