电子书推荐方法、电子设备及计算机存储介质技术

本发明专利技术公开了一种电子书推荐方法、电子设备及计算机存储介质。该方法包括：将质量得分在预设阈值以上的书籍加入到候选书籍集中；依据用户的历史操作行为确定所述用户的阅读兴趣；根据所述阅读兴趣与书籍的匹配度，筛选形成所述用户的兴趣书籍集；将同时属于所述候选书籍集和所述兴趣书籍集的书籍，确定为所述用户的推荐书籍。本发明专利技术方案将书籍质量与用户的阅读兴趣相结合为用户推荐书籍，符合用户需求的同时保证了推荐书籍的质量，从而避免了推荐书籍与用户需求的匹配度低，以及推荐书籍的转化率低的问题。

E-book recommendation method, electronic equipment and computer storage medium

The invention discloses an electronic book recommendation method, an electronic device and a computer storage medium. The method includes: adding books with a quality score above a preset threshold to the candidate book set; determining the reading interest of the user according to the historical operation behavior of the user; selecting and forming the interested book set of the user according to the matching degree between the reading interest and the book; and belonging to the candidate book set and the place at the same time. The books on interest books are identified as recommended books for the users. The scheme of the invention combines the book quality with the user's reading interest to recommend books for the user, conforms to the user's needs and ensures the quality of the recommended books, thereby avoiding the problems of low matching degree between the recommended books and the user's needs, and low conversion rate of the recommended books.

【技术实现步骤摘要】
电子书推荐方法、电子设备及计算机存储介质
本专利技术涉及数据处理
，具体涉及一种电子书推荐方法、电子设备及计算机存储介质。
技术介绍
随着互联网技术的发展，网络阅读逐渐代替传统的纸质阅读，成为用户首选的阅读方式，为了提高用户的阅读体验，电子设备会主动向用户推荐一些书籍。现有的电子书推荐方法比较简单，例如随机为用户推荐书籍，或者按照用户的年龄、性别、职业等属性信息进行推荐书籍。因此现有的电子书推荐方法存在推荐书籍与用户需求的匹配度低，推荐书籍的转化率低等缺陷。
技术实现思路
鉴于上述问题，本专利技术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电子书推荐方法、电子设备及计算机存储介质。根据本专利技术的一个方面，提供了一种电子书推荐方法，该方法包括：将质量得分在预设阈值以上的书籍加入到候选书籍集中；依据用户的历史操作行为确定所述用户的阅读兴趣；根据所述阅读兴趣与书籍的匹配度，筛选形成所述用户的兴趣书籍集；将同时属于所述候选书籍集和所述兴趣书籍集的书籍，确定为所述用户的推荐书籍。根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，处理器、存储器和通信接口通过通信总线完成相互间的通信；存储器用于存放至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行以下操作：将质量得分在预设阈值以上的书籍加入到候选书籍集中；依据用户的历史操作行为确定所述用户的阅读兴趣；根据所述阅读兴趣与书籍的匹配度，筛选形成所述用户的兴趣书籍集；将同时属于所述候选书籍集和所述兴趣书籍集的书籍，确定为所述用户的推荐书籍。根据本专利技术的又一方面，提供了一种计算机存储介质，存储介质中存储有至少一可执行指令，可执行指令使处理器执行以下操作：将质量得分在预设阈值以上的书籍加入到候选书籍集中；依据用户的历史操作行为确定所述用户的阅读兴趣；根据所述阅读兴趣与书籍的匹配度，筛选形成所述用户的兴趣书籍集；将同时属于所述候选书籍集和所述兴趣书籍集的书籍，确定为所述用户的推荐书籍。本专利技术提供的一种电子书推荐方法、电子设备及计算机存储介质，将书籍的质量与用户的阅读兴趣相结合来确定推荐书籍，使得推荐的书籍符合用户阅读兴趣的同时保证了推荐书籍的质量，从而避免了推荐书籍与用户需求的匹配度低，以及推荐书籍的转化率低的问题。上述说明仅是本专利技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本专利技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本专利技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本专利技术的具体实施方式。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，而并不认为是对本专利技术的限制。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示出了本专利技术实施例一提供的电子书推荐方法的流程图；图2A示出了本专利技术实施例二提供的电子书推荐方法的流程图；图2B示出了本专利技术实施例二提供的电子书推荐方法中计算书籍质量得分的流程图；图3A示出了本专利技术实施例三提供的电子书推荐方法的流程图；图3B示出了本专利技术实施例三提供的电子书分类情况示意图；图4示出了本专利技术实施例四提供的电子书推荐方法的流程图；图5示出了根据本专利技术实施例六提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开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公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。实施例一图1示出了本专利技术实施例一提供的电子书推荐方法的流程图，本实施例可适用于向用户推荐电子书的过程，该方法可以由本专利技术实施例提供的电子设备来执行，该设备可采用硬件和/或软件的方式实现。如图1所示，该方法包括以下步骤：步骤S101，将质量得分在预设阈值以上的书籍加入到候选书籍集中。其中，候选书籍集为众多可供推荐的书籍按照质量得分选出的优质书籍组成的集合，而书籍质量得分可以是预先根据用户的阅读情况和/或用户对书籍的评价计算得到的。用来选择候选书籍的预设阈值是预先根据可供推荐的各书籍的得分预先设定的，其大小可根据可供推荐的书籍的更新而变化，例如，当可供推荐的书籍更新后质量得分普遍较高时，可以相应的增加预设阈值。本步骤中，假设预设阈值为95，则可对书籍侯选池(即用于存储所有可供推荐书籍的数据库)中的每本书籍进行质量评分，选择质量得分高于95的书籍作为候选书籍，加入候选书籍集中。可选的，由于电子设备提供的电子书有免费的，也有收费的，因此，在选择质量得分高于预设阈值的书籍时可以从免费书籍和/或收费书籍中选取。步骤S102，依据用户的历史操作行为确定用户的阅读兴趣。本步骤中，用户的历史操作行为可以包括：用户在客户端设备上阅读、搜索、购买或收藏等操作行为，其可反映用户的阅读兴趣。例如，用户经常阅读、搜索或购买历史类的书籍，说明该用户喜好历史类的书籍。其中，根据用户的历史操作行为确定用户的阅读兴趣的实现方式有很多，本实施例对此不做具体限定。一种可选的方式为：对用户历史操作行为所对应的阅读兴趣类型进行统计，选择用户历史操作行为对应的最高阅读兴趣类型作为该用户的阅读兴趣。例如，用户的历史操作行为有10次，其中8次操作行为都和历史类的书籍有关，2次和经济类的书籍有关，则说明该用户的阅读兴趣为历史类的书籍。可选的，为了更准确的了解用户阅读兴趣，可以通过多维度细化用户的阅读兴趣，例如可以是确定用户喜好历史类的书籍后，再进一步的判断用户是喜欢哪一时间段的历史书籍、哪一主人公的历史书籍等。步骤S103，根据阅读兴趣与书籍的匹配度，筛选形成用户的兴趣书籍集。本步骤中，依据用户的阅读兴趣对所有可供推荐的书籍进行匹配，计算其与各书籍的匹配度。可选的，由于书籍侯选池中可供推荐的书籍数量较多，可以根据用户的阅读兴趣对侯选池中的可推荐书籍进行初步处理后再计算阅读兴趣与书籍的匹配度。例如，若用户阅读兴趣对应的是历史类书籍，可以是先从侯选池中选出历史类的书籍，再根据用户更细维度的阅读兴趣计算与各书籍的匹配度。需要说明的是，计算用户阅读兴趣与书籍匹配度的方法有很多，本实施例对此不做具体限定。一种可选的方式为：根据预先通过海量样本数据训练的神经网络推荐模型来计算匹配度，具体过程可以是，输入用户的阅读兴趣，以及书籍的名称、内容分词和/或兴趣标签，推荐模型即可通过相关计算得到阅读兴趣与该书籍的匹配度。具体的，计算出阅读兴趣与各可供推荐的书籍的匹配度之后，要根据匹配度从多本可供推荐的书籍中筛选出用户感兴趣的书籍形成该用户的兴趣书籍集。其中，根据阅读兴趣与书籍的匹配度，筛选形成用户的兴趣书籍集方法有很多，例如，可以是将所有可供推荐的书籍按照匹配度从大到小进行排序，选择排序靠前的预设个数(如排序为前200本)的书籍形成该用户的兴趣书籍集；也可以是设置一个匹配度阈值(如匹配度阈值为80％)，选择匹配度高于该阈值的书籍形成该用户的兴趣书籍集。步骤S104，将同时属于候选书籍集和兴趣书籍集的书籍，确定为用户的推荐书籍。本步骤中，为了保证向用户推荐的书籍即为用户感兴趣的书籍，且还能保证推荐书籍的质量，可以将同时属于候选书籍本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种电子书推荐方法，包括：将质量得分在预设阈值以上的书籍加入到候选书籍集中；依据用户的历史操作行为确定所述用户的阅读兴趣；根据所述阅读兴趣与书籍的匹配度，筛选形成所述用户的兴趣书籍集；将同时属于所述候选书籍集和所述兴趣书籍集的书籍，确定为所述用户的推荐书籍。

【技术特征摘要】
1.一种电子书推荐方法，包括：将质量得分在预设阈值以上的书籍加入到候选书籍集中；依据用户的历史操作行为确定所述用户的阅读兴趣；根据所述阅读兴趣与书籍的匹配度，筛选形成所述用户的兴趣书籍集；将同时属于所述候选书籍集和所述兴趣书籍集的书籍，确定为所述用户的推荐书籍。2.根据权利要求1所述的方法，其中，在将质量得分在预设阈值以上的书籍加入到候选书籍集中之前，还包括：依据书籍中各章节的留存率计算书籍的质量得分。3.根据权利要求2所述的方法，其中，依据书籍中各章节的留存率计算书籍的质量得分，包括：将免费章节中各章节的留存率加总，并与免费章节系数相乘获得免费章节留存参数；将收费章节中各章节的留存率加总，并与收费章节系数相乘获得收费章节留存参数；将所述免费章节留存参数和所述收费章节留存参数相加，获得所述质量得分；其中，所述免费章节系数为免费章节数占全书章节数的比值，所述收费章节系数为收费章节数占全书章节数的比值。4.根据权利要求3所述的方法，其中，依据书籍中各章节的留存率计算书籍的质量得分之前，还包括：依据预设的章节调节系数调整所述免费章节系数和/或所述收费章节系数。5.根据权利要求2所述的方法，其中，依据书籍中各章节的留存率计算书籍的质量得分之前，还包括：若用户阅读所述书籍的章节数量小于章节数量阈值，或者用户阅读所述书籍的章节数量占该书籍总章节数量的比例小于比例阈值，则将所述用户的计数从所述书籍各章节的留存数据中删除。6.根据权利要求5所述的方法，其中，若用户对任一章节的阅读时间长度小于时间长度阈值，则确定所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海璐，孙上斌，
申请(专利权)人：掌阅科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11