CN110096644A - 一种电子书的推荐方法和装置 - Google Patents
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Abstract
一种电子书的推荐方法及装置,其中,方法包括:第一步骤(S1),为每个电子书贴类别标签;第二步骤(S2),统计阅读者阅读的多个电子书的类别标签以及阅读者对于多个电子书的阅读行为;第三步骤(S3),根据所述阅读行为来判定该阅读者的偏好特征;第四步骤(S4),统计电子书的多个阅读者的阅读行为,以获得该电子书的综合打分;第五步骤(S5),按照所述阅读者的偏好特征和所述电子书的综合打分为用户推荐电子书。按照上述方法,可以更加准确地向用户推荐其真正感兴趣的电子书。
Description
技术领域
本发明总体涉及电子书领域,更具体地,涉及一种电子书的推荐的技术。
背景技术
现在越来越多的人们将阅读方式从纸质阅读转为电子书阅读,人们手握一个智能手机或者电子书阅读器,就可以随时随地读书。现在市面上出现了多种阅读软件,帮助用户寻找感兴趣的书来进行阅读,但是电子书的推荐技术还不成熟。比如平台只会将其他用户评价较高的电子书推荐给用户,但不考虑该用户自身的阅读兴趣种类,所以现在要解决的问题是如何结合用户的阅读兴趣来给用户推荐比较热门的书籍。
发明内容
针对以上问题,本发明的目的在于克服现有技术中无法结合用户的阅读兴趣来给用户准确推荐电子书的缺陷,提供一种电子书的推荐方法及装置。
第一技术方案为一种电子书的推荐方法,包括:第一步骤(S1),为每个电子书贴类别标签;第二步骤(S2),统计阅读者阅读的多个电子书的类别标签以及阅读者对于多个电子书的阅读行为;第三步骤(S3),根据所述阅读行为来判定该阅读者的偏好特征;第四步骤(S4),统计电子书的多个阅读者的阅读行为,以获得该电子书的综合打分;第五步骤(S5),按照所述阅读者的偏好特征和所述电子书的综合打分为用户推荐电子书。
第二技术方案基于第一技术方案,其中,所述类别标签为根据电子书内容的主题分类获得。
第三技术方案基于第二技术方案,其中,第三步骤(S3)中,所述根据所述阅读行为来判定该阅读者的偏好特征为:当判断出阅读者对一个电子书感兴趣时,对用户对该电子书所属类别的喜爱加分;当判断出阅读者对一个电子书不感兴趣时,对用户对该电子书所属类别的喜爱减分。
第四技术方案基于第三技术方案,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者对电子书的结尾章节进行了有效阅读。
第五技术方案基于第四技术方案,其中,所述对电子书的结尾章节进行了有效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间大于第一阈值且小于第二阈值。
第六技术方案基于第五技术方案,所述第一阈值和所述第二阈值都与每页的平均字数正相关。
第七技术方案基于第六技术方案,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为阅读者已完成全书的阅读但未阅读电子书的结尾章节,或者,对电子书的结尾章节进行了无效阅读。
第八技术方案基于第七技术方案,所述已完成全书的阅读为阅读者删除该电子书的阅读记录或者第一预设时间内没有再次阅读。
第九技术方案基于第八技术方案,所述对电子书的结尾章节进行了无效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间小于等于所述第一阈值或者大于等于所述第二阈值。
第十技术方案基于第三技术方案,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者还未完成全书阅读,且对电子书的已读章节进行了有效阅读。
第十一技术方案基于第十技术方案,其中,所述未完成全书阅读为阅读者未删除该电子书的阅读记录且未读该书的时长未超过第二预设时间。
第十二技术方案基于第十技术方案,其中,所述对电子书的已读章节进行了有效阅读为已读章节是连续的章节且每页平均阅读时间大于第三阈值且小于第四阈值。
第十三技术方案基于第十二技术方案,所述第三阈值和所述第四阈值都与已读章节每页的平均字数正相关。
第十四技术方案基于第十三技术方案,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为已读章节不连续,或者,已读章节连续但每页平均阅读时间小于等于第三阈值,或者已读章节连续但每页平均阅读时间大于等于第四阈值。
第十五技术方案基于第一技术方案,其中,第四步骤(S4),所述获得该电子书的综合打分为:
当判断出一个阅读者对该电子书感兴趣时,则对该电子书受欢迎程度加分;
当判断出一个阅读者对该电子书不感兴趣时,则对该电子书受欢迎程度减分。
第十六技术方案基于第十五技术方案,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者对电子书的结尾章节进行了有效阅读。
第十七技术方案基于第十六技术方案,其中,所述对电子书的结尾章节进行了有效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间大于第五阈值且小于第六阈值。
第十八技术方案基于第十七技术方案,所述第五阈值和所述第六阈值都与每页的平均字数正相关。
第十九技术方案基于第十八技术方案,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为阅读者已完成全书的阅读但未阅读电子书的结尾章节,或者,对电子书的结尾章节进行了无效阅读。
第二十技术方案基于第十九技术方案,所述已完成全书的阅读为阅读者删除该电子书的阅读记录或者第三预设时间内没有再次阅读。
第二十一技术方案基于第二十技术方案,所述对电子书的结尾章节进行了无效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间小于等于所述第五阈值或者大于等于所述第六阈值。
第二十二技术方案基于第十五技术方案,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者还未完成全书阅读,且对电子书的已读章节进行了有效阅读。
第二十三技术方案基于第二十二技术方案,其中,所述未完成全书阅读为阅读者未删除该电子书的阅读记录且未读该书的时长未超过第四预设时间。
第二十四技术方案基于第二十三技术方案,其中,所述对电子书的已读章节进行了有效阅读为已读章节是连续的章节且每页平均阅读时间大于第七阈值且小于第八阈值。
第二十五技术方案基于第二十四技术方案,所述第七阈值和所述第八阈值都与已读章节每页的平均字数正相关。
第二十六技术方案基于第二十五技术方案,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为已读章节不连续,或者,已读章节连续但每页平均阅读时间小于等于第七阈值,或者已读章节连续但每页平均阅读时间大于等于第八阈值。
第二十七技术方案基于第一技术方案,第五步骤(S5),所述为用户推荐电子书为按电子书的综合打分为用户偏好特征的电子书进行排名,依照排名先后推送给用户或者将排名靠前的电子书随机推送给用户。
第二十八技术方案为一种电子书的推荐装置,包括:第一单元,用于为每个电子书贴类别标签;第二单元,用于统计阅读者阅读的多个电子书的类别标签以及阅读者对于多个电子书的阅读行为;第三单元,用于根据所述阅读行为来判定该阅读者的偏好特征;第四单元,用于统计电子书的多个阅读者的阅读行为,以获得该电子书的综合打分;第五单元,用于按照所述阅读者的偏好特征和所述电子书的综合打分为用户推荐电子书。
第二十九技术方案基于第二十八技术方案,其中,所述类别标签为根据电子书内容的主题分类获得。
第三十技术方案基于第二十八技术方案,第三单元中,所述根据所述阅读行为来判定该阅读者的偏好特征为:当判断出阅读者对一个电子书感兴趣时,对用户对该电子书所属类别的喜爱加分;当判断出阅读者对一个电子书不感兴趣时,对用户对该电子书所属类别的喜爱减分。
第三十一技术方案基于第三十技术方案,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者对电子书的结尾章节进行了有效阅读。
第三十二技术方案基于第三十一技术方案,其中,所述对电子书的结尾章节进行了有效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间大于第一阈值且小于第二阈值。
第三十三技术方案基于第三十二技术方案,所述第一阈值和所述第二阈值都与每页的平均字数正相关。
第三十四技术方案基于第三十三技术方案,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为阅读者已完成全书的阅读但未阅读电子书的结尾章节,或者,对电子书的结尾章节进行了无效阅读。
第三十五技术方案基于第三十四技术方案,所述已完成全书的阅读为阅读者删除该电子书的阅读记录或者第一预设时间内没有再次阅读。
第三十六技术方案基于第三十五技术方案,所述对电子书的结尾章节进行了无效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间小于等于所述第一阈值或者大于等于所述第二阈值。
第三十七技术方案基于第三十技术方案,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者还未完成全书阅读,且对电子书的已读章节进行了有效阅读。
第三十八技术方案基于第三十七技术方案,其中,所述未完成全书阅读为阅读者未删除该电子书的阅读记录且未读该书的时长未超过第二预设时间。
第三十九技术方案基于第三十八技术方案,其中,所述对电子书的已读章节进行了有效阅读为已读章节是连续的章节且每页平均阅读时间大于第三阈值且小于第四阈值。
第四十技术方案基于第三十九技术方案,所述第三阈值和所述第四阈值都与已读章节每页的平均字数正相关。
第四十一技术方案基于第四十技术方案,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为已读章节不连续,或者,已读章节连续但每页平均阅读时间小于等于第三阈值,或者已读章节连续但每页平均阅读时间大于等于第四阈值。
第四十二技术方案基于第二十八技术方案,其中,第四单元中,所述获得该电子书的综合打分为:当判断出一个阅读者对该电子书感兴趣时,则对该电子书受欢迎程度加分;当判断出一个阅读者对该电子书不感兴趣时,则对该电子书受欢迎程度减分。
第四十三技术方案基于第四十二技术方案,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者对电子书的结尾章节进行了有效阅读。
第四十四技术方案基于第四十三技术方案,其中,所述对电子书的结尾章节进行了有效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间大于第五阈值且小于第六阈值。
第四十五技术方案基于第四十四技术方案,所述第五阈值和所述第六阈值都与每页的平均字数正相关。
第四十六技术方案基于第四十五技术方案,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为阅读者已完成全书的阅读但未阅读电子书的结尾章节,或者,对电子书的结尾章节进行了无效阅读。
第四十七技术方案基于第四十六技术方案,所述已完成全书的阅读为阅读者删除该电子书的阅读记录或者第三预设时间内没有再次阅读。
第四十八技术方案基于第四十七技术方案,所述对电子书的结尾章节进行了无效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间小于等于所述第五阈值或者大于等于所述第六阈值。
第四十九技术方案基于第四十二技术方案,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者还未完成全书阅读,且对电子书的已读章节进行了有效阅读。
第五十技术方案基于第四十九技术方案,其中,所述未完成全书阅读为阅读者未删除该电子书的阅读记录且未读该书的时长未超过第四预设时间。
第五十一技术方案基于第五十技术方案,其中,所述对电子书的已读章节进行了有效阅读为已读章节是连续的章节且每页平均阅读时间大于第七阈值且小于第八阈值。
第五十二技术方案基于第五十一技术方案,所述第七阈值和所述第八阈值都与已读章节每页的平均字数正相关。
第五十三技术方案基于第五十二技术方案,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为已读章节不连续,或者,已读章节连续但每页平均阅读时间小于等于第七阈值,或者已读章节连续但每页平均阅读时间大于等于第八阈值。
第五十四技术方案基于第二十八技术方案,第五单元中,所述为用户推荐电子书为按电子书的综合打分为用户偏好特征的电子书进行排名,依照排名先后推送给用户或者将排名靠前的电子书随机推送给用户。
第五十五技术方案为一种用于电子书推荐的服务器,包括:存储器;以及耦接至所述存储器的处理器,所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令,执行如第一技术方案到第二十七技术方案中任一项所述的方法。
第五十六技术方案为一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,该指令被一个或者多个处理器执行实现第一技术方案到第二十七技术方案中任意一个所述的方法的操作。
本发明的优点和有益效果是:通过用户阅读电子书时的阅读行为来获得用户的阅读偏好以及每本电子书的综合打分,再基于上述用户的阅读偏好和电子书的综合打分来向用户推荐电子书,使得电子书的推荐是基于用户的阅读偏好进行的,达到的有益效果是更准确地为用户推荐电子书,向用户推荐的确实是用户想看的,用户会更频繁地从推荐的电子书里去寻找自己想看的电子书。
附图说明
图1示出了本发明的技术方案所采用的网络框架的示意图;
图2示出了根据本发明的一种电子书的推荐方法的流程图;
图3示出了根据本发明的一种电子书的推荐装置的结构图;
图4示出了根据本发明的一个实施方式的服务器的结构;以及
图5示出了根据本发明的一个实施方式的程序产品。
具体实施方式
结合附图对本发明的较佳实施例进行详细阐述,参考标号是指本发明中的组件、技术,以便本发明的优点和特征在适合的环境下实现能更易于被理解。下面的描述是对本发明权利要求的具体化,并且与权利要求相关的其它没有明确说明的具体实现也属于权利要求的范围。同时,应当明白,为了便于描述,附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
本发明实施例可以应用于计算机系统/服务器,其可与众多其它通用或专用计算系统环境或配置一起操作。适于与计算机系统/服务器一起使用的众所周知的计算系统、环境和/或配置的例子包括但不限于:智能手机、个人计算机系统、服务器计算机系统、瘦客户机、厚客户机、手持或膝上设备、基于微处理器的系统、机顶盒、可编程消费电子产品、网络个人电脑、小型计算机系统﹑大型计算机系统和包括上述任何系统的分布式云计算技术环境,等等。
计算机系统/服务器可以在由计算机系统执行的计算机系统可执行指令 (诸如程序模块)的一般语境下描述。通常,程序模块可以包括例程、程序、目标程序、组件、逻辑、数据结构等等,它们执行特定的任务或者实现特定的抽象数据类型。计算机系统/服务器可以在分布式云计算环境中实施,分布式云计算环境中,任务是由通过通信网络链接的远程处理设备执行的。在分布式云计算环境中,程序模块可以位于包括存储设备的本地或远程计算系统存储介质上。
图1示出了本发明的技术方案所采用的网络框架的示意图。
如图1所示,本公开所采用系统可以包括:用户终端110和服务器120。用户终端与服务器120之间可以进行通信以及相互收发信息,消息的类型包括但不限于文本、文件、语音、表情、图片、音频、视频以及他们的任意组合。
如图1所示,本发明的用户终端110可以为个人计算机(PC)、笔记本电脑、平板电脑、个人数字助理、iMac、智能手机中的任意一种或多种。这些终端110可以包括任何适合的操作系统,包括但不限于Windows,Linux, Android,IOS等等。上述客户终端可以是固定的,例如位于家庭,办公室,网吧等处的固定通信设备,也可以位于其他移动平台,例如位于汽车,火车,飞机等平台上。用户终端110可以通过有线、无线或者二者的组合连接到各个服务器或者云端。无线网络包括但不限于移动电话网、无线局域网(LAN)、蓝牙个人区域网、wifi、以太网、令牌环、广域网、因特网等等。有线网络包括但不限于电话线网、光缆线网、电缆线网、有线电视网等等。
服务器120可以采用任何商用或专用的服务器,本发明对此无任何限制。本发明也可以对服务器120进行重新的设计,例如重新设计服务器中的程序等等。
此外,本发明的用户终端110也可以连接新的用户终端,例如可以通过蓝牙、数据线等于其他用户终端直接连接,新的用户终端例如可以是可佩带设备,手机等等。本发明对用户终端的类型不做任何限制。
图2示出了根据本发明一个实施方式的电子书推荐的方法的流程图。
如图2所示,本发明的方法包括:第一步骤(S1),为每个电子书贴类别标签;第二步骤(S2),统计阅读者阅读的多个电子书的类别标签以及阅读者对于多个电子书的阅读行为;第三步骤(S3),根据所述阅读行为来判定该阅读者的偏好特征;第四步骤(S4),统计电子书的多个阅读者的阅读行为,以获得该电子书的综合打分;第五步骤(S5),按照所述阅读者的偏好特征和所述电子书的综合打分为用户推荐电子书。
在本发明中,为每个电子书贴类别标签,即根据电子书的内容来将电子书分类,例如类型有历史类、科幻类、言情类、魔幻类等等,首先是给每本电子书贴上这样的标签,然后针对每一个用户,统计他所阅读过和正在阅读的电子书的阅读行为,对于阅读过的书和正在读的书,都要看他的阅读行为是否符合对这本书感兴趣的条件,且要统计这些阅读过的书和正在读的书的类型,基于上述元素来判定该用户的偏好特征,除了要获知用户感兴趣的是什么类别的书,还要获得每本书受欢迎的程度的综合打分,而每本书的综合打分又需要从每个阅读过它或者正在阅读它的用户的阅读行为中提取,最后根据用户喜欢读的电子书的类型,从所有该类型的电子书中向用户推荐综合打分高的电子书。本技术方案中判定一本书是否受欢迎取决于阅读它时的阅读行为,判定用户的偏好也取决于用户阅读各个类型电子书时的阅读行为,故本技术方案中阅读行为是判定读者偏好和电子书综合打分的关键。
与现有技术相比,本发明除了需要向用户推荐综合打分高收欢迎的电子书,还结合了用户的偏好特征向其推荐某类型综合打分高的电子书,这样加入一个偏好特征,将电子书的推荐变得更加细致,比如统计到用户A喜欢看 a类的电子书,那么给用户A推荐的就是a类电子书中最受欢迎的电子书。这样比现有技术中单一地给用户推荐综合打分高的电子书要更大概率地会被用户阅读,现有技术中的方案很大概率给用户推荐了不少高分电子书,但由于都不是用户喜欢的类型,导致用户不会阅读。
进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述类别标签为根据电子书内容的主题分类获得。
此处明确指出了给电子书贴的类别标签是如何获得的,这些类别标签都是人工阅读电子书的摘要或者机器分析电子书的摘要得到全书的内容主题精炼而来。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,第三步骤(S3)中,所述根据所述阅读行为来判定该阅读者的偏好特征为:当判断出阅读者对一个电子书感兴趣时,对用户对该电子书所属类别的喜爱加分;当判断出阅读者对一个电子书不感兴趣时,对用户对该电子书所属类别的喜爱减分。
此处更明确的指出了是如何判定出阅读者的偏好特征的,比如一个阅读者阅读了70本历史类的电子书,其中有52本是他感兴趣的,剩下的18本是他不感兴趣,那么对于历史这个类别的书而言,该阅读者每增加一本感兴趣的历史类电子书,该阅读者就对历史类的电子书的喜爱就加一次分,该阅读者每增加一本不感兴趣的历史类电子书,该阅读者就对历史类的电子书的喜爱减一次分,若每次加减分的分数数值一样,例如都是1分,那么上述例子中该阅读者对于历史类的电子书的喜爱程度是52-18=34;也有可能每次加减分的分数数值不一样,例如每次加分都是加1分,每次减分都是减0.5分,那么上述例子中该阅读者对于历史类的电子书的喜爱程度就是 52-18*0.5=43,对于每个阅读者算各个类型电子书的喜爱程度时的加减分的标准需要统一。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者对电子书的结尾章节进行了有效阅读。
此处明确指出了,在本发明认定阅读者是否对一本电子书感兴趣的条件即阅读者是否有效地阅读了电子书的结尾章节。阅读者在阅读一本电子书时的情形有多种,例如一本书的开头部分读了一遍,中间读了两遍,结尾读了一遍,读完发现开头章节没读懂又去把开头部分读了两遍;也有可能前面的草草翻过去,读到后面比较精彩,结尾部分认真读了一遍,等等多种阅读方式。一本书有无数种阅读方法,但是要判定阅读者对一本书是否感兴趣只需要看他是否认真地看了这本书的结尾部分,一本书只要阅读者读了结尾部分,不管前面阅读者读的多么不认真,但至少阅读者想看结尾,那么阅读者就是对这本电子书的情节感兴趣的;一本书不管开头中间部分阅读者读的多么认真读了多少遍,但只要这个阅读者放弃了本书结尾的阅读,就说明这个阅读者对这本书是不感兴趣的。故此处明确说明要认定一个阅读者对某本电子书感兴趣必须要求这个阅读者认真地阅读了这本电子书的结尾章节。
更进一步地,根据本发明的另一个实施例,其中,所述对电子书的结尾章节进行了有效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间大于第一阈值且小于第二阈值。
现有的阅读软件都可以记录阅读者在某一页面的停留时间,阅读了一段时间后也能计算出每页的平均阅读时间,当我们每页的平均阅读时间小于一定阈值时,这时我们认定读者读的不认真,每一页都草草翻过去,不是有效阅读,认真阅读的情况下每页的平均阅读时间应该更长,但是这个每页的平均阅读时间也不能太长,当其超过另一个阈值时,则也有可能用户没有在进行有效阅读,可能是用户的终端停留在某一页后用户去干其他的事情,导致阅读时间过于长,所以这个阅读结尾章节的每页平均阅读时间需要大于第一阈值且小于第二阈值。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述第一阈值和所述第二阈值都与每页的平均字数正相关。
此处更加明确地限定了第一阈值和第二阈值与每页的平均字数的关系。第一阈值和第二阈值都随着每页的平均字数增大而增大、减小而减小,对于同一屏幕,上面显示的字体较大时,每页的平均字数就低,这样每页的有效阅读时间也应该更少,第一阈值和第二阈值也降低;对于同一屏幕,上面显示的字体较小时,每页的平均字数就高,这样每页的有效阅读时间就应该更多,第一阈值和第二阈值也升高。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为阅读者已完成全书的阅读但未阅读电子书的结尾章节,或者,对电子书的结尾章节进行了无效阅读。
此处更明确地阐述了对一个电子书不感兴趣为放弃了阅读本电子书的结尾章节,而放弃阅读结尾章节又分为已完成整本书的阅读但是没有阅读电子书的结尾章节,或者为对电子书的结尾章节进行了无效阅读。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述已完成全书的阅读为阅读者删除该电子书的阅读记录或者第一预设时间内没有再次阅读。
此处更明确地阐明了如何判定用户是否已完成一本书的阅读,通常有两个判别条件,当满足其中任意一种时,即用户完成整本书的阅读:一是用户将该电子书从自己的阅读记录删除了或者从自己的书架上移走了,这样就删除了这本书的阅读记录,下次阅读者想接着阅读这本书时也只能从头开始看,重新生成一个新的阅读记录;二是用户在最后一次阅读这个书后隔了预设时间后都没有再次阅读这本书,表示用户已经不准备再看这本书了,已完成了整本书的阅读。
更进一步地,根据本发明的另一个实施例,所述对电子书的结尾章节进行了无效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间小于等于所述第一阈值或者大于等于所述第二阈值。
此处进一步阐明了何为无效阅读,即每页平均阅读时间太短或者太长。当每页平均阅读时间小于等于第一阈值时,阅读者将该部分内容草草看过,没有认真阅读;当每页平均阅读时间大于等于第二阈值时,阅读者可能在阅读过程中干其他事情,以至于停留在大多数页面的时间都增长了,这也是没有认真阅读,没有认真阅读即无效阅读。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者还未完成全书阅读,且对电子书的已读章节进行了有效阅读。
此处进一步阐明了当电子书还在阅读者阅读进行中是如何判定阅读者对该电子书感兴趣的。此时,需要看读者对于已读的章节是否是认真阅读的。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述未完成全书阅读为阅读者未删除该电子书的阅读记录且未读该书的时长未超过第二预设时间。
此处进一步阐明了未完成全书阅读的条件,即阅读者未删除该电子书的阅读记录且未读该书的时长未超过所述预设时间。也就是,用户还没有从自己的阅读记录里删除这本电子书或者没有将这个电子书从书架上移走,软件上还保留了这本书的阅读记录,即最近一次阅读是阅读到哪一页了,同时此刻距离用户最近一次阅读该书的时长未超过一定时间,也就是距离上一次阅读没有多久,用户继续阅读的可能性很大。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述对电子书的已读章节进行了有效阅读为已读章节是连续的章节且每页平均阅读时间大于第三阈值且小于第四阈值。
此处阐明了如何判定是否对已读章节进行了有效阅读,首先计算每页平均阅读时间,当该每页平均阅读时间低于某一预设值时,说明用户草草地把大多数页面都看过去了;当每页平均阅读时间高于另外一个预设值时,可能用户在阅读的同时还在干其他事情,在大多数页面的停留时间都过于长了,这也是没有进行有效阅读。故有效的阅读时间应该控制在一个范围内,大于第三阈值且小于第四阈值。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述第三阈值和所述第四阈值都与已读章节每页的平均字数正相关。
此处更加明确地限定了第三阈值和第四阈值与每页的平均字数的关系。第三阈值和第四阈值都随着每页的平均字数增大而增大、减小而减小,对于同一屏幕,上面显示的字体较大时,每页的平均字数就低,这样每页的有效阅读时间也应该更少,第三阈值和第四阈值也降低;对于同一屏幕,上面显示的字体较小时,每页的平均字数就高,这样每页的有效阅读时间就应该更多,第三阈值和第四阈值也升高。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为已读章节不连续,或者,已读章节连续但每页平均阅读时间小于等于第三阈值,或者已读章节连续但每页平均阅读时间大于等于第四阈值。
此处进一步阐明了在阅读者未完成某一电子书的阅读,还在阅读中时如何判定读者对这个电子书是不感兴趣的,当已读章节是不连续的,例如某读者读到了一本书的第六章,但是他只读了第一章、第三章、第六章,第二章和第四章他都跳过去了没有读,那么判定这个读者对这本书是不感兴趣的;或者章节连续,但是每页平均阅读时间小于某一阈值,那么阅读者将该部分内容草草看过,没有认真阅读,即不感兴趣;或者章节连续,但是每页平均阅读时间大于等于第二阈值时,阅读者可能在阅读过程中干其他事情,以至于停留在大多数页面的时间都增长了,这也是没有认真阅读,即阅读者对这本电子书没有兴趣。
更进一步地,基于图1所示的流程,得到本发明的另外一个实施例,第四步骤(S4)中,所述获得该电子书的综合打分为:当判断出一个阅读者对该电子书感兴趣时,则对该电子书受欢迎程度加分;当判断出一个阅读者对该电子书不感兴趣时,则对该电子书受欢迎程度减分。
此处更明确的指出了是如何判定出阅读者的受欢迎程度的,对这本电子书感兴趣的人越多,那么这本电子书受欢迎程度越高,对这本书感兴趣的人越少,那么这本电子书受欢迎程度越低。比如一本书有500人阅读,其中有 350人对这本书感兴趣,有150人对这本书不感兴趣,每增加一个人对该电子书感兴趣就加一次分,每增加一个人对该电子书不感兴趣就减一次分,当加分减分的分数数值是一样时,例如都是1分,那么上述例子中电子书受欢迎程度即综合打分为350-150=200分,也有可能每次加减分的分数数值不一样,例如每次加分都是加1分,每次减分都是减0.5分,那么上述例子中该电子书的受欢迎程度即综合打分为350-150*0.5=275,对于每本电子书算其受阅读者欢迎程度即综合打分时加减分的标准需统一。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者对电子书的结尾章节进行了有效阅读。
此处明确指出了,在本发明认定阅读者是否对一本电子书感兴趣的条件即阅读者是否有效地阅读了电子书的结尾章节。阅读者在阅读一本电子书时的情形有多种,例如一本书的开头部分读了一遍,中间读了两遍,结尾读了一遍,读完发现开头章节没读懂又去把开头部分读了两遍;也有可能前面的草草翻过去,读到后面比较精彩,结尾部分认真读了一遍,等等多种阅读方式。一本书有无数种阅读方法,但是要判定阅读者对一本书是否感兴趣只需要看他是否认真地看了这本书的结尾部分,一本书只要阅读者读了结尾部分,不管前面阅读者读的多么不认真,但至少阅读者想看结尾,那么阅读者就是对这本电子书的情节感兴趣的;一本书不管开头中间部分阅读者读的多么认真读了多少遍,但只要这个阅读者放弃了本书结尾的阅读,就说明这个阅读者对这本书是不感兴趣的。故此处明确说明要认定一个阅读者对某本电子书感兴趣必须要求这个阅读者认真地阅读了这本电子书的结尾章节。
更进一步地,根据本发明的另一个实施例,其中,所述对电子书的结尾章节进行了有效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间大于第五阈值且小于第六阈值。
现有的阅读软件都可以记录阅读者在某一页面的停留时间,阅读了一段时间后也能计算出每页的平均阅读时间,当我们每页的平均阅读时间小于一定阈值时,这时我们认定读者读的不认真,每一页都草草翻过去,不是有效阅读,认真阅读的情况下每页的平均阅读时间应该更长,但是这个每页的平均阅读时间也不能太长,当其超过另一个阈值时,则也有可能用户没有在进行有效阅读,可能是用户的终端停留在某一页后用户去干其他的事情,导致阅读时间过于长,所以这个阅读结尾章节的每页平均阅读时间需要大于第五阈值且小于第六阈值。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述第五阈值和所述第六阈值都与每页的平均字数正相关。
此处更加明确地限定了第五阈值和第六阈值与每页的平均字数的关系。第一阈值和第二阈值都随着每页的平均字数增大而增大、减小而减小,对于同一屏幕,上面显示的字体较大时,每页的平均字数就低,这样每页的有效阅读时间也应该更少,第五阈值和第六阈值也降低;对于同一屏幕,上面显示的字体较小时,每页的平均字数就高,这样每页的有效阅读时间就应该更多,第五阈值和第六阈值也升高。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为阅读者已完成全书的阅读但未阅读电子书的结尾章节,或者,对电子书的结尾章节进行了无效阅读。
此处更明确地阐述了对一个电子书不感兴趣为放弃了阅读本电子书的结尾章节,而放弃阅读结尾章节又分为已完成整本书的阅读但是没有阅读电子书的结尾章节,或者为对电子书的结尾章节进行了无效阅读。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述已完成全书的阅读为阅读者删除该电子书的阅读记录或者第三预设时间内没有再次阅读。
此处更明确地阐明了如何判定用户是否已完成一本书的阅读,通常有两个判别条件,当满足其中任意一种时,即用户完成整本书的阅读:一是用户将该电子书从自己的阅读记录删除了或者从自己的书架上移走了,这样就删除了这本书的阅读记录,下次阅读者想接着阅读这本书时也只能从头开始看,重新生成一个新的阅读记录;二是用户在最后一次阅读这个书后隔了预设时间后都没有再次阅读这本书,表示用户已经不准备再看这本书了,已完成了整本书的阅读。
更进一步地,根据本发明的另一个实施例,所述对电子书的结尾章节进行了无效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间小于等于第五阈值或者大于等于第六阈值。
此处进一步阐明了何为无效阅读,即每页平均阅读时间太短或者太长。当每页平均阅读时间小于等于第五阈值时,阅读者将该部分内容草草看过,没有认真阅读;当每页平均阅读时间大于等于第六阈值时,阅读者可能在阅读过程中干其他事情,以至于停留在大多数页面的时间都增长了,这也是没有认真阅读,没有认真阅读即无效阅读。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者还未完成全书阅读,且对电子书的已读章节进行了有效阅读。
此处进一步阐明了当电子书还在阅读者阅读进行中是如何判定阅读者对该电子书感兴趣的。此时,需要看读者对于已读的章节是否是认真阅读的。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述未完成全书阅读为阅读者未删除该电子书的阅读记录且未读该书的时长未超过第四预设时间。
此处进一步阐明了未完成全书阅读的条件,即阅读者未删除该电子书的阅读记录且未读该书的时长未超过一定预设时间。也就是,用户还没有从自己的阅读记录里删除这本电子书或者没有将这个电子书从书架上移走,软件上还保留了这本书的阅读记录,即最近一次阅读是阅读到哪一页了,同时此刻距离用户最近一次阅读该书的时长未超过一定时间,也就是距离上一次阅读没有多久,用户继续阅读的可能性很大。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述对电子书的已读章节进行了有效阅读为已读章节是连续的章节且每页平均阅读时间大于第七阈值且小于第八阈值。
此处阐明了如何判定是否对已读章节进行了有效阅读,首先计算每页平均阅读时间,当该每页平均阅读时间低于某一预设值时,说明用户草草地把大多数页面都看过去了;当每页平均阅读时间高于另外一个预设值时,可能用户在阅读的同时还在干其他事情,在大多数页面的停留时间都过于长了,这也是没有进行有效阅读。故有效的阅读时间应该控制在一个范围内,大于第七阈值且小于第八阈值。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述第七阈值和第八阈值都与已读章节每页的平均字数正相关。
此处更加明确地限定了第七阈值和所述第八阈值与每页的平均字数的关系。第七阈值和所第八阈值都随着每页的平均字数增大而增大、减小而减小,对于同一屏幕,上面显示的字体较大时,每页的平均字数就低,这样每页的有效阅读时间也应该更少,第七阈值和所第八阈值也降低;对于同一屏幕,上面显示的字体较小时,每页的平均字数就高,这样每页的有效阅读时间就应该更多,第七阈值和第八阈值也升高。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为已读章节不连续,或者,已读章节连续但每页平均阅读时间小于等于第七阈值,或者已读章节连续但每页平均阅读时间大于等于第八阈值。
此处进一步阐明了在阅读者未完成某一电子书的阅读,还在阅读中时如何判定读者对这个电子书是不感兴趣的,当已读章节是不连续的,例如某读者读到了一本书的第六章,但是他只读了第一章、第三章、第六章,第二章和第四章他都跳过去了没有读,那么判定这个读者对这本书是不感兴趣的;或者章节连续,但是每页平均阅读时间小于某一阈值,那么阅读者将该部分内容草草看过,没有认真阅读,即不感兴趣;或者章节连续,但是每页平均阅读时间大于等于第二阈值时,阅读者可能在阅读过程中干其他事情,以至于停留在大多数页面的时间都增长了,这也是没有认真阅读,即阅读者对这本电子书没有兴趣。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,第五步骤(S5)中,所述为用户推荐电子书为按电子书的综合打分为用户偏好特征的电子书进行排名,依照排名先后推送给用户或者将排名靠前的电子书随机推送给用户。
此处进一步阐明了具体是如何为用户推荐电子书的。首先要获得用户的偏好特征,比如用户的偏好是历史类电子书,再去找历史类的综合打分高的电子书推荐给用户,推荐时可以是按综合打分排名依次推荐,也可以是按综合打分靠前的电子书随机推荐。
图3示出了根据本发明一个实施方式的电子书推荐装置的结构图。
如图3所示,本发明的装置包括:
第一单元,用于为每个电子书贴类别标签;第二单元,用于统计阅读者阅读的多个电子书的类别标签以及阅读者对于多个电子书的阅读行为;第三单元,用于根据所述阅读行为来判定该阅读者的偏好特征;第四单元,用于统计电子书的多个阅读者的阅读行为,以获得该电子书的综合打分;第五单元,用于按照所述阅读者的偏好特征和所述电子书的综合打分为用户推荐电子书。
进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述类别标签为根据电子书内容的主题分类获得。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,第三单元中,所述根据所述阅读行为来判定该阅读者的偏好特征为:当判断出阅读者对一个电子书感兴趣时,对用户对该电子书所属类别的喜爱加分;当判断出阅读者对一个电子书不感兴趣时,对用户对该电子书所属类别的喜爱减分。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者对电子书的结尾章节进行了有效阅读。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述对电子书的结尾章节进行了有效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间大于第一阈值且小于第二阈值。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述第一阈值和所述第二阈值都与每页的平均字数正相关。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为阅读者已完成全书的阅读但未阅读电子书的结尾章节,或者,对电子书的结尾章节进行了无效阅读。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述已完成全书的阅读为阅读者删除该电子书的阅读记录或者第一预设时间内没有再次阅读。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述对电子书的结尾章节进行了无效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间小于等于所述第一阈值或者大于等于所述第二阈值。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者还未完成全书阅读,且对电子书的已读章节进行了有效阅读。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述未完成全书阅读为阅读者未删除该电子书的阅读记录且未读该书的时长未超过第二预设时间。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述对电子书的已读章节进行了有效阅读为已读章节是连续的章节且每页平均阅读时间大于第三阈值且小于第四阈值。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述第三阈值和所述第四阈值都与已读章节每页的平均字数正相关。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为已读章节不连续,或者,已读章节连续但每页平均阅读时间小于等于第三阈值,或者已读章节连续但每页平均阅读时间大于等于第四阈值。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,第四单元中,所述获得该电子书的综合打分为:当判断出一个阅读者对该电子书感兴趣时,则对该电子书受欢迎程度加分;当判断出一个阅读者对该电子书不感兴趣时,则对该电子书受欢迎程度减分。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者对电子书的结尾章节进行了有效阅读。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述对电子书的结尾章节进行了有效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间大于第五阈值且小于第六阈值。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述第五阈值和所述第六阈值都与每页的平均字数正相关。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为阅读者已完成全书的阅读但未阅读电子书的结尾章节,或者,对电子书的结尾章节进行了无效阅读。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述已完成全书的阅读为阅读者删除该电子书的阅读记录或者第三预设时间内没有再次阅读。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述对电子书的结尾章节进行了无效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间小于等于所述第五阈值或者大于等于所述第六阈值。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者还未完成全书阅读,且对电子书的已读章节进行了有效阅读。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述未完成全书阅读为阅读者未删除该电子书的阅读记录且未读该书的时长未超过第四预设时间。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,其中,所述对电子书的已读章节进行了有效阅读为已读章节是连续的章节且每页平均阅读时间大于第七阈值且小于第八阈值。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述第七阈值和所述第八阈值都与已读章节每页的平均字数正相关。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为已读章节不连续,或者,已读章节连续但每页平均阅读时间小于等于第七阈值,或者已读章节连续但每页平均阅读时间大于等于第八阈值。
更进一步地,根据本发明的另外一个实施例,第五单元中,所述为用户推荐电子书为按电子书的综合打分为用户偏好特征的电子书进行排名,依照排名先后推送给用户或者将排名靠前的电子书随机推送给用户。
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”。
在另一些可能的是实施方式中,本发明可以实现为一种服务器,该服务器可以包括存储器;以及耦接至所述存储器的处理器,所述处理器被配置为基于存储在所述存储器中的指令,执行如上所述的方法。
下面参照图4来描述根据本发明的这种实施方式的服务器。如图4所示,服务器1以通用计算设备的形式表现,包括但不限于:至少一个处理器10、至少一个存储器20、连接不同系统组件的总线60。
总线60表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器、外围总线、图形加速端口、处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
存储器20可以包括易失性存储器形式的可读介质,例如随机存取存储器 (RAM)21和/或高速缓存存储器22,还可以进一步包括只读存储器(ROM) 23。
存储器20还可以包括程序模块24,这样的程序模块24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。
服务器1还可以与一个或多个外部设备2(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信,也可与一个或者多个其他设备进行通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口40进行,并在显示单元30上进行显示。并且,服务器 1还可以通过网络适配器50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 50通过总线60与服务器1中的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,但可以结合服务器1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。
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,当所述程序代码在被处理器执行时,所述程序代码用于使所述处理器执行上面描述的方法。
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是——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。
如图5所示,示出了根据本发明的实施方式的程序产品3,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。
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,尽管在附图中以特定顺序描述了本发明方法的操作,但是,这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些操作,或是必须执行全部所示的操作才能实现期望的结果。附加地或备选地,可以省略某些步骤,将多个步骤合并为一个步骤执行,和/或将一个步骤分解为多个步骤执行。
应该注意的是,上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制,并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。
Claims (10)
1.一种电子书的推荐方法,包括:
第一步骤(S1),为每个电子书贴类别标签;
第二步骤(S2),统计阅读者阅读的多个电子书的类别标签以及阅读者对于多个电子书的阅读行为;
第三步骤(S3),根据所述阅读行为来判定该阅读者的偏好特征;
第四步骤(S4),统计电子书的多个阅读者的阅读行为,以获得该电子书的综合打分;
第五步骤(S5),按照所述阅读者的偏好特征和所述电子书的综合打分为用户推荐电子书。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述类别标签为根据电子书内容的主题分类获得。
3.根据权利要求1所述的方法,第三步骤(S3)中,所述根据所述阅读行为来判定该阅读者的偏好特征为:
当判断出阅读者对一个电子书感兴趣时,对用户对该电子书所属类别的喜爱加分;
当判断出阅读者对一个电子书不感兴趣时,对用户对该电子书所属类别的喜爱减分。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述阅读者对一个电子书感兴趣为阅读者对电子书的结尾章节进行了有效阅读。
5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述对电子书的结尾章节进行了有效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间大于第一阈值且小于第二阈值。
6.根据权利要求5所述的方法,所述第一阈值和所述第二阈值都与每页的平均字数正相关。
7.根据权利要求6所述的方法,所述阅读者对一个电子书不感兴趣为阅读者已完成全书的阅读但未阅读电子书的结尾章节,或者,对电子书的结尾章节进行了无效阅读。
8.根据权利要求7所述的方法,所述已完成全书的阅读为阅读者删除该电子书的阅读记录或者第一预设时间内没有再次阅读。
9.根据权利要求8所述的方法,所述对电子书的结尾章节进行了无效阅读为阅读结尾章节的每页平均阅读时间小于等于所述第一阈值或者大于等于所述第二阈值。
10.一种电子书的推荐装置,包括:
第一单元,用于为每个电子书贴类别标签;
第二单元,用于统计阅读者阅读的多个电子书的类别标签以及阅读者对于多个电子书的阅读行为;
第三单元,用于根据所述阅读行为来判定该阅读者的偏好特征;
第四单元,用于统计电子书的多个阅读者的阅读行为,以获得该电子书的综合打分;
第五单元,用于按照所述阅读者的偏好特征和所述电子书的综合打分为用户推荐电子书。
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