CN109597482A - 电子书的自动翻页方法和装置、介质及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及智能推荐和机器学习领域，揭示了一种电子书的自动翻页方法和装置、介质及电子设备。该方法包括：获取当前时间所属的时间段；获取用户当前阅读电子书的阅读模式；获取当前阅读环境亮度；获取用户当前阅读的电子书类型；基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度；按照确定的当前翻页速度，对用户当前阅读的电子书进行翻页。本公开实现了用户个性化的自动翻页。
Description
技术领域
本发明涉及智能推荐和机器学习领域，特别涉及一种电子书的自动翻页方法和装置、介质及电子设备。
背景技术
随着现今技术的发展，在智能终端上阅读电子书已经成为了大部分人选择的一种阅读方式，在现有的阅读软件或阅读终端中，可在某些方面实现纸质书阅读所没有的阅读功能。在这些功能中，实现自动翻页的交互均为固定频率翻页或自设置快速/慢速进行翻页。
目前的自动翻页功能中没有针对用户个性化的翻页设置.用户体验感低。
发明内容
为了解决相关技术中没有针对用户个性化的翻页设置的技术问题，本发明提供了一种电子书的自动翻页方法和装置、装置、介质及电子设备。
根据本申请的一方面，提供了一种电子书的自动翻页方法，所述方法包括：
获取当前时间所属的时间段；
获取用户当前阅读电子书的阅读模式；
获取当前阅读环境亮度；
获取用户当前阅读的电子书类型；
基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度；
按照确定的当前翻页速度，对用户当前阅读的电子书进行翻页。
在一个实施例中，所述基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度，包括：
基于当前时间所属的时间段，查找时间段与翻页速度对照表，确定第一翻页速度；
基于用户当前阅读电子书的阅读模式，查找阅读模式与翻页速度对照表，确定第二翻页速度；
基于当前阅读环境亮度，查找当前阅读环境亮度所属的亮度区间与翻页速度对照表，确定第三翻页速度；
基于用户当前阅读的电子书的类型，查找用户当前阅读的电子书的类型与翻页速度对照表，确定第四翻页速度；
基于第一、第二、第三、第四翻页速度，确定当前翻页速度。
所述时间段与翻页速度对照表通过如下方式建立：
在一个实施例中，在用户手动翻页的阅读历史记录中，在每个时间段内分别选取多个时间点，获取所述多个时间点中每个时间点的翻页速度；
将每个时间段内获取到的所述翻页速度进行平均，得到的平均值作为该时间段对应的翻页速度，与该时间段相对应地记录在时间段与翻页速度对照表内；
所述阅读模式与翻页速度对照表通过如下方式建立：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，对于每个阅读模式，分别选取多个时间点，获取所述多个时间点的翻页速度；
将对于每个阅读模式获取到的所述翻页速度进行平均，得到的平均值作为该阅读模式对应的翻页速度，与该阅读模式相对应地记录在阅读模式与翻页速度对照表内；
所述亮度区间与翻页速度对照表通过如下方式建立：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取所述多个时间点的环境亮度和翻页速度；
将环境亮度分成多个亮度区间；
确定每个时间点的环境亮度所属的亮度区间；
将获取的多个时间点中环境亮度属于同一个亮度区间的翻页速度进行平均，得到的平均值作为该亮度区间对应的翻页速度，与该亮度区间相对应地记录在亮度区间与翻页速度对照表内；
所述电子书类型与翻页速度对照表通过如下方式建立：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，对于每个电子书类型，分别选取多个时间点，获取所述多个时间点的翻页速度；
将对于每个电子书类型获取到的所述翻页速度进行平均，得到的平均值作为该电子书类型对应的翻页速度，与该电子书类型相对应地记录在电子书类型与翻页速度对照表内；
在一个实施例中，获取所述多个时间点的翻页速度包括：
对于所述多个时间点的每个时间点，确定该时间点前预定时间区间用户手动翻页的次数和该时间点后该预定时间区间用户手动翻页的次数；
用该时间点前预定时间区间用户手动翻页的次数和该时间点后该预定时间区间用户手动翻页的次数的和除以2倍的预定时间区间的长度，得到该时间点的翻页速度。
在一个实施例中，所述基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度，包括：
将当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型输入机器学习模型，由机器学习模型输出当前翻页速度。
在一个实施例中，所述机器学习模型按照以下方式确定：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型；
获取所述多个时间点中每个时间点用户的翻页速度；
将获取的该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型输入机器学习模型，由机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致。
在一个实施例中，所述基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度，包括：
将当前时间所属的时间段输入第一子机器学习模型，由第一子机器学习模型输出第一当前翻页速度；
将当前阅读环境亮度输入第二子机器学习模型，由第二子机器学习模型输出第二当前翻页速度；
将用户当前阅读的电子书类型输入第三子机器学习模型，由第三子机器学习模型输出第三当前翻页速度；
将用户当前阅读的电子书类型输入第四子机器学习模型，由第四子机器学习模型输出第四当前翻页速度；
基于第一、第二、第三、第四当前翻页速度，确定当前翻页速度。
在一个实施例中，所述第一子机器学习模型通过以下方式预先训练：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型；
获取所述多个时间点中每个时间点用户的翻页速度；
将获取的该多个时间点中每个时间点所属的时间段输入第一子机器学习模型，由第一子机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整第一子机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致；
所述第二子机器学习模型通过以下方式预先训练：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型；
获取所述多个时间点中每个时间点用户的翻页速度；
将获取的该多个时间点中每个时间点用户阅读电子书的阅读模式输入第二子机器学习模型，由第二子机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整第一子机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致；
所述第三子机器学习模型通过以下方式预先训练：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型；
获取所述多个时间点中每个时间点用户的翻页速度；
将获取的该多个时间点中每个时间点阅读环境亮度输入第三子机器学习模型，由第三子机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整第三子机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致；
所述第四子机器学习模型通过以下方式预先训练：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型；
获取所述多个时间点中每个时间点用户的翻页速度；
将获取的该多个时间点中每个时间点用户阅读的电子书类型输入第四子机器学习模型，由第四子机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整第四子机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致。
根据本申请的另一方面，提供了一种用于电子书的自动翻页装置，所述装置包括：
获取模块，获取当前时间所属的时间段；获取用户当前阅读电子书的阅读模式；获取当前阅读环境亮度；获取用户当前阅读的电子书类型；
翻页速度确定模块，基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度；
实施模块，按照确定的当前翻页速度，对用户当前阅读的电子书进行翻页。
根据本申请的另一方面，提供了一种计算机可读程序介质，其存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行如前所述的方法。
根据本申请的另一方面，提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
处理器；
存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如前所述的方法。
本发明的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：
对于本发明所提供的电子书的自动翻页速度学习方法，该方法包括：获取当前时间所属的时间段；获取用户当前阅读电子书的阅读模式；获取当前阅读环境亮度；获取用户当前阅读的电子书类型；
基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度；
按照确定的当前翻页速度，对用户当前阅读的电子书进行翻页。
此方法下，通过获取当前时间所属的时间段；获取用户当前阅读电子书的阅读模式；获取当前阅读环境亮度；获取用户当前阅读的电子书类型，能够确定当前翻页速度，对用户当前阅读的电子书进行翻页，实现了用户个性化的自动翻页
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本发明。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。
图1是根据一示例性实施例示出的一种电子书的自动翻页方法应用的环境示意图；
图2是根据一示例性实施例示出的一种电子书的自动翻页方法的流程图；
图3是根据一示例性实施例示出的一种电子书的自动翻页方法装置的框图；
图4是根据一示例性实施例示出的一种用于实现上述电子书的自动翻页方法的电子设备示例框图；
图5是根据一示例性实施例示出的一种用于实现上述电子书的自动翻页方法的计算机可读存储介质。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本发明相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。
本公开首先提供了一种电子书的自动翻页方法。电子书是存在于用户终端中的一种阅读软件。本发明的方法可以存在于各种终端，例如服务器、云计算的物理基础设施、智能手机、平板电脑、台式电脑、笔记本电脑、iPad、自助服务终端等任何具有运算控制功能和通信功能的设备或者设备集合。
图一是是根据一示例性实施例示出的一种电子书的自动翻页速度方法应用的环境示意图。如图1所示，服务器可以与本发明的每个实施终端通过通信链路进行通信，或者接受来自本发明实施终端的指令并执行。通信链路连接方式可以是：有线通信网连接、无线通信网连接。有线通信网的连接方式可以为双绞线、同轴电缆、光纤等；无线通信网的连接方式可以为微波、蜂窝网络等。
图2示出根据本发明一示例实施方式的电子书的自动翻页速度方法的流程图。
在步骤S100，获取当前时间所属的时间段。
在一个实施例中，获取当前时间所属的时间段，是根据当前用户的阅读时间点所处在的所述时间段确定的。
在一个实施例中，所述时间段是当前用户阅读电子书的时间点所处在一个时间段中。
在一个实施例中，所述时间段可以是早上、下午、晚上，具体的可以把一段时间设置为一个时间段。例如：4点至12点为早上，12点至20点为下午，20点至次日4点为晚上。所述时间段不限于早中晚，也可以是符合客观条件设定的任意一段时间作为一个时间段。
在步骤S110，获取用户当前阅读电子书的阅读模式。
在一个实施例中，获取用户当前阅读电子书的阅读模式，是读取用户终端中当前时间点所使用的阅读模式确定的。
在一个实施例中，阅读模式是能够根据自然环境改变状态的模式。例如：阅读模式分为白天、黑夜。
在步骤S120，获取当前阅读环境亮度。
在一个实施例中，获取当前阅读环境亮度，是读取用户终端中当前时间点的亮度获取的。
在一个实施例中，所述阅读环境亮度是当前用户终端根据环境的亮度所显示的亮度。例如：环境亮度的光暗程度最低是0％,环境亮度的光暗程度最高是100％。将当前所述用户终端显示的亮度当做当前阅读环境亮度。
在步骤S130，获取用户当前阅读的电子书类型。
在一个实施例中，获取用户当前时间点阅读的电子书类型，是通过读取电子书时读取该电子书已分类好的类型信息获取的。
在一个实施例中，所述电子书类型是根据电子书的内容归类说明。例如：电子书的类型可归类为言情、武侠、励志、学习类等类型。
在一个实施例中，获取当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度，可以是同时获取，也可以是在不同时间获取。
在步骤S140，基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度。
在一个实施例中，步骤S140包括：
基于当前时间所属的时间段，查找时间段与翻页速度对照表，确定第一翻页速度；
基于用户当前阅读电子书的阅读模式，查找阅读模式与翻页速度对照表，确定第二翻页速度；
基于当前阅读环境亮度，查找当前阅读环境亮度所属的亮度区间与翻页速度对照表，确定第三翻页速度；
基于用户当前阅读的电子书的类型，查找用户当前阅读的电子书的类型与翻页速度对照表，确定第四翻页速度；
基于第一、第二、第三、第四翻页速度，确定当前翻页速度。
利用当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型等能够确定当前翻页速度的条件的方式来获取当前翻页速度这种方法的好处是实施更加便利，除去了繁杂的机器计算，更加快捷的得到当前翻页速度。
首先，基于当前时间所属的时间段，查找时间段与翻页速度对照表，确定第一翻页速度。
在一个实施例中，时间段与翻页速度对照表通如下方法预先建立：用户手动翻页的阅读历史记录中，在每个时间段内分别选取多个时间点，获取所述多个时间点中每个时间点的翻页速度；
将每个时间段内获取到的所述翻页速度进行平均，得到的平均值作为该时间段对应的翻页速度，与该时间段相对应地记录在时间段与翻页速度对照表内。
然后，基于用户当前阅读电子书的阅读模式，查找阅读模式与翻页速度对照表，确定第二翻页速度。
在一个实施例中，所述阅读模式与翻页速度对照表通过如下方式建立：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，对于每个阅读模式，分别选取多个时间点，获取所述多个时间点的翻页速度；
将对于每个阅读模式获取到的所述翻页速度进行平均，得到的平均值作为该阅读模式对应的翻页速度，与该阅读模式相对应地记录在阅读模式与翻页速度对照表内。
然后，基于当前阅读环境亮度，查找当前阅读环境亮度所属的亮度区间与翻页速度对照表，确定第三翻页速度。
在一个实施例中，所述亮度区间与翻页速度对照表通过如下方式建立：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取所述多个时间点的环境亮度和翻页速度；
将环境亮度分成多个亮度区间；
确定每个时间点的环境亮度所属的亮度区间；
将获取的多个时间点中环境亮度属于同一个亮度区间的翻页速度进行平均，得到的平均值作为该亮度区间对应的翻页速度，与该亮度区间相对应地记录在亮度区间与翻页速度对照表内。
然后，基于用户当前阅读的电子书的类型，查找用户当前阅读的电子书的类型与翻页速度对照表，确定第四翻页速度。
在一个实施例中，所述电子书类型与翻页速度对照表通过如下方式建立：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，对于每个电子书类型，分别选取多个时间点，获取所述多个时间点的翻页速度；
将对于每个电子书类型获取到的所述翻页速度进行平均，得到的平均值作为该电子书类型对应的翻页速度，与该电子书类型相对应地记录在电子书类型与翻页速度对照表内。
然后，基于第一、第二、第三、第四翻页速度，确定当前翻页速度。
在一个实施例中，基于第一、第二、第三、第四翻页速度，确定当前翻页速度可以是：将第一、第二、第三、第四翻页速度进行加权计算，得到的加权计算的值作为当前翻页速度。
例如，根据用户使用情况确定用户当前时间点所属的时间段、当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型的加权占比为4：3：2：1，由步骤S100-S130获得的当前时间所属的时间段的翻页速度为100次/每小时、当前阅读电子书的阅读模式的翻页速度为80次/每小时、当前阅读环境亮度的翻页速度为50次/每小时、用户当前阅读的电子书类型的翻页速度为20次/每小时，则加权平均计算后所得的翻页速度为：
V＝100×40％+80×30％+50×20％+20×10％＝76次/小时
所以当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型中的全部时间点对应的翻页速度为V＝76次/小时。
在一个实施例中，获取所述多个时间点的翻页速度包括：
对于所述多个时间点的每个时间点，确定该时间点前预定时间区间用户手动翻页的次数和该时间点后该预定时间区间用户手动翻页的次数；
用该时间点前预定时间区间用户手动翻页的次数和该时间点后该预定时间区间用户手动翻页的次数的和除以2倍的预定时间区间的长度，得到该时间点的翻页速度。
在另一个实施例中，在步骤140，所述基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度，包括：
将当前时间所属的时间段输入第一子机器学习模型，由第一子机器学习模型输出第一当前翻页速度；
将当前阅读环境亮度输入第二子机器学习模型，由第二子机器学习模型输出第二当前翻页速度；
将用户当前阅读的电子书类型输入第三子机器学习模型，由第三子机器学习模型输出第三当前翻页速度；
将用户当前阅读的电子书类型输入第四子机器学习模型，由第四子机器学习模型输出第四当前翻页速度；
基于第一、第二、第三、第四当前翻页速度，确定当前翻页速度。
使用机器学习模型获取翻页速度能使所得到的结果更加准确可信，减少了根据历史数据获取当前翻页速度所产生的误差大的问题。
首先，将当前时间所属的时间段输入第一子机器学习模型，由第一子机器学习模型输出第一当前翻页速度。
在一个实施例中，所述时间段是当前用户阅读电子书的时间点所处在一个时间段中。
然后，将当前阅读环境亮度输入第二子机器学习模型，由第二子机器学习模型输出第二当前翻页速度。
在一个实施例中，阅读模式是能够根据自然环境改变状态的模式。
然后，将用户当前阅读的电子书类型输入第三子机器学习模型，由第三子机器学习模型输出第三当前翻页速度。
在一个实施例中，所述阅读环境亮度是当前时间点用户终端根据环境的亮度所显示的亮度。
然后，将用户当前阅读的电子书类型输入第四子机器学习模型，由第四子机器学习模型输出第四当前翻页速度。
在一个实施例中，所述电子书类型是根据电子书的内容归类说明。
然后，基于第一、第二、第三、第四当前翻页速度，确定当前翻页速度。
在一个实施例中，所述第一子机器学习模型通过以下方式预先训练：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型；
获取所述多个时间点中每个时间点用户的翻页速度；
将获取的该多个时间点中每个时间点所属的时间段输入第一子机器学习模型，由第一子机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整第一子机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致。
在一个实施例中，所述第二子机器学习模型通过以下方式预先训练：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型；
获取所述多个时间点中每个时间点用户的翻页速度；
将获取的该多个时间点中每个时间点用户阅读电子书的阅读模式输入第二子机器学习模型，由第二子机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整第一子机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致。
在一个实施例中，所述第三子机器学习模型通过以下方式预先训练：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型；
获取所述多个时间点中每个时间点用户的翻页速度；
将获取的该多个时间点中每个时间点阅读环境亮度输入第三子机器学习模型，由第三子机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整第三子机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致。
在一个实施例中，所述第四子机器学习模型通过以下方式预先训练：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型；
获取所述多个时间点中每个时间点用户的翻页速度；
将获取的该多个时间点中每个时间点用户阅读的电子书类型输入第四子机器学习模型，由第四子机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整第四子机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致。
在一个实施例中，第四子机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整第四子机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致。
在一个实施例中，所述该时间点用户的翻页速度是用户当前时间点实际的翻页速度。
在一个实施例中，所述用户当前时间点实际的翻页速度是读取用户预先在该时间段的实际翻页速度记录日志获得的。
在步骤S150，按照确定的当前翻页速度，对用户当前阅读的电子书进行翻页。
在一个实施例中，根据上述步骤S100至S140获得的所述翻页速度，把所述翻页速度当作向用户当前的翻页速度对电子书进行翻页。
可以理解的是，本发明的技术方案以及为阐述该方案而示出各实施例的步骤的顺序不是固定的，并不限于上述的那些，各步骤的执行顺序可以互换，甚至有多个步骤可以同时执行。
本申请还提供了一种电子书的自动翻页装置，以下是本发明的装置实施例。
图3是根据一示例性实施例示出的一种电子书的自动翻页装置的框图。如图3所示，该一种电子书的自动翻页装置300包括：
获取模块S310，被配置为获取当前时间所属的时间段；获取用户当前阅读电子书的阅读模式；获取当前阅读环境亮度；获取用户当前阅读的电子书类型。
翻页速度确定模块S320，被配置为基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度。
实施模块S330，被配置为按照确定的当前翻页速度，对用户当前阅读的电子书进行翻页。
根据本申请的第三方面，还提供了一种能够实现上述电子书的自动翻页方法的电子设备。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
下面参照图4来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备400。图4显示的电子设400仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，电子设备400以通用计算设备的形式表现。电子设备400的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元410、上述至少一个存储单元420、连接不同系统组件(包括存储单元420和处理单元410)的总线430。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元410执行，使得所述处理单元410执行本说明书上述“实施例方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
存储单元420可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)421和/或高速缓存存储单元422，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)423。
存储单元420还可以包括具有一组(至少一个)程序模块425的程序/实用工具424，这样的程序模块425包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线430可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备400也可以与一个或多个外部设备600(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备400交互的设备通信，和/或与使得该电子设备400能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口450进行。并且，电子设备400还可以通过网络适配器460与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器460通过总线430与电子设备400的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备400使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
根据本申请的第四方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
参考图5所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品500，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围执行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (10)
1.一种电子书的自动翻页方法，其特征在于，包括：
获取当前时间所属的时间段；
获取用户当前阅读电子书的阅读模式；
获取当前阅读环境亮度；
获取用户当前阅读的电子书类型；
基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度；
按照确定的当前翻页速度，对用户当前阅读的电子书进行翻页。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度，包括：
基于当前时间所属的时间段，查找时间段与翻页速度对照表，确定第一翻页速度；
基于用户当前阅读电子书的阅读模式，查找阅读模式与翻页速度对照表，确定第二翻页速度；
基于当前阅读环境亮度，查找当前阅读环境亮度所属的亮度区间与翻页速度对照表，确定第三翻页速度；
基于用户当前阅读的电子书的类型，查找用户当前阅读的电子书的类型与翻页速度对照表，确定第四翻页速度；
基于第一、第二、第三、第四翻页速度，确定当前翻页速度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述时间段与翻页速度对照表通过如下方式建立：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，在每个时间段内分别选取多个时间点，获取所述多个时间点中每个时间点的翻页速度；
将每个时间段内获取到的所述翻页速度进行平均，得到的平均值作为该时间段对应的翻页速度，与该时间段相对应地记录在时间段与翻页速度对照表内；
所述阅读模式与翻页速度对照表通过如下方式建立：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，对于每个阅读模式，分别选取多个时间点，获取所述多个时间点的翻页速度；
将对于每个阅读模式获取到的所述翻页速度进行平均，得到的平均值作为该阅读模式对应的翻页速度，与该阅读模式相对应地记录在阅读模式与翻页速度对照表内；
所述亮度区间与翻页速度对照表通过如下方式建立：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取所述多个时间点的环境亮度和翻页速度；
将环境亮度分成多个亮度区间；
确定每个时间点的环境亮度所属的亮度区间；
将获取的多个时间点中环境亮度属于同一个亮度区间的翻页速度进行平均，得到的平均值作为该亮度区间对应的翻页速度，与该亮度区间相对应地记录在亮度区间与翻页速度对照表内；
所述电子书类型与翻页速度对照表通过如下方式建立：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，对于每个电子书类型，分别选取多个时间点，获取所述多个时间点的翻页速度；
将对于每个电子书类型获取到的所述翻页速度进行平均，得到的平均值作为该电子书类型对应的翻页速度，与该电子书类型相对应地记录在电子书类型与翻页速度对照表内。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述多个时间点的翻页速度包括：
对于所述多个时间点的每个时间点，确定该时间点前预定时间区间用户手动翻页的次数和该时间点前该预定时间区间用户手动翻页的次数；
用该时间点前预定时间区间用户手动翻页的次数和该时间点前该预定时间区间用户手动翻页的次数的和除以2倍的预定时间区间的长度，得到该时间点的翻页速度。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度，包括：
将当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型输入机器学习模型，由机器学习模型输出当前翻页速度，其中，所述机器学习模型按照以下方式确定：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型；
获取所述多个时间点中每个时间点用户的翻页速度；
将获取的该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型输入机器学习模型，由机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度，包括：
将当前时间所属的时间段输入第一子机器学习模型，由第一子机器学习模型输出第一当前翻页速度；
将当前阅读环境亮度输入第二子机器学习模型，由第二子机器学习模型输出第二当前翻页速度；
将用户当前阅读的电子书类型输入第三子机器学习模型，由第三子机器学习模型输出第三当前翻页速度；
将用户当前阅读的电子书类型输入第四子机器学习模型，由第四子机器学习模型输出第四当前翻页速度；
基于第一、第二、第三、第四当前翻页速度，确定当前翻页速度。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述第一子机器学习模型通过以下方式预先训练：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型；
获取所述多个时间点中每个时间点用户的翻页速度；
将获取的该多个时间点中每个时间点所属的时间段输入第一子机器学习模型，由第一子机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整第一子机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致；
所述第二子机器学习模型通过以下方式预先训练：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型；
获取所述多个时间点中每个时间点用户的翻页速度；
将获取的该多个时间点中每个时间点用户阅读电子书的阅读模式输入第二子机器学习模型，由第二子机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整第一子机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致；
所述第三子机器学习模型通过以下方式预先训练：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型；
获取所述多个时间点中每个时间点用户的翻页速度；
将获取的该多个时间点中每个时间点阅读环境亮度输入第三子机器学习模型，由第三子机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整第三子机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致；
所述第四子机器学习模型通过以下方式预先训练：
在用户手动翻页的阅读历史记录中，选取多个时间点，获取该多个时间点中每个时间点所属的时间段、用户阅读电子书的阅读模式、阅读环境亮度、用户阅读的电子书类型；
获取所述多个时间点中每个时间点用户的翻页速度；
将获取的该多个时间点中每个时间点用户阅读的电子书类型输入第四子机器学习模型，由第四子机器学习模型输出判定的翻页速度，与获取的该时间点用户的翻页速度比较，如不一致，则调整第四子机器学习模型，使之输出的翻页速度与获取的该时间点用户的翻页速度一致。
8.一种电子书的自动翻页装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，获取当前时间所属的时间段；获取用户当前阅读电子书的阅读模式；获取当前阅读环境亮度；获取用户当前阅读的电子书类型。
翻页速度确定模块，基于当前时间所属的时间段、用户当前阅读电子书的阅读模式、当前阅读环境亮度、用户当前阅读的电子书类型，确定当前翻页速度。
实施模块，按照确定的当前翻页速度，对用户当前阅读的电子书进行翻页。
9.一种计算机可读程序介质，其特征在于，其存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法。
10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
处理器；
存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
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