CN106657581B - 电子书的阅读计划推荐***及其方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种电子书的阅读计划推荐***及其方法，包括：获取目标用户的个人信息以及目标用户当前阅读的电子书的书名；根据个人信息与书名构建同类用户群，获取同类用户群中其他用户的阅读特征；获取同类用户群中其他用户的阅读特征，生成第一推荐阅读计划，并将第一推荐阅读计划推荐至目标用户；获取目标用户访问阅读图书的历史阅读信息，根据历史阅读信息统计出目标用户的阅读行为特征；根据阅读行为特征调整第一推荐阅读计划，生成第二推荐阅读计划，并将第二推荐阅读计划推荐至所述目标用户。无需用户设置，所有数据都基于用户的基本信息、用户阅读行为信息和个性化信息，迎合用户个性化需求。

Description

电子书的阅读计划推荐***及其方法

技术领域

本发明涉及电子书阅读技术领域，尤其涉及一种电子书的阅读计划推荐***及其方法。

背景技术

传统阅读***中，一般阅读助手通过用户手动设置定时任务，服务器后台按照用户的定时任务发出消息提醒，提示用户接下来应该执行安排的计划。其具有以下缺点：功能单一，只能起到提醒功能，而且经常发生重复提醒的情况，在用户完成阅读的情况下，会重复发送提醒消息。同时也不能为用户合理的安排阅读计划。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出了一种电子书的阅读计划推荐***及其方法、终端与服务端，本发明解决了用户在阅读过程中，如何有效利用用户碎片时间，提高用户有效阅读，服务端智能分割阅读任务，为用户合理安排阅读计划，同时智能发送提醒消息，减少消息提醒对用户产生的干扰，帮助用户完成阅读、体验整个阅读过程，清楚自己的阅读进度和阅读速度。帮助用户愉快阅读、有效阅读，最后完成阅读。

为了实现上述目的，本发明技术方案如下：

一种电子书的阅读计划推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标用户的个人信息以及目标用户当前阅读的电子书的书名；根据所述个人信息与所述书名构建同类用户群，用于汇集服务器中与所述目标用户的个人信息相关的其他用户，并获取同类用户群中其他用户的阅读特征；

获取所述同类用户群中其他用户的阅读特征，生成第一推荐阅读计划，并将所述的第一推荐阅读计划推荐至所述目标用户；

获取目标用户阅读图书的历史阅读信息，根据所述历史阅读信息获取所述目标用户的阅读行为特征；

根据所述阅读行为特征调整所述第一推荐阅读计划，生成第二推荐阅读计划，并将所述第二推荐阅读计划推荐至所述目标用户。

优选地，所述第一推荐阅读计划推荐信息包括：开始阅读时间、阅读时间长度、以及阅读时间间隔，所述生成第一推荐阅读计划的步骤为：

根据预设的电子书拆分规则，将所述电子书拆分成若干片段，并按阅读顺序，对所述片段进行编号；

统计出所述同类用户群上传的所述电子书片段的理解难易系数和精彩度系数，并结合所述同类用户群的阅读特征，为用户生成每天的阅读任务，并在每个阅读任务中分配不同数量的内容片段，并在理解难易系数大或者精彩度系数大的内容片断加长阅读时间或减少阅读任务。

优选地，根据所述阅读行为特征调整所述第一推荐阅读计划为：

根据所述目标用户的阅读行为特征，将所述第一推荐阅读计划中推荐的开始阅读时间、阅读时间长度、以及阅读时间间隔进行调整。

优选地，还包括：

判断当前阅读的电子书是否被阅读到最后章节，若是，则根据所述目标用户的历史阅读信息统计出目标用户感兴趣的图书类型并将其中一本图书的书摘内容标注为阅读提醒消息内容；

否则将当前阅读的电子书的后续章节的书摘标注为阅读提醒消息内容；

优选地，还包括：

根据所述目标用户的阅读行为特征，在目标用户通常的开始阅读时间前将阅读提醒消息内容发送给目标用户；

判断目标用户是否完成阅读任务，若是，则不再发送阅读提醒消息内容；

否则，判断目标用户是否开始阅读任务，若是，则不再发送阅读提醒消息内容；

否则，在目标用户阅读时间范围内或之后将阅读提醒消息内容发送给目标用户。

优选地，还包括：

在目标用户阅读后，统计出目标用户的阅读信息，包括：阅读时长、阅读完的字数、阅读完的页数和阅读完的章节数，并将统计信息添加到目标用户的当前阅读进度中；

计算出目标用户在同类用户群中的当前阅读进度排名，用于提供横向对比。

优选地，还包括：

将目标用户的当前阅读进度和第二推荐阅读计划进行对比；

判断当前阅读进度是否大于第二推荐阅读计划，若是，则向目标用户发送奖励提醒消息；

否则判断当前阅读进度是否等于第二推荐阅读计划，若是，则向目标用户发送鼓励提醒消息，否则向目标用户发送激励提醒消息。

优选地，还包括：

提供目标用户可根据自身实际情况修改推荐阅读计划中推荐的每天最少阅读时间、计划阅读总天数以及增加、删除空闲时间的操作。

优选地，所述阅读提醒消息内容包括短信提醒、语音提醒、客户端应用内部提醒三种方式。

一种电子书的阅读计划推荐***，其特征在于，包括以下模块：

获取初步阅读信息模块，用于获取目标用户的个人信息以及目标用户当前阅读的电子书的书名；

获取同类阅读信息模块，用于根据所述个人信息与所述书名构建同类用户群，用于汇集服务器中与所述目标用户的个人信息相关的其他用户，并获取同类用户群中其他用户的阅读特征；

第一推荐模块，用于获取所述同类用户群中其他用户的阅读特征，生成第一推荐阅读计划，并将所述的第一推荐阅读计划推荐至所述目标用户；

获取阅读特征模块，用于获取目标用户访问阅读网站的历史阅读信息，根据所述历史阅读信息获取所述目标用户的阅读行为特征；

第二推荐模块，用于根据所述阅读行为特征调整所述第一推荐阅读计划，生成第二推荐阅读计划，并将所述第二推荐阅读计划推荐至所述目标用户。

一种电子书的阅读计划推荐***的终端，其特征在于，所述终端包括：

上传信息模块，用于用户通过网络上传用户基本信息到服务器；

发送提醒模块，用于通过网络和消息中转后，客户端接受到消息提醒，选择合适的推送时间、消息内容以及推送方式给用户发送阅读提醒消息。

一种电子书的阅读计划推荐***的服务端，其特征在于，所述服务端包括：

日志收集模块，用于服务器收集用户日常阅读行为日志，将日志数据传入大数据分析服务器，分析用户日常阅读行为日志；

数据分析模块：用于分析用户行为数据，统计出用户的阅读特征；

阅读计划生成模块：用于安排阅读任务，生成阅读计划，同时负责用户计划的自我调整和完善；

进度排名模块，用于对比用户的阅读进度排名和阅读计划，跟踪用户阅读进度；

消息提醒模块，用于按需要调度消息推送服务，向用户发送提醒消息。

本发明的有益效果：

无需用户设置。用户在没有设置相关信息的前提下，服务端后台会自动收集用户阅读行为信息，通过分析后，为用户生成阅读计划。

所有数据都基于用户的基本信息、用户阅读行为信息和个性化信息。数据分析模块会处理用户当天的阅读行为日志，记录用户每天的阅读行为。通过对比最近时间(比如60天)的阅读行为，从阅读行为中统计出用户的阅读特征，包括阅读速度，阅读时间断(碎片时间)等，合理利用碎片时间，根据职业、爱好、习惯等特征为每一位用户进行定制化服务。同时阅读特征会跟随用户阅读习惯的变化而更改，迎合用户个性化需求。

附图说明

图1是本发明的实现全流程架构图；

图2是本发明的实现逻辑过程流程图；

图3是本发明的个人详情页面设置界面图；

图4是本发明的用户阅读界面图；

图5是本发明提供阅读助手控件界面图；

图6是本发明的阅读助手界面图；

图7是本发明用户修改***推荐的每天阅读时间界面图；

图8是本发明用户修改***推荐的总阅读时间界面图；

图9是本发明用户查看当前图书阅读信息示意图；

图10是本发明用户选择阅读详情日期示意图；

图11是本发明用户查看具体日期的具体阅读信息图；

图12是本发明提醒消息的展示图；

图13是本发明有提醒消息进入阅读界面示意图；

图14是本发明用户阅读过程中提醒用户完成阅读计划消息界面示意图；

图15是本发明主要步骤流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，进一步阐述本发明。

实施例一：

传统的阅读计划推荐的配置操作入口隐藏较深，配置麻烦。如果用户需要提醒功能，就必须通过客户端(如：手机APP)来手动设置。提醒推送设置单一，只能固定在某几个时间点。提醒方式和提醒内容单一，只能在客户端APP内部进行消息通知，在网络不畅的情况下，用户不能收到有效的提醒，并且提醒消息内容简单单一，不能很好的对用户起到激励用户阅读的作用；缺少一个阅读对比和反馈呈现的方式，用户不能直观的看出自己的阅读进度和阅读计划。缺少用户行为分析，不能跟踪用户的阅读情况。如：阅读进度，阅读时间，每天阅读时间段，阅读速度，书籍类型爱好等特征。

本发明提供电子书的阅读计划推荐***及其方法、终端与服务端，包括以下步骤：

S101，获取目标通过智能终端发送的个人信息以及目标用户当前阅读的电子书的书名；

用户在注册完成后，通过个人详情页面设置个人信息，包括：出生日期、性别、职业、爱好等基本信息。在用户填写完个人信息后，服务器后台将这些用户基本信息收集起来，作为后期统计用户数据的基础信息。针对不同年龄和性别的用户对事物的理解程度不同，阅读助手会使用不同的方式和语句从图书中摘取精华书摘内容向用户发送提醒消息，从而更加贴近用户。

S102，获取目标用户当前正在阅读的电子书的书名信息，根据所述个人信息与所述书名构建同类用户群，用于汇集服务器中与所述目标用户的个人信息相关的其他用户，并获取同类用户群中其他用户的阅读特征；

S103，获取所述同类用户群中其他用户的阅读特征，生成第一推荐阅读计划，并将所述的第一推荐阅读计划推荐至所述目标用户；

服务器后台通过对比目标用户和其他阅读爱好者的基本资料，将用户进行归类，构建同类用户群。同类用户群为服务器中与所述目标用户的个人信息相关的其他用户。通过对于其他用户阅读行为的统计出的用户阅读属性，为目标用户生成不同的阅读计划，帮助用户合理安排阅读任务。

用户还可以根据自身需要修改***推荐的每天阅读时间以及计划阅读天数，并可以根据自身实际情况增加与删除空闲时间。

***生成第一推荐阅读计划的步骤为：对电子书长度进行解析，以段、页、字数等为单位将电子书内容分成N个内容片段，并按照内容顺序，依次编号。结合用户的阅读特征和同类用户阅读行为信息，图书理解难度系数大小、精彩度系数大小等从多个维度，为用户分配每天的阅读任务，生成推荐阅读计划。将同类用户群阅读时间长的片段标注为理解难度系数大，收录次数多的片段标注为精彩系数大的片段。

跟踪用户的阅读进度并对比阅读计划，在用户未按时完成阅读任务时，向用户发送提醒阅读消息。通过跟踪用户阅读进度，对比阅读计划，在用户偏离阅读计划时，服务器会向用户发送消息提醒，帮助提醒用户完成阅读计划，鼓励用户进行有效阅读。

S104，获取目标用户访问阅读网站的历史阅读信息，根据所述历史阅读信息获取所述目标用户的阅读行为特征；

收集目标用户每天的阅读图书的历史阅读信息，分析该阅读行为日志，统计并分析目标用户的阅读特征，根据统计结果进一步完善阅读计划，生成为用户定制化的第二推荐阅读计划；

在目标用户阅读一段时间后，服务器会记录下用户的阅读行为，并分析用户的阅读行为，如：阅读时间、阅读速度、阅读时间段等，并同时将用户阅读的图书类型、碎片时间等特征记录下来。根据这些信息将推荐给用户的阅读计划进行调整，进一步完善阅读计划。

服务器后台通过对目标用户平时阅读的图书类型、图书精华内容及收录书摘内容的统计，将用户未阅读的图书精华内容片段作为提醒消息内容的一部分，用于提醒和引导用户完成阅读。

S105，根据所述阅读行为特征调整所述第一推荐阅读计划，生成第二推荐阅读计划，并将所述第二推荐阅读计划推荐至所述目标用户。

通过对用户的基础信息和阅读行为分析后，统计出用户的阅读发生时间，服务器在用户通常的阅读发生时间向内或阅读发送时间前后向用户发送阅读提醒消息；

通过后台对用户的基础信息和行为习惯分析后，比如：通过后台统计分析用户通常的阅读时间发生在中午12：30-13：30之间，那么服务器后台将会在中午12：20(或12：30、13：00、13：30，13：40等大致时间范围内)向用户发送已设置好提醒消息内容的阅读提醒消息。并且在服务器统计分析出有需要向用户发送提醒消息提示用户完成阅读时，可以通过短信提醒、语音提醒、或者客户端应用内部消息通知等多种方式进行提醒。

根据用户的阅读进度和阅读计划的对比结果，向用户发送不同的消息提醒。

在阅读助手中，会展示出用户每天的阅读计划时间以及阅读计划任务的页数范围，在用户达到阅读时间或者阅读完任务页数的情况下，用户就完成了当天的阅读任务。

在用户阅读过程中，服务器后台通过对用户的阅读情况进行监控，并将用户的阅读进度和阅读计划进行对比，然后根据不同的对比结果向用户发送具有提醒、鼓励、激励、奖励等不同性质的提醒消息，以鼓励用户完成阅读。如：用户长时间阅读后，服务器后台会向用户发送休息提醒；用户的阅读进度快于阅读计划时，服务器后台会向用户发送奖励提醒，鼓励用户继续认真有效阅读；在用户没有完成当天阅读计划的情况下，并结合用户自身情况向用户发出激励提醒，提醒用户完成计划内容，进行认真、有效的阅读。

本发明优点

用户可无需设置。用户在没有设置相关信息的前提下，服务端后台会自动收集信息，通过分析后，为用户生成阅读计划；

所有数据都基于用户的基本信息、用户行为信息和个性化信息。合理利用碎片时间，根据职业、爱好、习惯等特征为每一位用户进行定制化服务；

自动生成阅读计划，帮助用户完成阅读。为用户生成定制化的阅读计划，让用户可以进行自我对比；

在阅读过程中，为用户提供横向对比，计算当前用户在所有同书阅读用户的排名。在阅读完成后，总结用户阅读全过程；

针对不同阅读进度情况，向用户发送不同类型的提醒消息。对阅读积极的用户发送奖励信息，对普通用户发送鼓励信息，对不经常阅读的用户发送激励信息，激励用户培养阅读爱好；

智能发送提醒。如：在用户当天完成阅读计划时、在用户突然中断阅读等情况时，服务器后台不发送消息提醒，避免打扰用户当前事情，中断用户的当前工作，在后期向用户发送提醒，提示用户阅读；

多种提醒方式。避免阅读助手的功能受到网络局限性的限制。

消息内容精简充实。结合用户的阅读情况，向用户发送具有提示、鼓励、激励、奖励性质的内容。比如：阅读图书后续章节的精华书摘，励志名言等内容。

实施例二：

本发明所述的电子书阅读推荐***提供了一种智能生成阅读计划、发送消息推荐提醒的方法。用户无需手动配置，后台服务器通过自动对用户日志数据和用户基本信息进行分析处理，合理利用碎片时间、拆分阅读任务，为用户生成适合的阅读计划以及为用户选择合适的提醒方式及提醒内容。

由于用户在阅读过程是一个有规律的过程，如：

1)根据自己的兴趣爱好、职业等基本信息查找自己感兴趣的图书；

2)阅读时间不固定、碎片化,不是所有的用户都可以每天安排一个长时间段去高效认真的阅读；

3)阅读速度，阅读时间长度的周期性变化。

针对这些特点，阅读助手能有效帮助用户充分利用碎片时间，通过后台数据分析，合理分割阅读任务，为用户生成一个适合的阅读计划。并通过对用户行为分析，不定时向用户发送阅读提醒，鼓励用户阅读。服务器后台如果检测到用户当天已经提前完成阅读时，会不再提醒，减少了不必要提醒消息干扰。

针对不同年龄和性别的人群对事物的理解程度不用，服务端后台通过收集用户的基本信息，比如：年龄、性别、爱好、职业等基本信息。然后根据这些信息，使用不同的提醒方式和提醒内容给用户发送提醒消息。并从图书中摘取用户未阅读的后续章节的精华内容或书摘内容作为提醒消息内容，从而更加贴近用户，对用户进行引导阅读。

服务器后台会一直对每个用户的日常阅读行为进行分析，跟踪用户的阅读进度，从而向用户发出不同阶段的阅读消息提醒，完善用户推荐阅读计划，用不同方式帮助用户有效的阅读，鼓励、激励用户完成阅读任务。

***中获取用户基本信息方法为：用户进入用户基本信息设置页面，可以在该页面中设置自己的基本信息。服务器后台从用户填写的信息中获取用户基本信息。

服务端后台统计分析用户行为方法为：用户进行日常的阅读后，服务器后台会记录用户的阅读行为、阅读图书类型，碎片时间等特征和属性，并分析用户每天的阅读时间，阅读速度，阅读时间段和阅读习惯。

***提醒时间生成方法为：服务器后台通过对用户阅读计划的分析，统计出用户的阅读习惯。根据用户的每天集中阅读时间，确定消息推送的时间点。

***生成阅读计划方法为：服务器对每本电子书的长度进行解析，同时统计出用户行为信息，配合用户的空闲时间，以段、页、字数为单位将内容分成从0到N个阶段。结合用户阅读特征(比如：阅读速度，阅读书本类型)为每位用户推荐生成一份独立的阅读计划。然后通过跟踪用户阅读进度，对比阅读计划。在用户的偏离阅读计划时，服务器后台向用户发送消息提醒。帮助用户完成阅读计划，鼓励用户进行有效阅读。

***发送提醒方法为：在服务器统计分析出在有需要向用户发送提醒消息提示用户完成阅读时，可以通过短信提醒、语音提醒以及客户端应用内部消息通知等多种方式。

阅读助手设置方法为：在用户首次阅读完成返回主界面前，弹出阅读助手界面。或者在阅读主界面的工具栏中用户点击阅读助手按钮，进入阅读助手界面。

***响应用户点击消息方法为：

1.在推送消息为阅读提醒消息时，点击提醒消息后，直接进入阅读界面；

2.在推送消息为用户完成阅读的激励、奖励消息时，用户可以点击继续阅读留在阅读界面，或点击其他按钮进入其他界面。

阅读任务呈现方法为：在阅读助手中，会展示出用户每天的阅读计划时间和阅读计划任务页数范围。在用户完成任务的阅读时间或者完成任务页数的情况下，用户就完成了当天的阅读任务。

***发送提醒类型为：服务器后台通过对阅读进度和阅读计划进行对比，根据不同的对比结果发送不同的提醒消息。如：用户长时间阅读后，阅读助手向用户发送休息***；用户的阅读进度快于阅读计划时，服务器后台向用户发送奖励进行提醒，鼓励用户继续认真有效阅读；在用户没有完成当天阅读计划的情况下，向用户发出提醒，提醒用户完成计划内容等等。结合用户自身情况和当前阅读进度等多方面激励用户认真、有效阅读，提高阅读水平，使用户从阅读中获得乐趣。

实施例三：

如图3所示，用户在注册完成后，通过个人详情页面设置个人基本信息，其中301区域中填写用户的出生日期、性别、职业、爱好等基础信息，点击302区域保存。

在用户填写完成基本信息后，服务器后台会收集用户基本信息，作为后期统计用户数据的基础资料。

如图4所示，用户点击阅读界面401中心区域，弹出工具栏。

如图5所示，用户点击502区域阅读助手控件，或者在用户第一次阅读该图书后，点击501区域的返回按钮，自动弹出阅读助手界面。

如图6所示，服务器后台通过对比当前用户和其他用户资料等大数据分析，为用户生成推荐阅读计划。图6中的：602区域为***向用户推荐的每天阅读计划时间，603区域为***向用户推荐的完成阅读总天数。在图6中用户可以通过点击604、605按钮可以删除、增加每天可阅读的空闲时间，修改后完成后点击606区域保存阅读计划。同时用户可以在601区域中启用或关闭阅读助手功能，点击602区域，进入图7界面。

如图7所示，用户可以修改***推荐的每天计划阅读时间。

点击603区域，进入图8界面。

如图8所示，用户可以修改***推荐的计划阅读天数。

通过用户一段时间的阅读后，收集用户的日常阅读行为日志，分析用户每天的阅读行为，服务器将根据分析结果进一步完善阅读计划，最后生成无需用户干预的智能定制化阅读计划。

在图6中点击607区域，进入用户阅读进度界面。

如图9所示，图中展现出了用户阅读情况，从中我们可以看出用户的整个阅读过程，激励用户阅读：

a.用户在6.30日开始阅读该图书；

b.用户在7.7有忘记阅读；

c.7.8–7.14没有完成当天的阅读计划任务

D.7.15–7.25超额完成了阅读计划

e.在7.26完成阅读

在图9中，拖动901区域的日期定位杆，出现日期选择界面。

如图10所示，在选择具体的日期后，展示出用户当天的阅读情况。

如图11所示，用户查看2016-07-11的计划任务、完成任务、综合排名情况等详细情况，点击1101区域确定按钮，返回初始界面(图9)。初始界面图9中，定位杆处于当天日期或阅读结束日期，并且不显示当天的阅读统计信息。

通过后台对用户的基础信息和行为习惯分析后，比如：通过后台统计分析用户通常的阅读时间发生在中午12：30-13：30之间，那么服务器后台将会在中午13：00向用户发送阅读提醒消息。

如图12所示，展示了提醒消息的一种展示方式，点击1201区域后，用户将直接进入阅读界面，如图13所示。

此外，针对用户的不同网络情况，除了向用户推送应用内的消息通知外，我们还可以向用户发送提醒短信、提醒语音等多种方式，减少消息通知的推送受到环境因素的干扰。

针对提醒消息内容，在后台服务器通过对图书，和用户阅读图书数据的分析，统计出书摘内容和图书精华内容。在向用户发送消息提醒的过程中，结合用户的阅读情况，向用户发送具有提醒、鼓励、激励、奖励等性质的提醒消息。鼓励、激励用户完成阅读。

当用户完成当天的阅读任务时，后台服务向用户发送任务完成消息提醒，并给予用户一点的奖励(如：积分等)。

如图14所示：用户点击1401区域继续阅读，界面返回阅读界面；用户点击1402区域休息一会后，界面跳转到APP的其他内容界面。

以上所述的仅是本发明的优选实施方式，本发明不限于以上实施例。可以理解，本领域技术人员在不脱离本发明的基本构思的前提下直接导出或联想到的其它改进和变化均应认为包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种电子书的阅读计划推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取目标用户的个人信息以及目标用户当前阅读的电子书的书名；

根据所述个人信息与所述书名构建同类用户群，用于汇集服务器中与所述目标用户的个人信息相关的其他用户；

获取所述同类用户群中其他用户的阅读特征，生成第一推荐阅读计划，并将所述的第一推荐阅读计划推荐至所述目标用户；

获取目标用户访问阅读图书的历史阅读信息，根据所述历史阅读信息获取所述目标用户的阅读行为特征；

根据所述阅读行为特征调整所述第一推荐阅读计划，生成第二推荐阅读计划，并将所述第二推荐阅读计划推荐至所述目标用户。

2.根据权利要求1所述的阅读计划推荐方法，其特征在于，所述第一推荐阅读计划推荐信息包括：开始阅读时间、阅读时间长度、以及阅读时间间隔，所述生成第一推荐阅读计划的步骤为：

根据预设的电子书拆分规则，将所述电子书拆分成若干片段，并按阅读顺序，对所述片段进行编号；

统计出所述同类用户群上传的所述电子书片段的理解难易系数和精彩度系数，并结合所述同类用户群的阅读特征，为用户生成每天的阅读任务，并在每个阅读任务中分配不同数量的内容片段，在理解难易系数大或者精彩度系数大的内容片断加长阅读时间或减少阅读任务。

3.根据权利要求1或2所述的阅读计划推荐方法，其特征在于，根据所述阅读行为特征调整所述第一推荐阅读计划为：

根据所述目标用户的阅读行为特征，将所述第一推荐阅读计划中推荐的开始阅读时间、阅读时间长度、以及阅读时间间隔进行调整。

4.根据权利要求1所述的阅读计划推荐方法，其特征在于，还包括：

判断当前阅读的电子书是否被阅读到最后章节，若是，则根据所述目标用户的历史阅读信息统计出目标用户感兴趣的图书类型并将其中一本图书的书摘内容标注为阅读提醒消息内容；

否则将当前阅读的电子书的后续章节的书摘标注为阅读提醒消息内容。

5.根据权利要求1所述的阅读计划推荐方法，其特征在于，还包括：

根据所述目标用户的阅读行为特征，在目标用户通常的开始阅读时间前将阅读提醒消息内容发送给目标用户；

判断目标用户是否完成阅读任务，若是，则不再发送阅读提醒消息内容；

否则，判断目标用户是否开始阅读任务，若是，则不再发送阅读提醒消息内容；

否则，在目标用户阅读时间范围内或之后将阅读提醒消息内容发送给目标用户。

6.根据权利要求1所述的阅读计划推荐方法，其特征在于，其特征在于，还包括：

在目标用户阅读后，统计出目标用户的阅读信息，包括：阅读时长、阅读完的字数、阅读完的页数和阅读完的章节数，并将统计信息添加到目标用户的当前阅读进度中；

计算出目标用户在同类用户群中的当前阅读进度排名，用于提供横向对比。

7.根据权利要求1所述的阅读计划推荐方法，其特征在于，还包括：

将目标用户的当前阅读进度和第二推荐阅读计划进行对比；

判断当前阅读进度是否大于第二推荐阅读计划，若是，则向目标用户发送奖励提醒消息；

否则判断当前阅读进度是否等于第二推荐阅读计划，若是，则向目标用户发送鼓励提醒消息，否则向目标用户发送激励提醒消息。

8.根据权利要求1所述的阅读计划推荐方法，其特征在于，还包括：

提供目标用户可根据自身实际情况修改推荐阅读计划中推荐的每天最少阅读时间、计划阅读总天数以及增加、删除空闲时间的操作。

9.根据权利要求4或5所述的阅读计划推荐方法，其特征在于，所述阅读提醒消息内容包括短信提醒、语音提醒、客户端应用内部提醒三种方式。

10.一种电子书的阅读计划推荐***，其特征在于，包括以下模块：

获取初步阅读信息模块，用于获取目标用户的个人信息以及目标用户当前阅读的电子书的书名；

获取同类阅读信息模块，用于根据所述个人信息与所述书名构建同类用户群，用于汇集服务器中与所述目标用户的个人信息相关的其他用户；

第一推荐模块，用于获取所述同类用户群中其他用户的阅读特征，生成第一推荐阅读计划，并将所述的第一推荐阅读计划推荐至所述目标用户；

获取阅读特征模块，用于获取目标用户阅读图书的历史阅读信息，根据所述历史阅读信息获取所述目标用户的阅读行为特征；

第二推荐模块，用于根据所述阅读行为特征调整所述第一推荐阅读计划，生成第二推荐阅读计划，并将所述第二推荐阅读计划推荐至所述目标用户。

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