CN112507252A - 书籍榜单的展示方法、计算设备及计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种书籍榜单的展示方法、计算设备及计算机存储介质,该方法包括:当检测到用户在当前书籍的最后一页执行翻页操作时,根据所述当前书籍获取相匹配的已有榜单和/或生成新榜单;根据所述用户的阅读行为数据,从所述已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单;在响应完所述翻页操作的页面中,展示所述目标榜单。本发明方案,在用户阅读完一本书籍之后,可以得到与当前书籍以及用户的阅读行为数据相匹配的目标榜单并展示给用户,以提高榜单的转化率。
Description
技术领域
本发明涉及互联网技术领域,具体涉及一种书籍榜单的展示方法、计算设备及计算机存储介质。
背景技术
如今,传统的纸质书阅读方式已逐渐不能满足用户随时随地阅读的需求了,取而代之的是电子书阅读形式,用户只需打开安装有阅读应用或能浏览阅读网站的设备,尤其是便携式设备,即可进行阅读,这极大的提高了阅读的便利性。
与此同时,为了提高用户的留存率,目前各大阅读应用都会在用户阅读完一本书籍后,向用户推荐书籍。在现有技术中,通常是推荐读过这本书的人还读过或喜欢的书籍,或者是推荐当前书籍的作者的其他书籍等。
然而,发明人在实施本发明实施例的过程中发现,上述现有技术的推荐方式至少存在如下问题:上述推荐的书籍与当前阅读的书籍的作者或者其他用户的阅读偏好的相关度比较高,而与用户的相关度不高,用户极有可能无法从中找到感兴趣的书籍,进而导致推荐的书籍的转化率较低。
发明内容
鉴于上述问题,提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的书籍榜单的展示方法、计算设备及计算机存储介质。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种书籍榜单的展示方法,包括:
当检测到用户在当前书籍的最后一页执行翻页操作时,获取相匹配的已有榜单,和/或,根据所述当前书籍所属的分类和/或所述用户的阅读偏好生成新榜单;
根据所述用户的阅读行为数据,从所述已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单;
在响应完所述翻页操作的页面中,展示所述目标榜单。
根据本发明实施例的又一方面,提供了一种计算设备,包括:处理器、存储器、通信接口和通信总线,所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信;
所述存储器用于存放至少一可执行指令,所述可执行指令使所述处理器执行上述书籍榜单的展示方法对应的操作。
根据本发明实施例的再一方面,提供了一种计算机存储介质,所述存储介质中存储有至少一可执行指令,所述可执行指令使处理器执行如上述书籍榜单的展示方法对应的操作。
根据本发明实施例的书籍榜单的展示方法、计算设备及计算机存储介质,当检测到用户在当前书籍的最后一页执行翻页操作时,获取相匹配的已有榜单,和/或,根据该当前书籍所属的分类和/或该用户的阅读偏好生成新榜单,进而得到与用户相关度较紧密的候选榜单;而后从候选榜单中选出与用户的阅读行为数据相匹配的目标榜单,以进一步使最终呈现的榜单对用户更具有吸引力,最终在翻页完成后的完结页面中展示该目标榜单。由此可见,本发明方案,可以获取和/或生成与用户相关的候选榜单,而后可进一步从候选榜单中选出与用户行为数据相匹配的目标榜单,进而可在阅读完结页推荐与用户关联度较高的榜单,提升用户继续阅读的兴趣,并有利于提高榜单的转化率。
上述说明仅是本发明实施例技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明实施例的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明实施例的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明实施例的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明实施例的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1示出了本发明实施例提供的书籍榜单的展示方法的流程图;
图2示出了本发明另一个实施例提供的书籍榜单的展示方法的流程图;
图3示出了本发明实施例提供的计算设备的结构示意图.
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的示例性实施例。虽然附图中显示了本发明的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本发明,并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了本发明实施例提供的书籍榜单的展示方法的流程图。该方法应用于阅读应用或者阅读网站中,以在阅读完书籍后向用户推荐书籍。该方法可由任意具有数据处理能力的计算设备来执行,例如,可以由安装阅读应用的终端来执行,或者由专门的计算设备来执行。
如图1所示,该方法包括以下步骤:
步骤S110:当检测到用户在当前书籍的最后一页执行翻页操作时,获取相匹配的已有榜单,和/或,根据该当前书籍所属的分类和/或该用户的阅读偏好生成新榜单。
当检测到用户在当前书籍的最后一页执行翻页操作时,表明用户对当前书籍已经阅读完结,此时则存在向用户推荐书籍的需求。
在本实施例中,通过获取相匹配的已有榜单和/或生成新榜单来作为推荐的备选,其中,新榜单是指针对此次推荐需求新生成的榜单,该新榜单根据当前书籍所属的分类和/或用户的阅读偏好生成,则该新榜单与用户具有较高的相关度;以及,已有榜单是指阅读应用或网站中已经生产的榜单,例如,畅销榜单、新书榜单等,而相匹配的已有榜单则是指包含用户阅读过的书籍和/或用户偏好的分类下的书籍的已有榜单,则相匹配的已有榜单也与用户具有较高的相关度。
步骤S120:根据该用户的阅读行为数据,从该已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单。
实际中,获取的已有榜单和/或生成的新榜单极有可能有多个,例如,有多个已有榜单中包含用户阅读过的书籍,而最终推荐给用户的书籍榜单往往只有一个。基于此,在本实施例中,选出与用户的阅读行为数据相匹配的目标榜单,以进一步使最终呈现给用户的榜单更具有吸引力。
步骤S130:在响应完该翻页操作的页面中,展示该目标榜单。
在翻页操作完成后的页面中,即阅读完结页面中展示目标榜单,以供用户选择阅读。
根据本实施例提供的书籍榜单的展示方法,当检测到用户在当前书籍的最后一页执行翻页操作时,获取相匹配的已有榜单,和/或,根据该当前书籍所属的分类和/或该用户的阅读偏好生成新榜单,进而得到与用户相关度较紧密的候选榜单;而后从候选榜单中选出与用户的阅读行为数据相匹配的目标榜单,以进一步使最终呈现的榜单对用户更具有吸引力,最终在翻页完成后的完结页面中展示该目标榜单。由此可见,本实施例方案,可以获取和/或生成与用户相关的候选榜单,而后可进一步从候选榜单中选出与用户行为数据相匹配的目标榜单,进而可在阅读完结页推荐与用户关联度较高的榜单,提升用户继续阅读的兴趣,并有利于提高榜单的转化率。
图2示出了本发明另一个实施例提供的书籍榜单的展示方法的流程图。如图2所示,该方法包括以下步骤:
步骤S210:当检测到用户在当前书籍的最后一页执行翻页操作时,获取相匹配的已有榜单,和/或,根据该当前书籍所属的分类和/或该用户的阅读偏好生成新榜单。
具体地,通过获取相匹配的已有榜单和/或生成新榜单,来得到与用户相关度较紧密的候选榜单。
其中,生成新榜单的方式包括但不限于以下一种或多种:
方式一,根据该当前书籍所属的分类,生成包含该当前书籍以及该分类下的多本书籍的新榜单,其中,该分类通常是指书籍的二级分类或三级分类。例如,用户读完《乔布斯传》,通过分析确定《乔布斯传》所属的依次细化的分类为出版书(一级分类)、人物传记(二级分类)和互联网创业者人物传记(三级分类),则可以生成新榜单,该新榜单中包含《乔布斯传》以及互联网创业者人物传记下的其他多本书籍。
进一步的,根据用户对该当前书籍以及该分类下的多本书籍的历史阅读数据,对该当前书籍以及该分类下的多本书籍进行排序,生成该新榜单,其中,多本书籍为该分类下的部分或者全部书籍,本发明对此不做具体限定。以及,在进行排序的过程中,可根据用户是否产生过阅读和/或阅读的完成度来进行排序,例如,将阅读的完成度高的排在前面。在一些具体的实施方式中,可将产生过阅读行为的书籍排在该新榜单中的预设位置,几种可行的排序情况如下:将生成过阅读行为的书籍排在未产生过阅读行为的书籍之前,进而在用户由前至后查看该新榜单的过程中,产生足够的兴趣;或者,将产生过阅读行为的书籍排在新榜单中的固定位置,例如,将当前书籍排在第二位,以增加用户对排在该当前书籍之前的书籍的兴趣度。
方式二,根据用户偏好的分类下的多本书籍生成新榜单,其中,可将用户偏好的多个分类下的多本书籍生成一个新榜单,以使一个新榜单中包含用户偏好的多个分类下的书籍,提升榜单内容的覆盖面;或者,针对用户偏好的多个分类分别生成新榜单,以增加每个新榜单的深度。以及,从用户偏好的分类下选择多本书籍来构建新榜单,该多本书籍可以为用户偏好的分类下的新书籍、热门书籍、和/或历史添加至书架中但未完成阅读的书籍,其中,用户偏好的分类下的新书籍可便于用户及时获知偏好的分类下的新书,引导用户在某分类下进行更深入的阅读,用户偏好的分类下历史添加至书架中但未完成阅读的书籍可引导用户继续阅读其偏好的分类下未完成阅读的书籍。同样的,在该方式二中,也可依据方式一对多本书籍进行排序生成新榜单。
实际实施过程中,也可将上述方式一和方式二结合,在当前书籍属于用户偏好的分类时,根据该当前书籍所属的分类,生成包含该当前书籍以及该分类下的多本书籍的新榜单,即仅在当前书籍属于用户偏好的分类时才依据历史阅读数据来生成新榜单,提高新榜单与用户相关性的紧密度。
以及,获取相匹配的已有榜单的方式包括但不限于以下一种或多种:
方式一,获取包含该当前书籍以及用户历史阅读的至少一本已读书籍的已有榜单。具体地,首先确定已阅读的书籍集合,该已阅读的书籍集合中包含用户历史阅读过的书籍信息,而后将当前电子书与该已阅读的书籍集合中的一本或者多本电子书进行组合,得到多个待匹配书籍组合;而后针对每个待匹配书籍组合,从榜单库中的查找包含该组合中的所有书籍的已有榜单,则针对多个待匹配书籍组合可获取到所有的相匹配的已有榜单。举例来说,当前书籍为书籍A1,确定出的已阅读的书籍集合为{A2,A3,A4},则可得到如下A1A2,A1A3,A1A4,A1A2A3,A1A2A4以及A1A3A4共6个待匹配书籍组合,在榜单库中分别查找包含上述6个组合的已有榜单,则可得到相匹配的已有榜单。
方式二,获取用户偏好的分类下的榜单作为相匹配的已有榜单。具体地,在榜单库中,用户偏好的分类下通常具有已生产的榜单,例如,新书榜单,则可直接获取这些已生产的榜单中的一个或多个作为相匹配的已有榜单。
实际实施过程中,也可将上述方式一和方式二结合,而从用户偏好的分类下,选择包含该当前书籍以及用户历史阅读的至少一本已读书籍的榜单作为相匹配的已有榜单,进而可得到同时与用户偏好的分类和历史阅读书籍相匹配的已有榜单,增加与用户相关度的紧密性。
需要在此说明的是,虽然在前文中针对生成新榜单和获取已有榜单的过程均只是单独的进行了说明,但是实际中,在同一次推荐的过程中,可以同时生成新榜单和获取已有榜单。在一些可选的实施方式中,可根据该当前书籍所属的分类,生成包含该当前书籍以及该分类下的多本书籍的新榜单,通知,获取用户偏好的分类下的榜单作为相匹配的已有榜单,得到新榜单和已有榜单。以前文中《乔布斯传》中的举例来说,若发现用户有阅读互联网人物传记的偏好,此时除了生成包含《乔布斯传》以及互联网创业者人物传记下的其他多本书籍的新榜单a之外,还可以在榜单库中互联网人物传记的分类下获取已有榜单b。
步骤S220:根据该用户的阅读行为数据,从该已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单。
具体地,得到的榜单(新榜单和/或已有榜单)通常有多个,例如,包含当前书籍和至少一本已读书籍的已有榜单有多个,而实际上最终在阅读完结页上展示的通常只有一个榜单,即为目标榜单。通过根据用户的阅读行为数据,从已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单,以使最终呈现的榜单与用户的行为相贴近。其中,阅读行为数据是指反映用户阅读的书籍、用户阅读过程中的操作和/或用户阅读的整体状态的数据,在一些可选的实施方式中,阅读行为数据包括已阅读的书籍集合,阅读速度和/或阅读频率,以及用户对已有榜单的点击率中的一项或多项。下面将以上述所列用户行为数据为依据,来说明一些具体实施方式中选择目标榜单的过程:
在一些具体的实施方式中,阅读行为数据包括已阅读的书籍集合,相应的,通过统计该已有榜单和/或新榜单中包含的该书籍集合中的书籍数量;从该已有榜单和/或新榜单中选择出该书籍数量或者书籍数量的占比从大到小排序中靠前的第一预设数量的榜单作为目标榜单,其中,书籍数量的占比是指在任一榜单的书籍中,包含在书籍集合中的书籍数量与该榜单中的总数量的占比,书籍数量或者书籍数量的占比越大,则表明该榜单与用户的阅读偏好越相近。以及,第一预设数量为大于或等于1的自然数,若大于1,则需结合其它的方式进行选择,进而最终确定出一个目标榜单;若等于1,则可一次选择完成,可选的,可选择书籍数量最大的已有榜单和/或新榜单作为目标榜单;或者,选择书籍数量与相应榜单中的书籍总数量的占比最高的已有榜单和/或新榜单作为目标榜单,则一次选择完成。另外,在这些具体的实施方式中,在选择目标榜单时,还需进一步判断排序靠前的第一预设数量的榜单中,是否存在书籍数量的占比低于预设比值的榜单,若存在,则对这些占比低于预设比值的榜单进行过滤处理,而将剩余的高于或等于预设比值的榜单作为目标榜单,这种方式,通过预设比值来确保目标榜单中包含的书籍集合中的数量的高占比,以提高用户对榜单中剩余未包含在书籍集合中的书籍的兴趣。例如,预设比值为4/5,若榜单中有10本书,其中有8本书籍集合中的书籍,则自然可提高用户对剩余2本书的兴趣。
在另一些具体的实施方式中,阅读行为数据包括阅读速度和/或阅读频率等反映用户的整体状态的数据,其中,阅读速度用单位时间的阅读字数来衡量,例如,每分钟的阅读字数,以及,阅读频率用预设时间周期内的阅读次数来衡量,例如,每周有5天阅读。相应的,在选择目标榜单时,根据该阅读速度和/或阅读频率划分用户所属的级别以及与该级别相匹配的榜单长度范围,用户所属的级别反映了对阅读的爱好程度值,并且,爱好程度值与榜单长度范围成正相关关系,即爱好程度值越高,榜单长度范围对应的长度值越高,简言之,阅读速度和/或阅读频率,用户所属的级别以及榜单长度范围具有确定的映射关系;从该已有榜单和/或新榜单中选择榜单长度在该榜单长度范围内的榜单作为目标榜单,其中,榜单长度用榜单中包含的书籍总数量来表示,书籍总数量越大,则长度越长。举例来说,用户所属的级别包括轻度用户、中度用户和重度用户三种,其对阅读的爱好程度值依次增加,而相匹配的榜单长度范围对应的长度值也逐渐增加,分别为3-5本书籍,6-8书籍,以及9-12本书籍,当依据阅读速度和/或阅读频率确定出用户所属的级别为中度用户,则从候选榜单中选择榜单长度在6-8本书之间的榜单作为目标榜单。需要在此说明的是,若此处确定的目标榜单有多个,则可结合其它方式进行选择,以使最终确定的目标榜单为多个。上述方式,可选出与用户的阅读爱好程度相匹配的长度的榜单作为目标榜单,以增加用户从榜单中选择书籍进行阅读的可能。
在又一些具体的实施方式中,阅读行为数据包括用户对已有榜单的点击率,针对已有榜单,从已有榜单中选择点击率由高至低排序靠前的第二预设数量的榜单作为目标榜单,若用户对已有榜单的点击率高,则表明其对该已有榜单的兴趣度高,则选其作为目标榜单,同样的,第二预设数量为大于或等于1的自然数,若大于1,则需集合其它方式进行选择,若等于1,则可一次完成选择。上述方式,通过点击率可直接确定出用户感兴趣的已有榜单,进而可更准确的选出用户兴趣度高的榜单作为目标榜单。
需要在此说明的是,在实际实施过程中,上述多种具体实施方式可结合使用,例如,根据书籍集合选出书籍数量排序靠前的3个榜单,而后依据阅读速度选出与用户级别相匹配的1个目标榜单。
步骤S230:在响应完该翻页操作的页面中,展示该目标榜单,其中,高亮显示该目标榜单中用户产生过阅读行为的书籍。
具体地,响应完该翻页操作的页面即阅读完结页,在阅读完结页中展示目标榜单,并在目标榜单中高亮显示用户已阅读的书籍,以提升用户对目标榜单的兴趣。以及,在响应完该翻页操作的页面中,展示用户已阅读目标榜单中至少一本书籍的提示信息,以引导用户阅读榜单中剩余的书籍。
举例来说,目标榜单中共有5本书,其中3本为产生过阅读行为的书籍,则在目标榜单中高亮显示该3本书籍,并提示用户“你已阅读该榜单中的3本书籍,还有其它好书当你来读”。
根据本实施例提供的书籍榜单的展示方法,在检测到用户在当前书籍的最后一页执行翻页操作后,可以根据该当前书籍所属的分类,生成包含该当前书籍以及该分类下的多本书籍的新榜单,和/或,根据用户偏好的分类下的多本书籍生成新榜单,以使生成的新榜单与用户的相关度较紧密;还可以获取包含该当前书籍以及用户历史阅读的至少一本已读书籍的已有榜单,和/或,获取用户偏好的分类下的榜单作为相匹配的已有榜单,以从榜单库中获取到与用户的相关度较紧密的已有榜单;而后,根据已阅读的书籍集合,阅读速度和/或阅读频率,以及用户对已有榜单的点击率中的一项或多项,从新榜单和/或已有榜单中选出目标榜单并进行展示,以使最终呈现的榜单与用户的行为相贴近;并且,在目标榜单中,高亮显示用户已阅读的书籍,以提升用户对目标榜单的兴趣。
本发明实施例提供了一种非易失性计算机存储介质,所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令,该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的书籍榜单的展示方法。
可执行指令具体可以用于使得处理器执行以下操作:
当检测到用户在当前书籍的最后一页执行翻页操作时,获取相匹配的已有榜单,和/或,根据所述当前书籍所属的分类和/或所述用户的阅读偏好生成新榜单;
根据所述用户的阅读行为数据,从所述已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单;
在响应完所述翻页操作的页面中,展示所述目标榜单。
在一种可选的方式中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
根据所述当前书籍所属的分类,生成包含所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍的新榜单。
在一种可选的方式中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
根据用户对所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍的历史阅读数据,对所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍进行排序,生成所述新榜单。
在一种可选的方式中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
将产生过阅读行为的书籍排在所述新榜单中的预设位置。
在一种可选的方式中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
获取包含所述当前书籍以及用户历史阅读的至少一本已读书籍的已有榜单。
在一种可选的方式中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
获取用户偏好的分类下的榜单作为相匹配的已有榜单。
在一种可选的方式中,所述阅读行为数据包括已阅读的书籍集合;所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
统计所述已有榜单和/或新榜单中包含的所述书籍集合中的书籍数量;
从所述已有榜单和/或新榜单中选择出所述书籍数量或者书籍数量的占比从大到小排序中靠前的第一预设数量的榜单作为目标榜单。
在一种可选的方式中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
选择书籍数量最大的已有榜单和/或新榜单作为目标榜单;或者,
选择书籍数量与相应榜单中的书籍总数量的占比最高的已有榜单和/或新榜单作为目标榜单。
在一种可选的方式中,所述阅读行为数据包括阅读速度和/或阅读频率;
所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
根据所述阅读速度和/或阅读频率划分所述用户所属的级别以及与所述级别相匹配的榜单长度范围;
从所述已有榜单和/或新榜单中选择榜单长度在所述榜单长度范围内的榜单作为目标榜单。
在一种可选的方式中,所述阅读行为数据包括用户对已有榜单的点击率;
所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
从已有榜单中选择点击率由高至低排序靠前的第二预设数量的榜单作为目标榜单。
在一种可选的方式中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
在响应完所述翻页操作的页面中,展示用户已阅读目标榜单中至少一本书籍的提示信息。
在一种可选的方式中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
高亮显示所述目标榜单中用户产生过阅读行为的书籍。
图3示出了本发明实施例提供的计算设备的结构示意图,本发明具体实施例并不对计算设备的具体实现做限定。
如图3所示,该计算设备可以包括:处理器(processor)302、通信接口(Communications Interface)304、存储器(memory)306、以及通信总线308。
其中:处理器302、通信接口304、以及存储器306通过通信总线308完成相互间的通信。通信接口304,用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。处理器302,用于执行程序310,具体可以执行上述用于计算设备的书籍榜单的展示方法实施例中的相关步骤。
具体地,程序310可以包括程序代码,该程序代码包括计算机操作指令。
处理器302可能是中央处理器CPU,或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit),或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。计算设备包括的一个或多个处理器,可以是同一类型的处理器,如一个或多个CPU;也可以是不同类型的处理器,如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。
存储器306,用于存放程序310。存储器306可能包含高速RAM存储器,也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。
程序310具体可以用于使得处理器302执行以下操作:
当检测到用户在当前书籍的最后一页执行翻页操作时,获取相匹配的已有榜单,和/或,根据所述当前书籍所属的分类和/或所述用户的阅读偏好生成新榜单;
根据所述用户的阅读行为数据,从所述已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单;
在响应完所述翻页操作的页面中,展示所述目标榜单。
在一种可选的方式中,所述程序310进一步使所述处理器302执行以下操作:
根据所述当前书籍所属的分类,生成包含所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍的新榜单。
在一种可选的方式中,所述程序310进一步使所述处理器302执行以下操作:
根据用户对所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍的历史阅读数据,对所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍进行排序,生成所述新榜单。
在一种可选的方式中,所述程序310进一步使所述处理器302执行以下操作:
将产生过阅读行为的书籍排在所述新榜单中的预设位置。
在一种可选的方式中,所述程序310进一步使所述处理器302执行以下操作:
获取包含所述当前书籍以及用户历史阅读的至少一本已读书籍的已有榜单。
在一种可选的方式中,所述程序310进一步使所述处理器302执行以下操作:
获取用户偏好的分类下的榜单作为相匹配的已有榜单。
在一种可选的方式中,所述阅读行为数据包括已阅读的书籍集合;所述程序310进一步使所述处理器302执行以下操作:
统计所述已有榜单和/或新榜单中包含的所述书籍集合中的书籍数量;
从所述已有榜单和/或新榜单中选择出所述书籍数量或者书籍数量的占比从大到小排序中靠前的第一预设数量的榜单作为目标榜单。
在一种可选的方式中,所述程序310进一步使所述处理器302执行以下操作:
选择书籍数量最大的已有榜单和/或新榜单作为目标榜单;或者,
选择书籍数量与相应榜单中的书籍总数量的占比最高的已有榜单和/或新榜单作为目标榜单。
在一种可选的方式中,所述阅读行为数据包括阅读速度和/或阅读频率;
所述程序310进一步使所述处理器302执行以下操作:根据所述阅读速度和/或阅读频率划分所述用户所属的级别以及与所述级别相匹配的榜单长度范围;
从所述已有榜单和/或新榜单中选择榜单长度在所述榜单长度范围内的榜单作为目标榜单。
在一种可选的方式中,所述阅读行为数据包括用户对已有榜单的点击率;
所述程序310进一步使所述处理器302执行以下操作:从已有榜单中选择点击率由高至低排序靠前的第二预设数量的榜单作为目标榜单。
在一种可选的方式中,所述程序310进一步使所述处理器302执行以下操作:在响应完所述翻页操作的页面中,展示用户已阅读目标榜单中至少一本书籍的提示信息。
在一种可选的方式中,所述程序310进一步使所述处理器302执行以下操作:高亮显示所述目标榜单中用户产生过阅读行为的书籍。
在此提供的算法或显示不与任何特定计算机、虚拟***或者其它设备固有相关。各种通用***也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述,构造这类***所要求的结构是显而易见的。此外,本发明实施例也不针对任何特定编程语言。应当明白,可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明实施例的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明实施例的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本发明实施例并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明实施例的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明实施例要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如下面的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解,可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件,以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明实施例还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明实施例的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明实施例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。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明实施例可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。上述实施例中的步骤,除有特殊说明外,不应理解为对执行顺序的限定。
本发明公开了:A1.一种书籍榜单的展示方法,包括:
当检测到用户在当前书籍的最后一页执行翻页操作时,获取相匹配的已有榜单,和/或,根据所述当前书籍所属的分类和/或所述用户的阅读偏好生成新榜单;
根据所述用户的阅读行为数据,从所述已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单;
在响应完所述翻页操作的页面中,展示所述目标榜单。
A2.根据A1所述的方法,其中,所述根据所述当前书籍所属的分类和/或所述用户的阅读偏好生成新榜单进一步包括:
根据所述当前书籍所属的分类,生成包含所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍的新榜单。
A3.根据A2所述的方法,其中,所述生成包含所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍的新榜单进一步包括:
根据用户对所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍的历史阅读数据,对所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍进行排序,生成所述新榜单。
A4.根据A3所述的方法,其中,所述根据用户对所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍的历史阅读数据,对所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍进行排序进一步包括:
将产生过阅读行为的书籍排在所述新榜单中的预设位置。
A5.根据A1-A4任一项所述的方法,其中,所述获取相匹配的已有榜单进一步包括:
获取包含所述当前书籍以及用户历史阅读的至少一本已读书籍的已有榜单。
A6.根据A1-A5任一项所述的方法,其中,所述获取相匹配的已有榜单进一步包括:
获取用户偏好的分类下的榜单作为相匹配的已有榜单。
A7.根据A1-A6任一项所述的方法,其中,所述阅读行为数据包括已阅读的书籍集合;所述根据所述用户的阅读行为数据,从所述已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单进一步包括:
统计所述已有榜单和/或新榜单中包含的所述书籍集合中的书籍数量;
从所述已有榜单和/或新榜单中选择出所述书籍数量或者书籍数量的占比从大到小排序中靠前的第一预设数量的榜单作为目标榜单。
A8.根据A7所述的方法,其中,所述从所述已有榜单和/或新榜单中选择出所述书籍数量或者书籍数量的占比从大到小排序中靠前的第一预设数量的榜单作为目标榜单具体为:
选择书籍数量最大的已有榜单和/或新榜单作为目标榜单;或者,
选择书籍数量与相应榜单中的书籍总数量的占比最高的已有榜单和/或新榜单作为目标榜单。
A9.根据A1-A8任一项所述的方法,其中,所述阅读行为数据包括阅读速度和/或阅读频率;
所述根据所述用户的阅读行为数据,从所述已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单进一步包括:
根据所述阅读速度和/或阅读频率划分所述用户所属的级别以及与所述级别相匹配的榜单长度范围;
从所述已有榜单和/或新榜单中选择榜单长度在所述榜单长度范围内的榜单作为目标榜单。
A10.根据A1-A9任一项所述的方法,其中,所述阅读行为数据包括用户对已有榜单的点击率;
所述根据所述用户的阅读行为数据,从所述已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单进一步包括:
从已有榜单中选择点击率由高至低排序靠前的第二预设数量的榜单作为目标榜单。
A11.根据A7或A8所述的方法,其中,所述方法还包括:
在响应完所述翻页操作的页面中,展示用户已阅读目标榜单中至少一本书籍的提示信息。
A12.根据A1-A11任一项所述的方法,其中,在所述展示所述目标榜单之后,所述方法还包括:
高亮显示所述目标榜单中用户产生过阅读行为的书籍。
本发明还公开了:B13.一种计算设备,包括:处理器、存储器、通信接口和通信总线,所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信;
所述存储器用于存放至少一可执行指令,所述可执行指令使所述处理器执行如下操作:
当检测到用户在当前书籍的最后一页执行翻页操作时,获取相匹配的已有榜单,和/或,根据所述当前书籍所属的分类和/或所述用户的阅读偏好生成新榜单;
根据所述用户的阅读行为数据,从所述已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单;
在响应完所述翻页操作的页面中,展示所述目标榜单。
B14.根据B13所述的计算设备,其中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
根据所述当前书籍所属的分类,生成包含所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍的新榜单。
B15.根据B14所述的计算设备,其中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
根据用户对所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍的历史阅读数据,对所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍进行排序,生成所述新榜单。
B16.根据B15所述的计算设备,其中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
将产生过阅读行为的书籍排在所述新榜单中的预设位置。
B17.根据B13-B16任一项所述的计算设备,其中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
获取包含所述当前书籍以及用户历史阅读的至少一本已读书籍的已有榜单。
B18.根据B13-B17任一项所述的计算设备,其中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
获取用户偏好的分类下的榜单作为相匹配的已有榜单。
B19.根据B13-B18任一项所述的计算设备,其中,所述阅读行为数据包括已阅读的书籍集合;所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
统计所述已有榜单和/或新榜单中包含的所述书籍集合中的书籍数量;
从所述已有榜单和/或新榜单中选择出所述书籍数量或者书籍数量的占比从大到小排序中靠前的第一预设数量的榜单作为目标榜单。
B20.根据B19所述的计算设备,其中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
选择书籍数量最大的已有榜单和/或新榜单作为目标榜单;或者,
选择书籍数量与相应榜单中的书籍总数量的占比最高的已有榜单和/或新榜单作为目标榜单。
B21.根据B13-B20任一项所述的计算设备,其中,所述阅读行为数据包括阅读速度和/或阅读频率;
所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
根据所述阅读速度和/或阅读频率划分所述用户所属的级别以及与所述级别相匹配的榜单长度范围;
从所述已有榜单和/或新榜单中选择榜单长度在所述榜单长度范围内的榜单作为目标榜单。
B22.根据B13-B21任一项所述的计算设备,其中,所述阅读行为数据包括用户对已有榜单的点击率;
所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
从已有榜单中选择点击率由高至低排序靠前的第二预设数量的榜单作为目标榜单。
B23.根据B19或B20所述的计算设备,其中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
在响应完所述翻页操作的页面中,展示用户已阅读目标榜单中至少一本书籍的提示信息。
B24.根据B13-B23任一项所述的计算设备,其中,所述可执行指令进一步使所述处理器执行如下操作:
高亮显示所述目标榜单中用户产生过阅读行为的书籍。
本发明还公开了:C25.一种计算机存储介质,所述存储介质中存储有至少一可执行指令,所述可执行指令使处理器执行如A1-A12中任一项所述的书籍榜单的展示方法对应的操作。
Claims (10)
1.一种书籍榜单的展示方法,包括:
当检测到用户在当前书籍的最后一页执行翻页操作时,获取相匹配的已有榜单,和/或,根据所述当前书籍所属的分类和/或所述用户的阅读偏好生成新榜单;
根据所述用户的阅读行为数据,从所述已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单;
在响应完所述翻页操作的页面中,展示所述目标榜单。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述根据所述当前书籍所属的分类和/或所述用户的阅读偏好生成新榜单进一步包括:
根据所述当前书籍所属的分类,生成包含所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍的新榜单。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述生成包含所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍的新榜单进一步包括:
根据用户对所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍的历史阅读数据,对所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍进行排序,生成所述新榜单。
4.根据权利要求3所述的方法,其中,所述根据用户对所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍的历史阅读数据,对所述当前书籍以及所述分类下的多本书籍进行排序进一步包括:
将产生过阅读行为的书籍排在所述新榜单中的预设位置。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法,其中,所述获取相匹配的已有榜单进一步包括:
获取包含所述当前书籍以及用户历史阅读的至少一本已读书籍的已有榜单。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其中,所述获取相匹配的已有榜单进一步包括:
获取用户偏好的分类下的榜单作为相匹配的已有榜单。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法,其中,所述阅读行为数据包括已阅读的书籍集合;所述根据所述用户的阅读行为数据,从所述已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单进一步包括:
统计所述已有榜单和/或新榜单中包含的所述书籍集合中的书籍数量;
从所述已有榜单和/或新榜单中选择出所述书籍数量或者书籍数量的占比从大到小排序中靠前的第一预设数量的榜单作为目标榜单。
8.根据权利要求7所述的方法,其中,所述从所述已有榜单和/或新榜单中选择出所述书籍数量或者书籍数量的占比从大到小排序中靠前的第一预设数量的榜单作为目标榜单具体为:
选择书籍数量最大的已有榜单和/或新榜单作为目标榜单;或者,
选择书籍数量与相应榜单中的书籍总数量的占比最高的已有榜单和/或新榜单作为目标榜单。
9.一种计算设备,包括:处理器、存储器、通信接口和通信总线,所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信;
所述存储器用于存放至少一可执行指令,所述可执行指令使所述处理器执行如下操作:
当检测到用户在当前书籍的最后一页执行翻页操作时,获取相匹配的已有榜单,和/或,根据所述当前书籍所属的分类和/或所述用户的阅读偏好生成新榜单;
根据所述用户的阅读行为数据,从所述已有榜单和/或新榜单中选择出目标榜单;
在响应完所述翻页操作的页面中,展示所述目标榜单。
10.一种计算机存储介质,所述存储介质中存储有至少一可执行指令,所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-8中任一项所述的书籍榜单的展示方法对应的操作。
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CN114860919A (zh) * | 2022-05-26 | 2022-08-05 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 一种话题推荐方法、装置、计算机设备及存储介质 |
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2020
- 2020-12-17 CN CN202011493969.9A patent/CN112507252A/zh active Pending
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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