CN107492025A - 一种图书推荐的方法和*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种图书推荐的方法，包括：获取多个已阅图书特征；根据已阅图书特征获取用户兴趣特征；获取多个目标图书特征；对比所述目标图书特征和所述用户兴趣特征，确定相似度值，根据相似度值输出推荐图书信息。本发明还公开了一种图书推荐的***，包括:第一数据获取模块，用于获取图书特征；第二数据获取模块，用于获取用户兴趣特征；数据分析模块，用于分析计算用户兴趣特征与图书特征的相似度值；信息推荐模块，用于根据用户兴趣特征与图书特征的相似度值输出结果至用户端。本发明提供的一种图书推荐的方法和***，提升了推荐图书信息的准确率。

Description

一种图书推荐的方法和***
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，具体地说，涉及一种基于兴趣匹配的个性化图书推荐方法及***。
背景技术
随着互联网技术的飞速发展，网络信息资源越来越多，人们通过传统的搜索引擎很难获取自己感兴趣的资源。
目前，图书推荐的方法主要有两种，以下进行简单说明：
第一种方法是将全网范围内阅读次数或图书销量排名靠前的图书推荐给用户，该方法的不足之处在于，只能照顾到主流群体的兴趣，无法精细化和个性化推荐，且推荐准确率较低；
第二种方法是根据***用户的基本信息（如用户的年龄、性别和职业等）确定用户之间的相似程度，然后将相似用户选择的物品推荐给当前用户，该方法的缺点在于，涉及到一些比较敏感的个人信息，比如用户的年龄等，这些用户信息准确获取难度较大，影响最终推荐效果。
发明内容
本发明的目的在于提供一种图书推荐的方法和***，提升推荐图书信息的准确率。
本发明公开的图书推荐的方法和***所采用的技术方案是：一种图书推荐的方法，至少包括以下步骤：获取多个已阅图书特征；根据已阅图书特征获取用户兴趣特征；获取多个目标图书特征；对比所述目标图书特征和所述用户兴趣特征，确定相似度值，根据相似度值输出推荐图书信息。
作为优选方案，所述根据已阅图书特征获取用户兴趣特征包括：分别统计每个所述已阅图书特征出现的次数，对在不同已阅图书内的同一已阅图书特征所出现的次数进行累加获取累加值，同一已阅图书特征次数累加值与已阅图书特征组成用户兴趣特征。
作为优选方案，所述已阅图书特征是以当前时间为起始值向前设定的一数据采集段，超过该数据采集段的数据不在采集范围内。
作为优选方案，所述对比所述目标图书特征和所述用户兴趣特征相似度值包括：统计所述目标图书特征和所述用户兴趣特征之间的共有特征；将用户兴趣特征中每个共有特征的出现次数进行累加，得到所述目标图书特征和所述用户兴趣特征的相似度值。
作为优选方案，所述根据相似度值输出推荐图书信息包括:筛选出相似度值不低于第一预设阀值的图书信息，按筛选出的图书信息相似度值进行排序，按相似度值由高到低向用户推荐。
作为优选方案，所述目标图书特征包括小说、散文、人文、历史、音乐、漫画、经济；所述已阅图书特征包括小说、散文、人文、历史、音乐、漫画、经济。
一种图书推荐的***，包括，第一数据获取模块，用于获取已阅图书特征；第一数据分析模块，用于根据已阅图书特征分析计算用户兴趣特征；第二数据获取模块，用于获取目标图书特征；第二数据分析模块，用于对比所述目标图书特征和所述用户兴趣特征，确定相似度值；信息推荐模块，用于根据相似度值输出图书信息至用户端。
作为优选方案，所述第一数据分析模块包括：第一统计子模块，用于分别统计所述已阅图书特征，第一数据分析子模块，用于对不同已阅图书的相同特征出现次数进行累加，次数累加结果与图书特征共同作为用户兴趣特征。
作为优选方案，所述第二数据分析模块包括：第二统计子模块，统计所述目标图书特征和所述用户兴趣特征之间的相同特征；第二数据分析子模块，对用户兴趣特征中相同特征的次数累加结果再次累加，得到所述目标图书特征和所述用户兴趣特征的相似度值。
一种计算机可读存储介质，包括程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述图书推荐的方法。
本发明公开的图书推荐的方法和***的有益效果是：本发明根据用户的兴趣特征与图书特征进行相似度值对比，能够根据用户的兴趣特征，推荐对应的兴趣特征的图书，有效提升推荐图书的准确率和用户接受度。
附图说明
图1是本发明图书推荐方法的流程示意图；
图2是本发明图书推荐***的功能结构示意图；
图3是本发明图书推荐***的具体实施结构示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例和说明书附图对本发明做进一步阐述和说明：请参考图1，一种图书推荐的方法，该方法包含以下步骤：步骤一，获取多个已阅图书特征。所述已阅图书特征包括小说、散文、人文、历史、音乐、漫画、经济等特征；
步骤二，根据已阅图书特征获取用户兴趣特征。包括：分别统计每本已阅图书的每个特征出现的次数，对在不同已阅图书内的同一特征所出现的次数进行累加，同一特征次数累加值与已阅图书特征共同作为用户兴趣特征。例如：已阅图书为两本，其中一本图书特征为历史、漫画，另一本图书特征为历史、小说，则其用户兴趣特征累加为历史*2、小说*1、漫画*1。
所述用户阅读图书记录，是以当前时间为起始值向前设定的一数据采集段，超过该时间段的数据不采集，由于客户的阅读兴趣不是固定的，是随着时间推移而变化的，本发明选取近期一定时间的客户阅读图书纪录，能够根据客户的阅读兴趣的变化，推荐相应的图书给用户，是一个动态的推荐过程。
步骤三，获取多个目标图书特征。所述目标图书特征与已阅图书特征相同，包括小说、散文、人文、历史、音乐、漫画、经济等特征。
步骤四，对比所述目标图书特征和所述用户兴趣特征，确定相似度值，根据相似度值输出推荐图书信息。包括：统计所述目标图书特征和所述用户兴趣特征之间的共有特征；将用户兴趣特征中每个共有特征的出现次数进行累加，得到所述目标图书特征和所述用户兴趣特征的相似度值，筛选出相似度值不低于第一预设阀值的图书信息，按筛选出的图书信息相似度值进行排序，按相似度值由高到低向用户推荐。例如：用户兴趣特征为历史*3、小说*2、漫画*1，该目标图书的目标图书特征为历史、小说、绘本，则该目标图书特征与用户兴趣特征的相似度值为3+2=5。
请参考图2，本发明具体实施过程如下：根据用户已阅图书特征1、已阅图书特征2至已阅图书特征n，确定用户兴趣特征。由计算机识别结合人工编辑确定目标图书特征。***接收到书籍推荐请求后，将该用户兴趣特征与***中各目标图书特征进行对比，并确认二者相似度值，其相似度值大于或者等于第一预设阀值的图书信息按照相似度值从大到小的顺序推荐给该用户。
本发明通过用户以往的阅读记录确定用户兴趣特征，将用户的兴趣特征与目标图书特征进行对比，根据对比结果确认二者相似度值，有效提升推荐图书的准确率和用户接受度，同时，由于本发明只选取用户最近一定时间段的阅读记录，能够动态的根据客户阅读兴趣的变化而调整推荐的图书信息，进一步提高推荐的准确率。
请参考图3，本发明还提供了一种图书推荐的***，包括：第一数据获取模块110，用于获取已阅图书特征，所述已阅图书特征由计算器结合人工编辑而成。
第一数据分析模块120，用于根据已阅图书特征分析计算用户兴趣特征。
第二数据获取模块130，用于获取目标图书特征，所述目标图书特征由计算机集合人工编辑而成。
第二数据分析模块140，用于对比所述目标图书特征和所述用户兴趣特征，确定相似度值。
信息推荐模块150，用于根据相似度值输出图书信息至用户端。
其中，所述第一数据分析模块120包括：第一获取数据子模块，用于分别统计所述已阅图书特征，第一数据分析子模块，用于对不同已阅图书的相同特征出现次数进行累加得到累加值，该累加值与图书特征共同作为用户兴趣特征。
所述第二数据分析模块140包括：第二统计子模块，统计所述目标图书特征和所述用户兴趣特征之间的相同特征，第二数据分析子模块，对用户兴趣特征中相同特征的次数累加结果再次累加，得到所述目标图书特征和所述用户兴趣特征的相似度。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，包括程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行以下方法：获取多个已阅图书特征。
分别统计每个所述已阅图书特征出现的次数，对在不同已阅图书内的同一已阅图书特征所出现的次数进行累加，同一已阅图书特征次数累加值与已阅图书特征组成用户兴趣特征。
获取多个目标图书特征。
统计所述目标图书特征和所述用户兴趣特征之间的共有特征，将用户兴趣特征中每个共有特征的出现次数进行累加，得到所述目标图书特征和所述用户兴趣特征的相似度值，筛选出相似度值不低于第一预设阀值的图书信息，按筛选出的图书信息相似度值进行排序，按相似度值由高到低向用户推荐。
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。

Claims (10)

1.一种图书推荐的方法，其特征在于，包括：获取多个已阅图书特征；根据已阅图书特征获取用户兴趣特征；获取多个目标图书特征；对比所述目标图书特征和所述用户兴趣特征，确定相似度值，根据相似度值输出推荐图书信息。
2.如权利要求1所述的图书推荐的方法，其特征在于，所述根据已阅图书特征获取用户兴趣特征包括：分别统计每个所述已阅图书特征出现的次数，对在不同已阅图书内的同一已阅图书特征所出现的次数进行累加得到累加值，该累加值与已阅图书特征组成用户兴趣特征。
3.如权利要求1或2所述的图书推荐的方法，其特征在于，所述已阅图书特征是以当前时间为起始值向前设定的一数据采集段，超过该数据采集段的数据不在采集范围内。
4.如权利要求1所述的图书推荐的方法，其特征在于，所述对比所述目标图书特征和所述用户兴趣特征，确定相似度值包括：统计所述目标图书特征和所述用户兴趣特征之间的共有特征；将用户兴趣特征中每个共有特征的对应次数进行累加，得到所述目标图书特征和所述用户兴趣特征的相似度值。
5.如权利要求1所述的图书推荐的方法，其特征在于，所述根据相似度值输出推荐图书信息包括：筛选出相似度值不低于第一预设阀值的图书信息，按筛选出的图书信息相似度值进行排序，按相似度值由高到低向用户推荐。
6.如权利要求1、2、4、5任意一项所述的图书推荐的方法，其特征在于，所述目标图书特征包括小说、散文、人文、历史、音乐、漫画、经济；所述已阅图书特征包括小说、散文、人文、历史、音乐、漫画、经济。
7.一种图书推荐的***，其特征在于，包括，第一数据获取模块，用于获取已阅图书特征；第一数据分析模块，用于根据已阅图书特征分析计算用户兴趣特征；第二数据获取模块，用于获取目标图书特征；第二数据分析模块，用于对比所述目标图书特征和所述用户兴趣特征，确定相似度值；信息推荐模块，用于根据相似度值输出图书信息至用户端。
8.如权利要求7所述的图书推荐的***，其特征在于，所述第一数据分析模块包括：第一统计子模块，用于分别统计所述已阅图书特征，第一数据分析子模块，用于对不同已阅图书的相同特征出现次数进行累加，次数累加结果与图书特征共同作为用户兴趣特征。
9.如权利要求7所述的图书推荐的***，其特征在于，所述第二数据分析模块包括：第二统计子模块，统计所述目标图书特征和所述用户兴趣特征之间的相同特征；第二数据分析子模块，对用户兴趣特征中相同特征的次数累加结果再次累加，得到所述目标图书特征和所述用户兴趣特征的相似度值。
10.一种计算机可读存储介质，包括程序，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1、2、4、5任意一项所述的方法。
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