CN114528486A - 书籍推荐方法、服务器、系统及存储介质 - Google Patents

书籍推荐方法、服务器、系统及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114528486A
CN114528486A CN202210118597.4A CN202210118597A CN114528486A CN 114528486 A CN114528486 A CN 114528486A CN 202210118597 A CN202210118597 A CN 202210118597A CN 114528486 A CN114528486 A CN 114528486A
Authority
CN
China
Prior art keywords
book
list
recommended
recommendation
target
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210118597.4A
Other languages
English (en)
Inventor
李熙伟
陈小康
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhangyue Technology Co Ltd
Original Assignee
Zhangyue Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhangyue Technology Co Ltd filed Critical Zhangyue Technology Co Ltd
Priority to CN202210118597.4A priority Critical patent/CN114528486A/zh
Publication of CN114528486A publication Critical patent/CN114528486A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95Retrieval from the web
    • G06F16/953Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9535Search customisation based on user profiles and personalisation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/904Browsing; Visualisation therefor

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Information Transfer Between Computers (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本公开涉及一种书籍推荐方法、装置、设备、系统及介质。其中,书籍推荐方法包括:接收客户端发送的书籍推荐请求,书籍推荐请求包括待推荐的目标书籍类型;响应于书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第一书籍列表,第一近现推荐结果包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表,第一书籍列表为针对客户端产生的推荐书籍列表;若在第一近现推荐结果中查询到第一书籍列表,根据第一书籍列表生成第一书籍榜单;将第一书籍榜单发送至客户端。根据本公开实施例,即能够满足针对不同用户进行个性化书籍推荐的需求,又满足了用户快速查看书籍推荐榜单的需求,提升了用户体验。

Description

书籍推荐方法、服务器、系统及存储介质
技术领域
本公开涉及互联网技术领域,尤其涉及一种书籍推荐方法、装置、设备、系统及介质。
背景技术
随着移动终端设备和电子阅读设备的不断发展和普及,电子书由于其便利性越来越受阅读用户的青睐。在电子书平台中,一般都设置有书籍推荐功能,用户可以通过浏览电子书平台推荐的书籍,快速地查找到自己感兴趣的书籍。
但是,目前用户每次使用电子书平台的书籍推荐功能时,都需要等待较长的时间,才能看到电子书平台为其推荐的书籍,降低了用户体验。
发明内容
为了解决上述技术问题,本公开提供了一种书籍推荐方法、装置、设备、系统及介质。
第一方面,本公开提供了一种书籍推荐方法,包括:
接收客户端发送的书籍推荐请求,书籍推荐请求包括待推荐的目标书籍类型;
响应于书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第一书籍列表,第一近现推荐结果包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表,第一书籍列表为针对客户端产生的推荐书籍列表;
若在第一近现推荐结果中查询到第一书籍列表,根据第一书籍列表生成第一书籍榜单;
将第一书籍榜单发送至客户端。
第二方面,本公开提供了一种服务器,包括处理器和存储器,存储器用于存储可执行指令,可执行指令使处理器执行以下操作:
接收客户端发送的书籍推荐请求,书籍推荐请求包括待推荐的目标书籍类型;
响应于书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第一书籍列表,第一近现推荐结果包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表,第一书籍列表为针对客户端产生的推荐书籍列表;
若在第一近现推荐结果中查询到第一书籍列表,根据第一书籍列表生成第一书籍榜单;
将第一书籍榜单发送至客户端。
第三方面,本公开提供了一种书籍推荐系统,包括交互节点、第一查询节点和榜单生成节点,其中:
交互节点用于接收客户端发送的书籍推荐请求以及将榜单生成节点生成的第一书籍榜单发送至客户端,书籍推荐请求包括待推荐的目标书籍类型;
第一查询节点用于响应于书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第一书籍列表,第一近现推荐结果包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表,第一书籍列表为针对客户端产生的推荐书籍列表;
榜单生成节点用于若在第一近现推荐结果中查询到第一书籍列表,根据第一书籍列表生成第一书籍榜单。
第四方面,本公开提供了一种计算机可读存储介质,该存储介质存储有计算机程序,当计算机程序被处理器执行时,使得处理器实现第一方面的书籍推荐方法。
本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点:
本公开实施例的书籍推荐方法、装置、设备、系统及介质,能够在接收到客户端发送的书籍推荐请求后,在第一近现推荐结果中查询书籍推荐请求包括的目标书籍类型对应的第一书籍列表,若在第一近现推荐结果中查询到第一书籍列表,则根据第一书籍列表生成第一书籍榜单,并将第一书籍榜单发送至客户端,由于第一近现推荐结果可以包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表且该第一书籍列表可以为针对客户端产生的推荐书籍列表,因此,在用户使用书籍推荐功能时,可以直接为用户推荐在第一预设时间段内为其生成的推荐书籍列表中的书籍,即能够满足针对不同用户进行个性化书籍推荐的需求,又能够节省生成书籍推荐榜单的时间,使用户在使用电子书平台的书籍推荐功能时,无需等待较长的时间,便能看到根据其阅读需求为其推荐的书籍,满足了用户快速查看书籍推荐榜单的需求,提升了用户体验。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式,本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中,相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的,原件和元素不一定按照比例绘制。
图1为本公开实施例提供的一种书籍推荐方法的流程示意图;
图2为本公开实施例提供的一种书籍榜单生成方法的流程示意图;
图3为本公开实施例提供的另一种书籍推荐方法的流程示意图;
图4为本公开实施例提供的又一种书籍推荐方法的流程示意图;
图5为本公开实施例提供的一种书籍推荐系统的结构示意图;
图6为本公开实施例提供的另一种书籍推荐系统的结构示意图;
图7为本公开实施例提供的又一种书籍推荐系统的结构示意图;
图8为本公开实施例提供的再一种书籍推荐系统的结构示意图;
图9为本公开实施例提供的一种服务器的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例,然而应当理解的是,本公开可以通过各种形式来实现,而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例,相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是,本公开的附图及实施例仅用于示例性作用,并非用于限制本公开的保护范围。
应当理解,本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行,和/或并行执行。此外,方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括,即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”;术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”;术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意,本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分,并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意,本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的,本领域技术人员应当理解,除非在上下文另有明确指出,否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的,而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
本公开实施例提供了一种即能够满足针对不同用户进行个性化书籍推荐的需求,又满足了用户快速查看书籍推荐榜单的需求的书籍推荐方法、服务器、系统及存储介质。
下面首先结合图1-图4对本公开实施例提供的书籍推荐方法进行说明。
在本公开实施例中,书籍推荐方法可以由书籍推荐系统执行,其中,书籍推荐系统可以由一个服务器组成,也可以由多个服务器组成。
图1示出了本公开实施例提供的一种书籍推荐方法的流程示意图。
如图1所示,该书籍推荐方法可以包括如下步骤。
S110、接收客户端发送的书籍推荐请求,书籍推荐请求包括待推荐的目标书籍类型。
在本公开实施例中,在用户通过客户端使用电子书平台的书籍推荐功能时,可以通过客户端向书籍推荐系统发起书籍推荐请求,书籍推荐系统可以接收客户端发送的书籍推荐请求。
其中,客户端可以为电子书平台的网站平台或者应用程序,可以安装于电子设备中。其中,电子设备可以包括但不限于移动终端设备和电子阅读设备等。
例如,客户端可以为安装于手机中的“XX电子书应用程序(Application,APP)”。
进一步地,书籍推荐请求可以包括待推荐的目标书籍类型。其中,目标书籍类型可以为用户希望电子书平台为其推荐的书籍榜单所属的书籍类型。
具体地,客户端可以基于用户所要浏览的指定榜单、指定频道页或者书城页,确定用户希望电子书平台为其推荐的目标书籍类型。
在一些实施例中,在用户想要浏览指定榜单或指定频道页时,若指定榜单或者指定频道页涉及到多个书籍类型,则目标书籍类型可以包括其涉及到的全部书籍类型,若指定榜单或者指定频道页涉及到一个书籍类型,则目标书籍类型可以包括其涉及到的一个书籍类型。
在另一些实施例中,在用户想要浏览书城页时,目标书籍类型可以包括电子书平台中的全部书籍类型。
在本公开实施例中,可选地,书籍推荐请求可以包括下列中的任一项:用户在第一预设时间段内首次针对目标书籍类型请求推荐书籍所产生的推荐请求;用户在第一预设时间段内非首次针对目标书籍类型请求推荐书籍所产生的推荐请求。
其中,第一预设时间段可以为以用户本次通过客户端发起书籍推荐请求为起点向前的第一预设时长的时间段,其中,第一预设时长可以根据需要预先设置,在此不作限制。
例如,第一预设时长可以为8小时,则第一预设时间段可以为用户本次通过客户端发起书籍推荐请求之前的8小时内。
在一些实施例中,若书籍推荐请求为用户在第一预设时间段内首次针对目标书籍类型请求推荐书籍所产生的推荐请求,则书籍推荐请求可以为客户端基于用户点击的客户端内所显示的指定榜单控件生成的书籍推荐请求。
例如,在XX电子书APP的电子书首页可以显示有“青春校园榜”控件,用户可以点击“青春校园榜”控件,使客户端生成“青春校园榜”榜单所属的目标书籍类型对应的书籍推荐请求。此时,目标书籍类型可以为青春校园书籍类型。
例如,在XX电子书APP的电子书首页可以显示有“必读榜”控件,用户可以点击“必读榜”控件,使客户端生成“必读榜”榜单所属的目标书籍类型对应的书籍推荐请求。此时,目标书籍类型可以包括电子书平台中的全部书籍类型。
在另一些实施例中,若书籍推荐请求为用户在第一预设时间段内首次针对目标书籍类型请求推荐书籍所产生的推荐请求,则书籍推荐请求还可以为客户端基于用户触发客户端显示的指定频道页生成的书籍推荐请求。
例如,在XX电子书APP的页面底边栏或者页面定边栏内可以显示有“青春校园”频道入口,用户可以点击“青春校园”频道入口,使客户端生成“青春校园”频道所属的目标书籍类型对应的书籍推荐请求。此时,目标书籍类型可以为青春校园书籍类型。
在又一些实施例中,若书籍推荐请求为用户在第一预设时间段内首次针对目标书籍类型请求推荐书籍所产生的推荐请求,则书籍推荐请求还可以为客户端基于用户触发客户端显示的书城页生成的书籍推荐请求。
例如,在XX电子书APP的页面底边栏内可以显示有“书城”页面入口,用户可以点击“书城”入口,使客户端生成书城页所涉及的目标书籍类型对应的书籍推荐请求。此时,目标书籍类型可以包括电子书平台中的全部书籍类型。
在再一些实施例中,若书籍推荐请求为用户在第一预设时间段内非首次针对目标书籍类型请求推荐书籍所产生的推荐请求,则书籍推荐请求既可以为上述的客户端基于用户点击的客户端内所显示的指定榜单控件、或用户触发客户端显示的指定频道页生成、或用户触发客户端显示的书城页生成的书籍推荐请求,书籍推荐请求也可以为客户端在已显示目标书籍类型对应的书籍榜单时接收到用户触发客户端显示目标书籍类型对应的更多书籍榜单内容的操作的情况下生成的书籍推荐请求,在此不作限制。
例如,在XX电子书APP的“青春校园榜”页面内可以显示有“更多”控件,用户可以点击“更多”控件,使客户端生成“青春校园榜”榜单所属的目标书籍类型对应的书籍推荐请求,进而为用户展示“青春校园榜”榜单的更多榜单内容。此时,目标书籍类型可以为青春校园书籍类型。
S120、响应于书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第一书籍列表,第一近现推荐结果包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表,第一书籍列表为针对客户端产生的推荐书籍列表。
在本公开实施例中,当书籍推荐系统接收到带有待推荐的目标书籍类型的书籍推荐请求后,可以响应该书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第一书籍列表。
其中,第一近现推荐结果可以包括在第一预设时间段内针对不同客户端产生的至少一个推荐书籍列表,每个推荐书籍列表可以与一个标识信息和一个书籍类型信息关联存储。具体地,标识信息可以用于确定推荐书籍列表所针对的客户端,书籍类型信息可以用于确定书籍推荐列表所属的书籍类型。
可选地,书籍推荐请求中还可以包括目标标识信息,目标标识信息可以包括下列中的至少一项:用户标识、客户端标识。
具体地,书籍推荐系统可以从书籍推荐请求获取目标书籍类型和目标标识信息,并在第一近现推荐结果中查询是否存在关联存储的书籍类型信息为目标书籍类型且关联存储的标识信息为目标标识信息的推荐书籍列表,该推荐书籍列表即为第一书籍列表。
例如,如果用户A在本次通过客户端发起青春校园书籍类型对应的书籍推荐请求之前的8小时内,已经请求书籍推荐系统推荐过青春校园书籍类型的书籍榜单,则书籍推荐系统可以在第一近现推荐结果中为用户A存储用于生成青春校园书籍类型的书籍榜单的推荐书籍列表,并将该推荐书籍列表与用户A所使用的客户端对应的标识信息和青春校园书籍类型对应的书籍类型信息关联存储,此时,书籍推荐系统在接收到书籍推荐请求之后,可以在第一近现推荐结果中查询到在8小时内为用户A生成的青春校园书籍类型的推荐书籍列表。否则,如果用户A在本次通过客户端发起青春校园书籍类型对应的书籍推荐请求之前的8小时内,未请求过书籍推荐系统推荐过青春校园书籍类型的书籍榜单,则无法在第一近现推荐结果中查询到在8小时内为用户A生成的青春校园书籍类型的推荐书籍列表。
需要说明的是,若用户所要浏览的一个书籍榜单中涉及到多个目标书籍类型,则书籍类型信息为该书籍榜单所涉及到的全部目标书籍类型,若用户所要浏览的一个书籍榜单中涉及到一个目标书籍类型,则书籍类型信息为该书籍榜单所涉及到的一个目标书籍类型。
S130、若在第一近现推荐结果中查询到第一书籍列表,根据第一书籍列表生成第一书籍榜单。
在本公开实施例中,当书籍推荐系统在第一近现推荐结果中查询到针对客户端产生的目标书籍类型对应的第一书籍列表后,可以根据获得的第一书籍列表生成用于向用户展示的第一书籍榜单,详细步骤将在后续说明。
S140、将第一书籍榜单发送至客户端。
在本公开实施例中,当书籍推荐系统根据第一推荐书籍列表生成第一书籍榜单后,可以将生成的第一书籍榜单发送至客户端,使客户端可以对第一书籍榜单进行展示,以供用户浏览,并在第一书籍榜单中选择感兴趣的书籍进行阅读。
在本公开实施例中,能够在接收到客户端发送的书籍推荐请求后,在第一近现推荐结果中查询书籍推荐请求包括的目标书籍类型对应的第一书籍列表,若在第一近现推荐结果中查询到第一书籍列表,则根据第一书籍列表生成第一书籍榜单,并将第一书籍榜单发送至客户端,由于第一近现推荐结果可以包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表且该第一书籍列表可以为针对客户端产生的推荐书籍列表,因此,在用户使用书籍推荐功能时,可以直接为用户推荐在第一预设时间段内为其生成的推荐书籍列表中的书籍,即能够满足针对不同用户进行个性化书籍推荐的需求,又能够节省生成书籍推荐榜单的时间,使用户在使用电子书平台的书籍推荐功能时,无需等待较长的时间,便能看到根据其阅读需求为其推荐的书籍,满足了用户快速查看书籍推荐榜单的需求,提升了用户体验。
在本公开一种实施方式中,当书籍推荐系统查询到第一书籍列表后,可以根据第一书籍列表快速地生成第一书籍榜单,以减少用户的等待时间,下面结合图2进行详细说明。
图2示出了本公开实施例提供的一种书籍榜单生成方法的流程示意图。
如图2所示,该书籍推荐方法可以包括如下步骤。
S210、由第一书籍列表中的目标书籍开始,在第一书籍列表中选取预设数量个连续的第一待推荐书籍,目标书籍为在第一预设时间段内未被推荐过的首个书籍。
在本公开实施例中,当书籍推荐系统在第一近现结果中查询到目标书籍类型对应的第一书籍列表后,可以在查询到的第一书籍列表中从目标书籍即在第一预设时间段内未被推荐过的首个书籍开始选取预设数量个连续的待推荐书籍,这些被选取的待推荐书籍即为第一待推荐书籍。
在一些实施例中,书籍推荐系统在第一预设时间段内每次基于第一书籍列表生成书籍榜单之后,可以在第一书籍列表中对用于生成书籍榜单的书籍进行标记,并将这些书籍标记为已被推荐过的书籍,使得书籍推荐系统可以在查询到目标书籍类型对应的第一书籍列表后,可以基于第一书籍列表中未被推荐过的书籍生成第一书籍榜单,避免重复为用户推荐相同的书籍。
在这些实施例中,目标书籍可以进一步为未被标记为已被推荐过的书籍的首个书籍。
例如,第一书籍列表中包括有300本书籍,如在8小时内,第一书籍列表中的前100本书籍已经用于生成过书籍榜单即这书籍被推荐给用户,则这100本书籍分别被标记为已被推荐过的书籍,此时,目标书籍可以为第一书籍列表中的第101本书籍。
在另一些实施例中,书籍推荐系统在第一预设时间段内每次基于第一书籍列表生成书籍榜单之后,可以将第一书籍列表中的用于生成书籍榜单的书籍进行删除,则第一书籍列表中剩余的书籍即为未被推荐过的书籍,使得书籍推荐系统可以在查询到目标书籍类型对应的第一书籍列表后,可以基于第一书籍列表中未被推荐过的书籍生成第一书籍榜单,避免重复为用户推荐相同的书籍。
在这些实施例中,目标书籍可以进一步为第一书籍列表中剩余的首个书籍。
在本公开实施例中,预设数量可以为预先设定的好的每一屏书籍榜单能够显示的最大书籍数量,例如为10本,此处不做限定。
可选地,一屏书籍榜单指的是用户每一次(首次或非首次)请求推荐书籍时电子设备所显示的榜单内容。
继续以第一书籍列表中包括有300本书籍且目标书籍为第一书籍列表中的第101本书籍为例,如果预设数量为10,则书籍推荐系统可以将第101本书籍至第110本书籍均作为第一待推荐书籍。
S220、根据选取的第一待推荐书籍,生成第一书籍榜单。
在本公开实施例中,当书籍推荐系统在第一书籍列表中选取预设数量个连续的第一待推荐书籍后,可以根据选取的第一待推荐书籍生成第一书籍榜单。
具体地,在书籍推荐系统获取到第一待推荐书籍后,可以根据例如书籍热度等进一步对第一待推荐书籍进行排序,然后利用排序后的顺序,基于第一待推荐书籍生成第一书籍榜单,也可以不进行排序,直接按照第一书籍列表中的书籍顺序,基于第一待推荐书籍生成第一书籍榜单,并将生成的第一书籍榜单发送至客户端,以使客户端对第一书籍榜单进行显示。
由此,在本公开实施例中,书籍推荐系统可以基于第一书籍列表中未被推荐过的书籍生成第一书籍榜单,不但能够去除重复推荐的书籍,还能够提高书籍榜单的生成效率,进一步提升用户体验。
在本公开另一些实施例中,在S220之前,该书籍推荐方法还可以包括:获取客户端对应的用户历史行为数据;根据用户历史行为数据,获取目标书籍类型对应的第二待推荐书籍。
在一些实施例中,在根据第一书籍列表生成第一书籍榜单之前,书籍推荐系统还会获取客户端对应的用户历史行为数据,并根据用户历史行为数据,获取目标书籍类型对应的第二待推荐书籍。
可选地,客户端对应的用户历史行为数据可以包括用户的点击行为数据、下载行为数据、付费行为数据等。
具体地,书籍推荐系统内可以预先存储有多个用户历史行为数据,每个用户历史行为数据可以与一个标识信息关联存储,书籍推荐系统可以在多个用户历史行为数据中查询是否存在关联存储的标识信息为目标标识信息的用户历史行为数据,如果查询到关联存储的标识信息为目标标识信息的用户历史行为数据,则基于查询到的用户历史行为数据获取目标书籍类型对应的第二待推荐书籍,进而基于第一待推荐书籍生成第一书籍榜单和第二待推荐书籍,否则直接基于第一待推荐书籍生成第一书籍榜单。
进一步地,书籍推荐系统可以根据查询到的用户历史行为数据进行书籍召回,以获取多个第二待推荐书籍。
具体地,书籍推荐系统可以召回与用户历史行为数据相关书籍最相似的书籍,并将召回的书籍作为第二待推荐书籍。例如,如果客户端对应的用户历史行为数据包括用户的下载行为数据,书籍推荐系统可以基于用户的下载行为数据确定用户已下载过的书籍或者最近下载的书籍,进而查询与该书籍最相似的若干本书籍,并将这些书籍作为第二待推荐书籍。
在本公开实施例中,S220还可以包括:根据选取的第一待推荐书籍和第二待推荐书籍,生成第一书籍榜单。
在一些实施例中,书籍推荐系统可以先对多个第二待推荐书籍进行粗排,然后将获取的第一待推荐书籍和粗排后的第二待推荐书籍进行拼接处理,生成第一书籍榜单。其中,粗排可以包括按照书籍热度进行排序,此处不做限定。
在另一些实施例中,书籍推荐系统可以还可以将获取的第一待推荐书籍和第二待推荐书籍进行混合排序,得到第一书籍榜单。其中,混合排序可以包括按照书籍热度进行排序,此处不做限定。
由此,在本公开实施例中,书籍推荐系统可以从多个维度为用户生成第一书籍榜单,使得推荐的第一书籍榜单更可能包含用户感兴趣的书籍,进一步提升用户体验。
在本公开另一种实施方式中,为了进一步缩短用户的等待时间,当书籍推荐系统在第一近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第一书籍列表后,如果书籍推荐系统在第一近现推荐结果中未查询到第一书籍列表,可以基于第二近现推荐结果为用户生成书籍榜单,下面结合图3进行说明。
图3示出了本公开实施例提供的另一种书籍推荐方法的流程示意图。
如图3所示,该书籍推荐方法可以包括如下步骤。
S310、接收客户端发送的书籍推荐请求,书籍推荐请求包括待推荐的目标书籍类型。
S320、响应于书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第一书籍列表,第一近现推荐结果包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表,第一书籍列表为针对客户端产生的推荐书籍列表。
S330、若在第一近现推荐结果中查询到第一书籍列表,根据第一书籍列表生成第一书籍榜单。
S340、将第一书籍榜单发送至客户端。
需要说明的是,S310-S340与图1所示实施例中的S110-S140相似,在此不做赘述。
S350、若在第一近现推荐结果中未查询到第一书籍列表,在第二近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第二书籍列表,第二近现推荐结果包括在第二预设时间段内产生的推荐书籍列表,第二书籍列表为针对客户端产生的推荐书籍列表,第二预设时间段包含第一预设时间。
在本公开实施例中,书籍推荐系统在第一近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第一书籍列表之后,若在第一近现推荐结果中未查询到第一书籍列表,书籍推荐系统可以继续响应该书籍推荐请求,在第二近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第二书籍列表。
可选地,与第一近现推荐结果类似,第二近现推荐结果可以包括在第二预设时间段内针对不同客户端产生的至少一个推荐书籍列表,每个推荐书籍列表可以与一个标识信息和一个书籍类型信息关联存储,此处不再赘述。
其中,第二预设时间可以为以用户本次通过客户端发起书籍推荐请求为起点向前的第二预设时长的时间段,其中,第二预设时长可以根据需要预先设置,在此不作限制。
进一步地,第二预设时长可以大于第一预设时长,使第二预设时间段包含第一预设时间。
例如,第一预设时长可以为8小时、第二预设时长可以为90天,则第一预设时间段可以为用户本次通过客户端发起书籍推荐请求之前的8小时内、第二预设时间段可以为用户本次通过客户端发起书籍推荐请求之前的90天内。
具体地,书籍推荐系统可以在第二近现推荐结果中查询是否存在关联存储的书籍类型信息为书籍推荐请求中的目标书籍类型且关联存储的标识信息为书籍推荐请求中的目标标识信息的推荐书籍列表,该推荐书籍列表即为第二书籍列表。
例如,如果用户A在本次通过客户端发起青春校园书籍类型对应的书籍推荐请求之前的90天内,已经请求书籍推荐系统推荐过青春校园书籍类型的书籍榜单,则书籍推荐系统可以在第二近现推荐结果中为用户A存储用于生成青春校园书籍类型的书籍榜单的推荐书籍列表,并将该推荐书籍列表与用户A所使用的客户端对应的标识信息和青春校园书籍类型对应的书籍类型信息关联存储,此时,书籍推荐系统在接收到书籍推荐请求之后,如果在第一近现推荐结果中未查询到在8小时内为用户A生成的青春校园书籍类型的推荐书籍列表,则可以在第二近现推荐结果中查询到在90天内为用户A生成的青春校园书籍类型的推荐书籍列表。否则,如果用户A在本次通过客户端发起青春校园书籍类型对应的书籍推荐请求之前的90天内,未请求过书籍推荐系统推荐过青春校园书籍类型的书籍榜单,则无法在第二近现推荐结果中查询到在90天内为用户A生成的青春校园书籍类型的推荐书籍列表。
S360、若在第二近现推荐结果中查询到第二书籍列表,根据第二书籍列表生成第二书籍榜单。
在本公开实施例中,当书籍推荐系统在第二近现推荐结果中查询到针对客户端产生的目标书籍类型对应的第二书籍列表后,可以根据获得的第二书籍列表生成用于向用户展示的第二书籍榜单,详细步骤与步骤S130类似,此处不再赘述。
S370、将第二书籍榜单发送至客户端。
在本公开实施例中,当书籍推荐系统根据第二推荐书籍列表生成第二书籍榜单后,可以将生成的第二书籍榜单发送至客户端,使客户端可以对第二书籍榜单进行展示,以供用户浏览,并在第二书籍榜单中选择感兴趣的书籍进行阅读。
在本公开实施例中,即使书籍推荐系统未查找到在最近时间段内针对客户端产生的推荐书籍,也可以快速地基于稍长时间段内针对客户端产生的推荐书籍生成书籍榜单,进一步缩短用户的等待时间,提升了用户体验。
在本公开又一种实施方式中,为了进一步缩短用户的等待时间,书籍推荐系统在第二近现推荐结果中未查询到第二书籍列表后,如果在第二近现推荐结果中未查询到第二书籍列表,还可以对书籍榜单进行冷启动。
可选地,在第二近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第二书籍列表之后,该书籍推荐方法还可以包括:若在第二近现推荐结果中未查询到第二书籍列表,获取目标书籍类型对应的热门书籍列表;根据热门书籍列表生成第三书籍榜单;将第三书籍榜单发送至客户端。
在本公开实施例中,若书籍推荐系统在第二近现推荐结果中未查询到第二书籍列表,会在目标书籍类型对应的热门数据库中获取热门书籍列表。
在一些实施例中,若书籍推荐系统确定书籍推荐请求中不包括用户历史阅读数据且未查询到书籍推荐请求中的目标标识信息对应的用户历史阅读数据,书籍推荐系统可以确定使用该客户端的用户为新用户或者用户在新的电子设备上没有使用过该客户端,此时,书籍推荐系统可以直接在目标书籍类型在对应的热门数据库中获取预设数量的书籍,生成热门书籍列表。
可选地,目标书籍类型对应的热门数据库可以包括在第三预设时间内产生多个热门书籍,第三预设时间段可以为以用户本次通过客户端发起书籍推荐请求为起点向前的第三预设时长的时间段,其中,第三预设时长可以根据需要预先设置,在此不作限制。
例如,第三预设时长可以为2天,则第三预设时间段可以为用户本次通过客户端发起书籍推荐请求之前的2天内。如目标书籍类型为青春校园书籍类型,在青春校园书籍类型对应的热门数据库中存储有最近2天内的关于青春校园书籍类型的热门书籍。
在另一些实施例中,若书籍推荐系统确定书籍推荐请求中包括用户历史阅读数据或者查询到书籍推荐请求中的目标标识信息对应的用户历史阅读数据,书籍推荐系统可以确定使用该客户端的用户为老用户,此时,书籍推荐系统可以在目标书籍类型在对应的热门数据库中获取预设数量的与用户历史阅读数据所涉及的历史阅读书籍最相似的书籍,生成热门书籍列表。
进一步地,书籍推荐系统在获取到热门书籍列表后,可以按照热门书籍列表中各书籍的顺序,根据热门书籍列表中的各书籍生成第三书籍榜单。
进一步地,书籍推荐系统在生成第三书籍榜单后,可以将第三书籍榜单发送至客户端,使客户端可以对第三书籍榜单进行展示,以供用户浏览,并在第三书籍榜单中选择感兴趣的书籍进行阅读。
在本公开实施例中,无论用户是电子书平台的新用户还是老用户,都可以很快速的为用户推荐目标数据类型对应的热门书籍榜单,进一步缩短用户的等待时间,提升了用户体验。
在本公开再一些实施例中,书籍推荐系统在对书籍榜单进行冷启动之后,为了进一步缩短用户下一次浏览相同书籍类型的书籍榜单的等待时间,还可以为该客户端生成备用的目标书籍类型的目标推荐书籍列表,下面结合图4进行说明。
图4示出了本公开实施例提供的又一种书籍推荐方法的流程示意图。
如图4所示,该书籍推荐方法可以包括如下步骤。
S410、基于用户历史阅读数据,为客户端生成目标书籍类型对应的目标推荐书籍列表。
在本公开实施例中,当书籍推荐系统在第二近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第二书籍列表之后,如果未查询到第二书籍列表,书籍推荐系统还会基于用户历史阅读数据,为客户端生成目标书籍类型对应的目标推荐书籍列表。
在一些实施例中,书籍推荐请求中可以包括用户历史阅读数据,书籍推荐系统可以直接获取书籍推荐请求中的用户历史阅读数据,并且基于该用户历史阅读数据为客户端生成目标书籍类型对应的目标推荐书籍列表。
在另一些实施例中,书籍推荐请求中也可以不包括用户历史阅读数据,书籍推荐系统可以基于书籍推荐请求中的目标标识信息查询目标标识信息对应的用户历史阅读数据,如果查询到用户历史阅读数据,则基于该用户历史阅读数据为客户端生成目标书籍类型对应的目标推荐书籍列表。
S420、将目标推荐书籍列表缓存至第一近现推荐结果以及第二近现推荐结果中。
在本公开实施例中,当书籍推荐系统根据用户历史阅读数据为客户端生成目标书籍类型对应的目标推荐书籍列表后,书籍推荐系统可以将生成的目标推荐书籍列表分别缓存至第一近现推荐结果以及第二近现推荐结果中,并在第一近现推荐结果中缓存第一预设时长、在第二近现推荐结果中缓存第二预设时长,使得书籍推荐系统可以在第一预设时长内接收到新的相同书籍类型的推荐请求时能够根据第一近现推荐结果查询到对应的书籍列表、在第二预设时长内接收到新的相同书籍类型的推荐请求时能够根据第二近现推荐结果查询到对应的书籍列表。
在本公开实施例中,可选地,S410可以具体包括:根据用户历史阅读数据,获取目标书籍类型对应的多组候选书籍;对多组候选书籍分别进行排序处理,得到多组排序后的候选书籍;按照多组排序后的候选书籍的召回顺序,对多组排序后的候选书籍进行组合,得到目标推荐书籍列表。
具体地,书籍推荐系统可以根据用户历史阅读数据,从目标书籍类型对应的多组预设书籍中,获取目标书籍类型对应的多组候选书籍,即从每组预设书籍中获取一组候选书籍。
可选地,用户历史阅读数据可以包括用户的历史的浏览数据、用户的关注数据、用户的评论数据等,历史的观看数据可以为用户对某个书籍的浏览记录,用户的关注数据可以为用户对某个书籍的收藏记录,用户的评论数据可以为用户对某个书籍的评论记录。
进一步地,当书籍推荐系统获取目标书籍类型对应的多组候选书籍后,会分别对每组候选书籍进行排序,得到多组排序后的候选书籍。
可选地,排序规则可以为例如书籍热度等,此处不做限定。
进一步地,当书籍推荐系统获取多组排序后的候选书籍后,可以根据多组排序后的候选书籍的召回顺序,对多组排序后的候选书籍进行串行组合,得到目标推荐书籍列表。
在一些实施例中,书籍推荐系统可以单独根据多组排序后的候选书籍的召回顺序,对多组排序后的候选书籍进行组合,得到目标推荐书籍列表。
例如,在书籍推荐系统串行召回多组候选书籍后,并在每次召回一组候选书籍后,对该组候选书籍进行排序,得到该组候选书籍对应的排序后的候选书籍,然后,按照多组候选书籍的召回顺序,将多组候选书籍依次进行拼接,得到目标推荐书籍列表。
在另一些实施例中,按照多组排序后的候选书籍的召回顺序,对多组排序后的候选书籍进行组合,得到目标推荐书籍列表可以具体包括:按照多组排序后的候选书籍的召回顺序以及每组排序后的候选书籍中的书籍顺序,对多组排序后的候选书籍进行组合,得到目标推荐书籍列表。
例如,在书籍推荐系统并行召回多组候选书籍后,在召回全部的候选书籍后,可以同步地对各组候选书籍进行排序,得到各组候选书籍对应的排序后的候选书籍,然后,按照多组候选书籍的召回顺序以及每组排序后的候选书籍中的书籍顺序,将多组候选书籍进行拼接,得到目标推荐书籍列表。
例如,书籍推荐系统召回A组候选书籍和B组候选书籍,每组分别有100本书籍,在得到排序后的A组候选书籍和排序后的B组候选书籍后,可以首先按照排序后的A组候选书籍中的书籍顺序在排序后的A组候选书籍中选取目标数量的书籍A、按照排序后的B组候选书籍中的书籍顺序在排序后的B组候选书籍中选取目标数量的书籍B,然后,按照A组候选书籍和B组候选书籍的顺序,将目标数量的书籍A和目标数量的书籍B拼接,接着,按照排序后的A组候选书籍中的书籍顺序在排序后的A组候选书籍中继续选取目标数量的书籍C、按照排序后的B组候选书籍中的书籍顺序在排序后的B组候选书籍中继续选取目标数量的书籍D,并按照A组候选书籍和B组候选书籍的顺序,将目标数量的书籍C和目标数量的书籍D拼接在书籍A和书籍B的拼接结果之后,以此类推,直至完整对所有书籍的拼接,得到目标推荐书籍列表。
由此,在本公开实施例中,书籍推荐系统可以为该客户端生成备用的目标书籍类型的目标推荐书籍列表,进一步缩短用户下一次浏览相同书籍类型的书籍榜单的等待时间,提升了用户体验。
下面继续结合图5至图8对本公开实施例提供的书籍推荐系统进行说明。
图5示出了本公开实施例提供的一种书籍推荐系统的结构示意图。
如图5所示,该书籍推荐系统500可以包括服务端的交互节点501、第一查询节点505和榜单生成节点503。交互节点501、第一查询节点505和榜单生成节点503之间可以通过指定协议如网络协议如超文本传输安全协议(Hyper Text Transfer Protocol overSecure Socket Layer,HTTPS)建立连接并进行信息交互。交互节点501、第一查询节点505和榜单生成节点503可以分别为书籍推荐系统的服务器,也可以分别为服务器中的一个服务进程。其中,服务器可以包括云服务器或者服务器集群等具有存储及计算功能的设备。
在本公开实施例中,交互节点501可以用于接收客户端发送的书籍推荐请求以及将榜单生成节点503生成的第一书籍榜单发送至客户端,书籍推荐请求包括待推荐的目标书籍类型。第一查询节点505可以用于响应于书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第一书籍列表,第一近现推荐结果包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表,第一书籍列表为针对客户端产生的推荐书籍列表。榜单生成节点503可以用于若在第一近现推荐结果中查询到第一书籍列表,根据第一书籍列表生成第一书籍榜单。
其中,客户端可以为电子书平台的网站平台或者应用程序,可以安装于电子设备中。其中,电子设备可以包括但不限于移动终端设备和电子阅读设备等。
在用户通过客户端使用电子书平台的书籍推荐功能时,可以通过客户端向交互节点501发起书籍推荐请求,交互节点501可以接收该书籍推荐请求,并将该书籍推荐请求发送至第一查询节点505,第一查询节点505可以响应接收到的书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第一书籍列表,若在第一近现推荐结果中查询到所述第一书籍列表,第一查询节点505将查询到的第一书籍列表、书籍推荐请求中的目标书籍类型和目标标识信息发送至榜单生成节点503中,榜单生成节点503可以根据接收到的第一书籍列表生成目标书籍类型对应的第一书籍榜单,并将生成的第一书籍榜单和目标标识信息发送至交互节点501中,由交互节点501基于目标标识信息将第一书籍榜单发送至客户端进行显示。
可选地,榜单生成节点503可以具体用于由第一书籍列表中的目标书籍开始,在第一书籍列表中选取预设数量个连续的第一待推荐书籍,目标书籍为在第一预设时间段内未被推荐过的首个书籍;根据选取的第一待推荐书籍,生成第一书籍榜单。
可选地,书籍推荐请求可以包括下列中的任一项:用户在第一预设时间段内首次针对目标书籍类型请求推荐书籍所产生的推荐请求;用户在第一预设时间段内非首次针对目标书籍类型请求推荐书籍所产生的推荐请求。
在本公开实施例中,能够在接收到客户端发送的书籍推荐请求后,在第一近现推荐结果中查询书籍推荐请求包括的目标书籍类型对应的第一书籍列表,若在第一近现推荐结果中查询到第一书籍列表,则根据第一书籍列表生成第一书籍榜单,并将第一书籍榜单发送至客户端,由于第一近现推荐结果可以包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表且该第一书籍列表可以为针对客户端产生的推荐书籍列表,因此,在用户使用书籍推荐功能时,可以直接为用户推荐在第一预设时间段内为其生成的推荐书籍列表中的书籍,即能够满足针对不同用户进行个性化书籍推荐的需求,又能够节省生成书籍推荐榜单的时间,使用户在使用电子书平台的书籍推荐功能时,无需等待较长的时间,便能看到根据其阅读需求为其推荐的书籍,满足了用户快速查看书籍推荐榜单的需求,提升了用户体验。
图6示出了本公开实施例提供的另一种书籍推荐系统的结构示意图。
如图6所示,该书籍推荐系统600可以包括交互节点601、第一查询节点602、榜单生成节点603和第二查询节点604。各节点之间可以通过指定协议如HTTPS建立连接并进行信息交互,各节点可以分别为书籍推荐系统的服务器,也可以分别为服务器中的一个服务进程。其中,服务器可以包括云服务器或者服务器集群等具有存储及计算功能的设备。
其中,交互节点601、第一查询节点602和榜单生成节点603已在图5所示的实施例说明的部分在此不做赘述。
在本公开实施例中,第二查询节点604可以用于在第一近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第一书籍列表之后,若在第一近现推荐结果中未查询到第一书籍列表,在第二近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第二书籍列表,第二近现推荐结果包括在第二预设时间段内产生的推荐书籍列表,第二书籍列表为针对客户端产生的推荐书籍列表,第二预设时间段包含第一预设时间。进一步地,榜单生成节点603还可以用于若在第二近现推荐结果中查询到第二书籍列表,根据第二书籍列表生成第二书籍榜单。交互节点601还可以用于将第二书籍榜单发送至客户端。
具体地,若第一查询节点602在第一近现推荐结果中未查询到目标书籍类型对应的第一书籍列表,第一查询节点602可以将书籍推荐请求转发至第二查询节点604,第二查询节点604可以响应接收到的书籍推荐请求,在第二近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第二书籍列表,若在第二近现推荐结果中查询到第二书籍列表,第二查询节点604可以将查询到的第二书籍列表和书籍推荐请求中的目标书籍类型和目标标识信息发送至榜单生成节点603中,榜单生成节点603可以根据接收到的第二书籍列表生成目标书籍类型对应的第二书籍榜单,并将生成的第二书籍榜单和目标标识信息发送至交互节点601中,由交互节点601基于目标标识信息将第二书籍榜单发送至客户端进行显示。
可选地,该书籍推荐系统600还可以包括第一推荐节点605和结果缓存节点606,各节点之间以及各个节点与其他节点之间可以通过指定协议如HTTPS建立连接并进行信息交互,各节点可以分别为书籍推荐系统的服务器,也可以分别为服务器中的一个服务进程。
在本公开实施例中,书籍推荐请求还可以包括用户历史阅读数据,第一推荐节点605可以用于在第二近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第二书籍列表之后,基于用户历史阅读数据,为客户端生成目标书籍类型对应的目标推荐书籍列表。结果缓存节点606可以用于将目标推荐书籍列表缓存至第一近现推荐结果以及第二近现推荐结果中。
具体地,若第二查询节点604在第二近现推荐结果中未查询到目标书籍类型对应的第二书籍列表,第二查询节点604还可以将用户历史阅读数据、书籍推荐请求中的目标书籍类型和目标标识信息发送至第一推荐节点605中,第一推荐节点605可以根据用户历史阅读数据生成目标书籍类型对应的目标推荐书籍列表,并将目标推荐书籍列表、目标书籍类型和目标标识信息发送至结果缓存节点606,结果缓存节点606可以将目标推荐书籍列表与目标书籍类型和目标标识信息关联缓存至第一近现推荐结果以及第二近现推荐结果中。
可选地,第一推荐节点605可以具体用于根据用户历史阅读数据,获取目标书籍类型对应的多组候选书籍;对多组候选书籍分别进行排序处理,得到多组排序后的候选书籍;按照多组排序后的候选书籍的召回顺序,对多组排序后的候选书籍进行组合,得到目标推荐书籍列表。
可选地,第一推荐节点还605可以具体用于按照多组排序后的候选书籍的召回顺序以及每组排序后的候选书籍中的书籍顺序,对多组排序后的候选书籍进行组合,得到目标推荐书籍列表。
图7示出了本公开实施例提供的又一种书籍推荐系统的结构示意图。
如图7所示,该书籍推荐系统700可以包括交互节点701、第一查询节点702、榜单生成节点703、第二查询节点704、第一推荐节点705、结果缓存节点706和冷启动节点707。各节点之间可以通过指定协议如HTTPS建立连接并进行信息交互,各节点可以分别为书籍推荐系统的服务器,也可以分别为服务器中的一个服务进程。其中,服务器可以包括云服务器或者服务器集群等具有存储及计算功能的设备。
其中,交互节点701、第一查询节点702和榜单生成节点703已在图5所示的实施例说明的部分在此不做赘述。第二查询节点704、第一推荐节点705和结果缓存节点706已在图6所示的实施例说明的部分在此不做赘述。
在本公开实施例中,冷启动节点707可以用于在第二近现推荐结果中查询目标书籍类型对应的第二书籍列表之后,若在第二近现推荐结果中未查询到第二书籍列表,获取目标书籍类型对应的热门书籍列表。进一步地,榜单生成节点703还可以用于根据热门书籍列表生成第三书籍榜单。交互节点701还可以用于将第三书籍榜单发送至客户端。
具体地,若第二查询节点704在第二近现推荐结果中未查询到目标书籍类型对应的第二书籍列表,第二查询节点704可以将书籍推荐请求发送至冷启动节点707,冷启动节点707可以响应书籍推荐请求获取目标书籍类型对应的热门书籍列表,并将获取到的热门书籍列表、目标书籍类型和目标标识信息发送至榜单生成节点703中,榜单生成节点703可以根据接收到的热门书籍列表生成目标书籍类型对应的第三书籍榜单,并将生成第三书籍榜单和目标标识信息发送至交互节点701中,由交互节点701基于目标标识信息将第三书籍榜单发送至客户端进行显示。
图8示出了本公开实施例提供的再一种书籍推荐系统的结构示意图。
如图8所示,该书籍推荐系统800可以包括交互节点801、第一查询节点802、榜单生成节点803、第二查询节点804、第一推荐节点805、结果缓存节点806、冷启动节点807和第二推荐节点808。各节点之间可以通过指定协议如HTTPS建立连接并进行信息交互,各节点可以分别为书籍推荐系统的服务器,也可以分别为服务器中的一个服务进程。其中,服务器可以包括云服务器或者服务器集群等具有存储及计算功能的设备。
其中,交互节点801、第一查询节点802和榜单生成节点803已在图5所示的实施例说明的部分在此不做赘述。第二查询节点804、第一推荐节点805和结果缓存节点806已在图6所示的实施例说明的部分在此不做赘述。冷启动节点807已在图7所示的实施例说明的部分在此不做赘述。
在本公开实施例中,第二推荐节点808可以用于在榜单生成节点803根据选取的第一待推荐书籍,生成第一书籍榜单之前,获取客户端对应的用户历史行为数据;根据用户历史行为数据,获取目标书籍类型对应的第二待推荐书籍。进一步地,榜单生成节点803可以具体用于根据选取的第一待推荐书籍和第二待推荐书籍,生成第一书籍榜单。
具体地,在榜单生成节点803生成第一书籍榜单之前,第二推荐节点808可以获取客户端对应的用户历史行为数据、目标书籍类型和目标标识信息,并根据该用户历史行为数据获取目标书籍类型对应的第二待推荐书籍,然后将获取到的第二待推荐书籍、目标书籍类型和目标标识信息发送至榜单生成节点803,榜单生成节点803根据目标标识信息对应的第一待推荐书籍和目标标识信息对应的第二待推荐书籍,生成目标书籍类型对应的第一书籍榜单。
本公开实施例还提供一种用于实现前述书籍推荐方法的服务器。
图9示出了本公开实施例提供的一种服务器的结构示意图。
本公开实施例提供的服务器可以包括云服务器或者服务器集群等具有存储及计算功能的设备。
需要说明的是,图9示出的服务器900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。
该服务器900传统上包括处理器910和以存储器920形式的计算机程序产品或者计算机可读介质。存储器920可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。存储器920具有用于执行上述笔记处理方法中的任何方法步骤的可执行指令(或程序代码)9211的存储空间921。例如,用于可执行指令的存储空间921可以包括分别用于实现上面的笔记处理方法中的各种步骤的各个可执行指令9211。这些可执行指令可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。这些计算机程序产品包括诸如硬盘,光盘(CD)、存储卡或者软盘之类的程序代码载体。这样的计算机程序产品通常为便携式或者固定存储单元。该存储单元可以具有与图9的服务器900中的存储器920类似布置的存储段或者存储空间等。可执行指令可以例如以适当形式进行压缩。通常,存储单元包括用于执行根据本发明的笔记处理方法步骤的可执行指令,即可以由例如诸如处理器910之类的处理器读取的代码,这些代码当由服务器900运行时,导致该服务器900执行上面所描述的书籍推荐方法中的各个步骤。
当然,为了简化,图9中仅示出了该服务器900中与本发明有关的组件中的一些,省略了诸如总线、输入/输出接口、输入装置和输出装置等等的组件。除此之外,根据具体应用情况,服务器900还可以包括任何其他适当的组件。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器执行本发明各实施例所提供的书籍推荐方法。
该计算机可读存储介质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包括但不限于电、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。
上述计算机可读介质可以是上述服务器中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入该服务器中。
在本发明实施例中,可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明的操作的程序代码,上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++,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机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
本发明公开了:
A1、一种书籍推荐方法,包括:
接收客户端发送的书籍推荐请求,所述书籍推荐请求包括待推荐的目标书籍类型;
响应于所述书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第一书籍列表,所述第一近现推荐结果包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表,所述第一书籍列表为针对所述客户端产生的推荐书籍列表;
若在所述第一近现推荐结果中查询到所述第一书籍列表,根据所述第一书籍列表生成第一书籍榜单;
将所述第一书籍榜单发送至所述客户端。
A2、根据权利要求A1所述的方法,其中,所述在第一近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第一书籍列表之后,所述方法还包括:
若在所述第一近现推荐结果中未查询到所述第一书籍列表,在第二近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第二书籍列表,所述第二近现推荐结果包括在第二预设时间段内产生的推荐书籍列表,所述第二书籍列表为针对所述客户端产生的推荐书籍列表,所述第二预设时间段包含所述第一预设时间;
若在所述第二近现推荐结果中查询到所述第二书籍列表,根据所述第二书籍列表生成第二书籍榜单;
将所述第二书籍榜单发送至所述客户端。
A3、根据权利要求A2所述的方法,其中,所述在第二近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第二书籍列表之后,所述方法还包括:
若在所述第二近现推荐结果中未查询到所述第二书籍列表,获取所述目标书籍类型对应的热门书籍列表;
根据所述热门书籍列表生成第三书籍榜单;
将所述第三书籍榜单发送至所述客户端。
A4、根据权利要求A2所述的方法,其中,所述书籍推荐请求还包括用户历史阅读数据;
其中,所述在第二近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第二书籍列表之后,所述方法还包括:
基于所述用户历史阅读数据,为所述客户端生成所述目标书籍类型对应的目标推荐书籍列表;
将所述目标推荐书籍列表缓存至所述第一近现推荐结果以及所述第二近现推荐结果中。
A5、根据权利要求A4所述的方法,其中,所述基于所述用户历史阅读数据,为所述客户端生成所述目标书籍类型对应的目标推荐书籍列表,包括:
根据所述用户历史阅读数据,获取所述目标书籍类型对应的多组候选书籍;
对所述多组候选书籍分别进行排序处理,得到多组排序后的候选书籍;
按照所述多组排序后的候选书籍的召回顺序,对所述多组排序后的候选书籍进行组合,得到目标推荐书籍列表。
A6、根据权利要求A5所述的方法,其中,所述按照所述多组排序后的候选书籍的召回顺序,对所述多组排序后的候选书籍进行组合,得到目标推荐书籍列表,包括:
按照所述多组排序后的候选书籍的召回顺序以及每组所述排序后的候选书籍中的书籍顺序,对所述多组排序后的候选书籍进行组合,得到所述目标推荐书籍列表。
A7、根据权利要求A1-A6任一项所述的方法,其中,所述根据所述第一书籍列表生成第一书籍榜单,包括:
由所述第一书籍列表中的目标书籍开始,在所述第一书籍列表中选取预设数量个连续的第一待推荐书籍,所述目标书籍为在所述第一预设时间段内未被推荐过的首个书籍;
根据选取的第一待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单。
A8、根据权利要求A7所述的方法,其中,在所述根据选取的第一待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单之前,所述方法还包括:
获取所述客户端对应的用户历史行为数据;
根据所述用户历史行为数据,获取所述目标书籍类型对应的第二待推荐书籍;
其中,所述根据选取的第一待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单,包括:
根据所述选取的第一待推荐书籍和所述第二待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单。
A9、根据权利要求A1-A8任一项所述的方法,其中,所述书籍推荐请求包括下列中的任一项:
用户在所述第一预设时间段内首次针对所述目标书籍类型请求推荐书籍所产生的推荐请求;
用户在所述第一预设时间段内非首次针对所述目标书籍类型请求推荐书籍所产生的推荐请求。
B10、一种服务器,其中,包括处理器和存储器,所述存储器用于存储可执行指令,所述可执行指令使所述处理器执行以下操作:
接收客户端发送的书籍推荐请求,所述书籍推荐请求包括待推荐的目标书籍类型;
响应于所述书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第一书籍列表,所述第一近现推荐结果包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表,所述第一书籍列表为针对所述客户端产生的推荐书籍列表;
若在所述第一近现推荐结果中查询到所述第一书籍列表,根据所述第一书籍列表生成第一书籍榜单;
将所述第一书籍榜单发送至所述客户端。
B11、根据权利要求B10所述的服务器,其中,在所述处理器执行所述在第一近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第一书籍列表之后,所述可执行指令还使所述处理器执行:
若在所述第一近现推荐结果中未查询到所述第一书籍列表,在第二近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第二书籍列表,所述第二近现推荐结果包括在第二预设时间段内产生的推荐书籍列表,所述第二书籍列表为针对所述客户端产生的推荐书籍列表,所述第二预设时间段包含所述第一预设时间;
若在所述第二近现推荐结果中查询到所述第二书籍列表,根据所述第二书籍列表生成第二书籍榜单;
将所述第二书籍榜单发送至所述客户端。
B12、根据权利要求B11所述的服务器,其中,12、在所述处理器执行所述在第二近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第二书籍列表之后,所述可执行指令还使所述处理器执行:
若在所述第二近现推荐结果中未查询到所述第二书籍列表,获取所述目标书籍类型对应的热门书籍列表;
根据所述热门书籍列表生成第三书籍榜单;
将所述第三书籍榜单发送至所述客户端。
B13、根据权利要求B11所述的服务器,其中,所述书籍推荐请求还包括用户历史阅读数据;
其中,在所述处理器执行所述在第二近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第二书籍列表之后,所述可执行指令还使所述处理器执行:
基于所述用户历史阅读数据,为所述客户端生成所述目标书籍类型对应的目标推荐书籍列表;
将所述目标推荐书籍列表缓存至所述第一近现推荐结果以及所述第二近现推荐结果中。
B14、根据权利要求B13所述的服务器,其中,在所述处理器执行所述基于所述用户历史阅读数据,为所述客户端生成所述目标书籍类型对应的目标推荐书籍列表时,所述可执行指令具体使所述处理器执行:
根据所述用户历史阅读数据,获取所述目标书籍类型对应的多组候选书籍;
对所述多组候选书籍分别进行排序处理,得到多组排序后的候选书籍;
按照所述多组排序后的候选书籍的召回顺序,对所述多组排序后的候选书籍进行组合,得到目标推荐书籍列表。
B15、根据权利要求B14所述的服务器,其中,在所述处理器执行所述按照所述多组排序后的候选书籍的召回顺序,对所述多组排序后的候选书籍进行组合,得到目标推荐书籍列表时,所述可执行指令具体使所述处理器执行:
按照所述多组排序后的候选书籍的召回顺序以及每组所述排序后的候选书籍中的书籍顺序,对所述多组排序后的候选书籍进行组合,得到所述目标推荐书籍列表。
B16、根据权利要求B10-B15任一项所述的服务器,其中,在所述处理器执行所述根据所述第一书籍列表生成第一书籍榜单时,所述可执行指令具体使所述处理器执行:
由所述第一书籍列表中的目标书籍开始,在所述第一书籍列表中选取预设数量个连续的第一待推荐书籍,所述目标书籍为在所述第一预设时间段内未被推荐过的首个书籍;
根据选取的第一待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单。
B17、根据权利要求B16中任一项所述的服务器,其中,在所述处理器执行所述根据选取的第一待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单之前,所述可执行指令还使所述处理器执行:
获取所述客户端对应的用户历史行为数据;
根据所述用户历史行为数据,获取所述目标书籍类型对应的第二待推荐书籍;
其中,在所述处理器执行所述根据选取的第一待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单时,所述可执行指令具体使所述处理器执行:
根据所述选取的第一待推荐书籍和所述第二待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单。
B18、根据权利要求B10-B17任一项所述的服务器,其中,所述书籍推荐请求包括下列中的任一项:
用户在所述第一预设时间段内首次针对所述目标书籍类型请求推荐书籍所产生的推荐请求;
用户在所述第一预设时间段内非首次针对所述目标书籍类型请求推荐书籍所产生的推荐请求。
C19、一种书籍推荐系统,包括交互节点、第一查询节点和榜单生成节点,其中:
所述交互节点用于接收客户端发送的书籍推荐请求以及将所述榜单生成节点生成的第一书籍榜单发送至所述客户端,所述书籍推荐请求包括待推荐的目标书籍类型;
所述第一查询节点用于响应于所述书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第一书籍列表,所述第一近现推荐结果包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表,所述第一书籍列表为针对所述客户端产生的推荐书籍列表;
所述榜单生成节点用于若在所述第一近现推荐结果中查询到所述第一书籍列表,根据所述第一书籍列表生成所述第一书籍榜单。
C20、根据权利要求C19所述的系统,其中,所述系统还包括:
第二查询节点,用于在所述第一近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第一书籍列表之后,若在所述第一近现推荐结果中未查询到所述第一书籍列表,在第二近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第二书籍列表,所述第二近现推荐结果包括在第二预设时间段内产生的推荐书籍列表,所述第二书籍列表为针对所述客户端产生的推荐书籍列表,所述第二预设时间段包含所述第一预设时间;
其中,所述榜单生成节点还用于若在所述第二近现推荐结果中查询到所述第二书籍列表,根据所述第二书籍列表生成第二书籍榜单;所述交互节点还用于将所述第二书籍榜单发送至所述客户端。
C21、根据权利要求C20所述的系统,其中,所述系统还包括:
冷启动节点,用于在所述第二近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第二书籍列表之后,若在所述第二近现推荐结果中未查询到所述第二书籍列表,获取所述目标书籍类型对应的热门书籍列表;
其中,所述榜单生成节点还用于根据所述热门书籍列表生成第三书籍榜单;所述交互节点还用于将所述第三书籍榜单发送至所述客户端。
C22、根据权利要求C20所述的系统,其中,所述书籍推荐请求还包括用户历史阅读数据;
其中,所述系统还包括:
第一推荐节点,用于在所述第二近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第二书籍列表之后,基于所述用户历史阅读数据,为所述客户端生成所述目标书籍类型对应的目标推荐书籍列表;
结果缓存节点,用于将所述目标推荐书籍列表缓存至所述第一近现推荐结果以及所述第二近现推荐结果中。
C23、根据权利要求C22所述的系统,其中,所述第一推荐节点具体用于根据所述用户历史阅读数据,获取所述目标书籍类型对应的多组候选书籍;对所述多组候选书籍分别进行排序处理,得到多组排序后的候选书籍;按照所述多组排序后的候选书籍的召回顺序,对所述多组排序后的候选书籍进行组合,得到目标推荐书籍列表。
C24、根据权利要求C23所述的系统,其中,所述第一推荐节点还具体用于按照所述多组排序后的候选书籍的召回顺序以及每组所述排序后的候选书籍中的书籍顺序,对所述多组排序后的候选书籍进行组合,得到所述目标推荐书籍列表。
C25、根据权利要求C19-C24任一项所述的系统,其中,所述榜单生成节点具体用于由所述第一书籍列表中的目标书籍开始,在所述第一书籍列表中选取预设数量个连续的第一待推荐书籍,所述目标书籍为在所述第一预设时间段内未被推荐过的首个书籍;根据选取的第一待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单。
C26、根据权利要求C25所述的系统,其中,所述系统还包括:
第二推荐节点用于在榜单生成节点根据选取的第一待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单之前,获取所述客户端对应的用户历史行为数据;根据所述用户历史行为数据,获取所述目标书籍类型对应的第二待推荐书籍;
其中,所述榜单生成节点具体用于根据所述选取的第一待推荐书籍和所述第二待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单。
C27、根据权利要求C19-C26任一项所述的系统,其中,所述书籍推荐请求包括下列中的任一项:
用户在所述第一预设时间段内首次针对所述目标书籍类型请求推荐书籍所产生的推荐请求;
用户在所述第一预设时间段内非首次针对所述目标书籍类型请求推荐书籍所产生的推荐请求。
C28、一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时,使得处理器实现用上述权利要求A1-A9中任一项所述的书籍推荐方法。

Claims (10)

1.一种书籍推荐方法,其特征在于,包括:
接收客户端发送的书籍推荐请求,所述书籍推荐请求包括待推荐的目标书籍类型;
响应于所述书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第一书籍列表,所述第一近现推荐结果包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表,所述第一书籍列表为针对所述客户端产生的推荐书籍列表;
若在所述第一近现推荐结果中查询到所述第一书籍列表,根据所述第一书籍列表生成第一书籍榜单;
将所述第一书籍榜单发送至所述客户端。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在第一近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第一书籍列表之后,所述方法还包括:
若在所述第一近现推荐结果中未查询到所述第一书籍列表,在第二近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第二书籍列表,所述第二近现推荐结果包括在第二预设时间段内产生的推荐书籍列表,所述第二书籍列表为针对所述客户端产生的推荐书籍列表,所述第二预设时间段包含所述第一预设时间;
若在所述第二近现推荐结果中查询到所述第二书籍列表,根据所述第二书籍列表生成第二书籍榜单;
将所述第二书籍榜单发送至所述客户端。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述在第二近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第二书籍列表之后,所述方法还包括:
若在所述第二近现推荐结果中未查询到所述第二书籍列表,获取所述目标书籍类型对应的热门书籍列表;
根据所述热门书籍列表生成第三书籍榜单;
将所述第三书籍榜单发送至所述客户端。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述书籍推荐请求还包括用户历史阅读数据;
其中,所述在第二近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第二书籍列表之后,所述方法还包括:
基于所述用户历史阅读数据,为所述客户端生成所述目标书籍类型对应的目标推荐书籍列表;
将所述目标推荐书籍列表缓存至所述第一近现推荐结果以及所述第二近现推荐结果中。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于所述用户历史阅读数据,为所述客户端生成所述目标书籍类型对应的目标推荐书籍列表,包括:
根据所述用户历史阅读数据,获取所述目标书籍类型对应的多组候选书籍;
对所述多组候选书籍分别进行排序处理,得到多组排序后的候选书籍;
按照所述多组排序后的候选书籍的召回顺序,对所述多组排序后的候选书籍进行组合,得到目标推荐书籍列表。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一书籍列表生成第一书籍榜单,包括:
由所述第一书籍列表中的目标书籍开始,在所述第一书籍列表中选取预设数量个连续的第一待推荐书籍,所述目标书籍为在所述第一预设时间段内未被推荐过的首个书籍;
根据选取的第一待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在所述根据选取的第一待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单之前,所述方法还包括:
获取所述客户端对应的用户历史行为数据;
根据所述用户历史行为数据,获取所述目标书籍类型对应的第二待推荐书籍;
其中,所述根据选取的第一待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单,包括:
根据所述选取的第一待推荐书籍和所述第二待推荐书籍,生成所述第一书籍榜单。
8.一种服务器,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器用于存储可执行指令,所述可执行指令使所述处理器执行以下操作:
接收客户端发送的书籍推荐请求,所述书籍推荐请求包括待推荐的目标书籍类型;
响应于所述书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第一书籍列表,所述第一近现推荐结果包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表,所述第一书籍列表为针对所述客户端产生的推荐书籍列表;
若在所述第一近现推荐结果中查询到所述第一书籍列表,根据所述第一书籍列表生成第一书籍榜单;
将所述第一书籍榜单发送至所述客户端。
9.一种书籍推荐系统,其特征在于,包括交互节点、第一查询节点和榜单生成节点,其中:
所述交互节点用于接收客户端发送的书籍推荐请求以及将所述榜单生成节点生成的第一书籍榜单发送至所述客户端,所述书籍推荐请求包括待推荐的目标书籍类型;
所述第一查询节点用于响应于所述书籍推荐请求,在第一近现推荐结果中查询所述目标书籍类型对应的第一书籍列表,所述第一近现推荐结果包括在第一预设时间段内产生的推荐书籍列表,所述第一书籍列表为针对所述客户端产生的推荐书籍列表;
所述榜单生成节点用于若在所述第一近现推荐结果中查询到所述第一书籍列表,根据所述第一书籍列表生成所述第一书籍榜单。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,当所述计算机程序被处理器执行时,使得处理器实现用上述权利要求1-7中任一项所述的书籍推荐方法。
CN202210118597.4A 2022-02-08 2022-02-08 书籍推荐方法、服务器、系统及存储介质 Pending CN114528486A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210118597.4A CN114528486A (zh) 2022-02-08 2022-02-08 书籍推荐方法、服务器、系统及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210118597.4A CN114528486A (zh) 2022-02-08 2022-02-08 书籍推荐方法、服务器、系统及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114528486A true CN114528486A (zh) 2022-05-24

Family

ID=81623750

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210118597.4A Pending CN114528486A (zh) 2022-02-08 2022-02-08 书籍推荐方法、服务器、系统及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114528486A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116595249A (zh) * 2023-04-28 2023-08-15 广东津虹数字科技有限公司 个性推荐方法、系统、电子设备以及计算机程序产品

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116595249A (zh) * 2023-04-28 2023-08-15 广东津虹数字科技有限公司 个性推荐方法、系统、电子设备以及计算机程序产品
CN116595249B (zh) * 2023-04-28 2024-03-22 广东津虹数字科技有限公司 个性推荐方法、系统、电子设备以及计算机程序产品

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9667515B1 (en) Service image notifications
US8856168B2 (en) Contextual application recommendations
CN110096660B (zh) 用于加载页面图片的方法、装置和电子设备
US7574488B2 (en) Method and apparatus for peer-to-peer file sharing
US10685382B2 (en) Event ticket hub
US20200218726A1 (en) Search results based on subscription information
US11410087B2 (en) Dynamic query response with metadata
JP6245718B1 (ja) 情報提供システム
US9940657B2 (en) Dynamically created network sites
US20170228354A1 (en) Document generation based on referral
US8515931B1 (en) Techniques for search optimization
US20170031993A1 (en) Presenting Previously Selected Search Results
US20230281695A1 (en) Determining and presenting information related to a semantic context of electronic message text or voice data
CN110968765A (zh) 书籍搜索方法、计算设备及计算机存储介质
CN109657164B (zh) 发布消息的方法、装置及存储介质
CN114528486A (zh) 书籍推荐方法、服务器、系统及存储介质
CN111444448B (zh) 一种数据处理方法、服务器及系统
US20190251644A1 (en) Method and system for rapid notification of new real estate listings
CN108363707B (zh) 用于生成网页的方法和装置
TW201631993A (zh) 資訊推播及重新導向系統及方法
CN114238818A (zh) 页面跳转方法、电子设备及存储介质
JP6858166B2 (ja) 予約支援サーバ装置
US7529692B1 (en) Method for presenting related items for auction
CN111367703A (zh) 故障排查方法及装置
JP2015162174A (ja) プログラム、情報処理装置、電子コンテンツ表示システムおよび表示抑制方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination