CN109656864A - 电子书推荐方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了电子书推荐方法，包括：获取目标用户在读电子书的关键词，得到目标关键词；获取目标用户的个人信息；获取目标用户的行为信息；选取重合度高于第一设定阈值的电子书，建立第二电子书数据库；根据目标用户的个人信息获取与个人信息相关的电子书，选取质量值高于第二设定阈值的电子书，建立第四电子书数据库；根据目标用户的行为信息获取与行为相关的电子书，并建立第五电子书数据库；从第二电子书数据库、第四电子书数据库和第五电子书数据库中选取电子书推荐给目标用户。本发明对目标用户的在读电子书、个人信息和行为信息进行综合评估，并据此推荐电子书，匹配程度高，并且能够拓宽用户的阅读范围。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域。更具体地说，本发明涉及一种电子书推荐方法。
背景技术
随着移动互联网技术的发展，在移动终端APP上进行阅读的人越来越多。电子书浩如烟海，人们不得不较多地依赖电子书APP的推荐。目前，大多数推荐方法是根据用户的阅读兴趣进行推荐，匹配度较低，并且可能导致用户知识面单一。因此，亟需设计一种能够克服上述缺陷的电子书推荐方法。
发明内容
本发明的一个目的是提供一种电子书推荐方法，其对目标用户的在读电子书、个人信息和行为信息进行综合评估，并据此推荐电子书，匹配程度高，并且能够拓宽用户的阅读范围。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了电子书推荐方法，包括：
获取目标用户在读电子书的关键词，得到目标关键词；
获取目标用户的个人信息；
获取目标用户的行为信息；
根据目标用户的个人信息获取相同类型的用户在设定时间范围内阅读的电子书，并建立第一电子书数据库，获取第一电子书数据库内各书的关键词，计算各书的关键词与目标关键词的重合度，选取重合度高于第一设定阈值的电子书，建立第二电子书数据库；
根据目标用户的个人信息获取与个人信息相关的电子书，并建立第三电子书数据库，计算第三电子书数据库内各书的质量值，选取质量值高于第二设定阈值的电子书，建立第四电子书数据库，所述质量值为搜索次数、阅读次数、评论次数和点赞次数的加权平均值；
根据目标用户的行为信息获取与行为相关的电子书，并建立第五电子书数据库；
从第二电子书数据库、第四电子书数据库和第五电子书数据库中选取电子书推荐给目标用户。
优选的是，所述的电子书推荐方法，目标关键词至少包括名词类关键词、动词类关键词和形容词类关键词，目标关键词的数量不少于10个。
优选的是，所述的电子书推荐方法，个人信息至少包括年龄、性别、专业、职业、收入、家庭状态。
优选的是，所述的电子书推荐方法，行为信息至少包括评论信息、重复阅读内容信息、购买内容信息。
优选的是，所述的电子书推荐方法，从评论信息、重复阅读内容信息及购买内容信息中提取关键词，根据关键词进行检索，获取电子书建立第五电子书数据库。
优选的是，所述的电子书推荐方法，重合度为各书的关键词与目标关键词相同数量与目标关键词总数量的比值。
本发明至少包括以下有益效果：
本发明根据个人信息获取相似用户在设定时间范围内阅读的电子书，根据个人信息获取与个人信息相关的电子书，根据行为信息获取与行为相关的电子书，即获取三种类型的电子书向目标用户推荐，能够兼顾目标用户的阅读兴趣，还向用户推荐与自身外部情况以及知识水平相关的电子书，因而本发明的推荐方法匹配程度高，并且能够拓宽用户的阅读范围。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
应当理解，本文所使用的诸如“具有”、“包含”以及“包括”术语并不配出一个或多个其它元件或其组合的存在或添加。
在一种技术方案中，电子书推荐方法，包括：
获取目标用户在读电子书的关键词，得到目标关键词；
获取目标用户的个人信息；
获取目标用户的行为信息；
根据目标用户的个人信息获取相同类型的用户在设定时间范围内阅读的电子书，并建立第一电子书数据库，获取第一电子书数据库内各书的关键词，计算各书的关键词与目标关键词的重合度，选取重合度高于第一设定阈值的电子书，建立第二电子书数据库；
根据目标用户的个人信息获取与个人信息相关的电子书，并建立第三电子书数据库，计算第三电子书数据库内各书的质量值，选取质量值高于第二设定阈值的电子书，建立第四电子书数据库，所述质量值为搜索次数、阅读次数、评论次数和点赞次数的加权平均值；
根据目标用户的行为信息获取与行为相关的电子书，并建立第五电子书数据库；
从第二电子书数据库、第四电子书数据库和第五电子书数据库中选取电子书推荐给目标用户。
在上述技术方案中，在读电子书的关键词可以是电子书的类型(多种分类方式)、形式、作者信息、情感色彩、关键地点、年代背景、相关人物等，使得目标关键词能够充分地描述在读电子书即可。个人信息可以是年龄、民族、性别、经历、教育背景、职业、收入、家庭状况(婚姻等)、技能等，使得获得的个人信息能够全面地反映目标用户的情况即可。行为是指目标用户在阅读APP上的行为，如评论、点赞、购买、重复阅读、发表状态等，行为信息即是这些行为承载的信息，使得获得的行为信息能够反映目标用户的知识水平即可。首先根据目标用户个人信息搜索具有相似个人信息的其它用户的电子书，比如搜索与目标用户相近年龄、相近专业的其它用户的电子书，并与目标关键词进行比对，重合度高，即收入第二电子书数据库，设定时间范围是将搜索的范围限定在近期。然后根据目标用户个人信息搜索相关电子书，比如根据专业搜索专业书籍、根据职业搜索职业技能书籍、根据家庭状况搜索理财、保险、育儿方面书籍，即这里搜索反映目标用户的个人外部情况的电子书，并将质量值高的电子书收入第四电子书数据库。最后，根据行为信息搜索相关电子书，比如对目标用户的评论内容、点赞的章节、购买的章节、多次阅读的章节进行识别，并进行检索，将得到的电子书收入第五电子书数据库。最后从第二电子书数据库、第四电子书数据库和第五电子书数据库选取电子书推荐给客户。质量值定义为网络中该电子书的搜索次数、阅读次数、评论次数和点赞次数的加权平均值，比如权值分别为0.1、0.25、0.5、0.15，评论数最能反映质量，权值最高，搜索次数程度最低，权值最低，第二设定阈值可以选取质量值排名前10％的电子书，以为目标用户推荐质量更高的书籍。本技术方案在使用过程可以根据个人信息、行为信息的更新，不断更新第四电子书数据库和第五电子书数据库。可以看出，本技术方案不仅能为用户较精确地推荐用户感兴趣地、热门地电子书，还根据用户的生活和知识推荐电子书，能够拓宽用户的阅读范围，增加知识面，又不使得用户反感。
在另一种技术方案中，所述的电子书推荐方法，目标关键词至少包括名词类关键词、动词类关键词和形容词类关键词，目标关键词的数量不少于10个。这里，限定了目标关键词的种类和数量，用于充分反映用户的阅读兴趣。
在另一种技术方案中，所述的电子书推荐方法，个人信息至少包括年龄、性别、专业、职业、收入、家庭状态。这里，上述五种个人信息通常能够较好地反映用户的个人情况。
在另一种技术方案中，所述的电子书推荐方法，行为信息至少包括评论信息、重复阅读内容信息、购买内容信息。这里，上述三种信息在电子书APP中较易获得，能够一定程度获取目标用户的知识范围和水平，根据上述三种信息进行检索、搜索，获取能够提升目标用户知识范围和水平的电子书。
在另一种技术方案中，所述的电子书推荐方法，从评论信息、重复阅读内容信息及购买内容信息中提取关键词，根据关键词进行检索，获取电子书建立第五电子书数据库。这里，提供了建立第五电子书数据库的方法，即根据行为信息的文本内容进行检索。
在另一种技术方案中，所述的电子书推荐方法，重合度为各书的关键词与目标关键词相同数量与目标关键词总数量的比值。这里，提供了一种重合度的计算方法，即相同关键词与目标关键词总数量的比值，第一设定阈值根据经验或统计确定，比如30％，同义词视作相同关键词。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用，它完全可以被适用于各种适合本发明的领域，对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改，因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的实施例。
Claims (6)
1.电子书推荐方法，其特征在于，包括：
获取目标用户在读电子书的关键词，得到目标关键词；
获取目标用户的个人信息；
获取目标用户的行为信息；
根据目标用户的个人信息获取相同类型的用户在设定时间范围内阅读的电子书，并建立第一电子书数据库，获取第一电子书数据库内各书的关键词，计算各书的关键词与目标关键词的重合度，选取重合度高于第一设定阈值的电子书，建立第二电子书数据库；
根据目标用户的个人信息获取与个人信息相关的电子书，并建立第三电子书数据库，计算第三电子书数据库内各书的质量值，选取质量值高于第二设定阈值的电子书，建立第四电子书数据库，所述质量值为搜索次数、阅读次数、评论次数和点赞次数的加权平均值；
根据目标用户的行为信息获取与行为相关的电子书，并建立第五电子书数据库；
从第二电子书数据库、第四电子书数据库和第五电子书数据库中选取电子书推荐给目标用户。
2.如权利要求1所述的电子书推荐方法，其特征在于，目标关键词至少包括名词类关键词、动词类关键词和形容词类关键词，目标关键词的数量不少于10个。
3.如权利要求1所述的电子书推荐方法，其特征在于，个人信息至少包括年龄、性别、专业、职业、收入、家庭状态。
4.如权利要求1所述的电子书推荐方法，其特征在于，行为信息至少包括评论信息、重复阅读内容信息、购买内容信息。
5.如权利要求4所述的电子书推荐方法，其特征在于，从评论信息、重复阅读内容信息及购买内容信息中提取关键词，根据关键词进行检索，获取电子书建立第五电子书数据库。
6.如权利要求1所述的电子书推荐方法，其特征在于，重合度为各书的关键词与目标关键词相同数量与目标关键词总数量的比值。
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