一种书籍数据处理方法及可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种书籍数据处理方法及可读存储介质，所述方法包括获取用户检索词，根据当前所述用户检索词检索得到对应的一个搜索书籍；根据当前所述搜索书籍对应的搜索类别以及所述搜索类别对应的搜索类别书籍，建立当前搜索类别对应的搜索类别书籍集合；基于所有所述搜索类别书籍对应的搜索类别书籍信息，将所述搜索类别书籍进行排序，得到搜索类别书籍序列集；获取当前所述用户的借阅记录；根据当前所述借阅记录中借阅书籍的数量获取当前所述用户的推荐书籍；将所述搜索书籍与所述推荐书籍显示给当前用户；通过综合分析用户的用户的借阅记录与用户的搜索书籍选择得到的推荐书籍更加符合用户的喜好，从而提高用户的体验。验。验。

【技术实现步骤摘要】
一种书籍数据处理方法及可读存储介质


[0001]本专利技术涉及书籍数据管理领域，尤其涉及一种书籍数据处理方法及可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着数字化时代的到来，纸质书籍逐渐被数字化书籍所替代，这种趋势使得对数字化书籍数据的处理变得越来越重要；
[0003]现如今，在线阅读是很多人的选择，在用户进行搜索书籍后，会给用户推荐一部分书籍，但是推荐的这些书籍往往是最新书籍或是作者付费推荐书籍，不能很好的根据用户的阅读喜好来进行推荐；因此如何对用户进行精准的推荐书籍，保障推荐书籍的人性化，从而提高用户的体验感，是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种书籍数据处理方法及可读存储介质，解决了现有技术中指出的上述技术问题。
[0005]本专利技术提供了一种书籍数据处理方法，包括如下操作步骤：
[0006]获取用户检索词，根据当前所述用户检索词检索得到对应的一个搜索书籍；
[0007]根据当前所述搜索书籍对应的搜索类别以及所述搜索类别对应的搜索类别书籍，建立当前搜索类别对应的搜索类别书籍集合Q＝{q1，q2，q3，...，q
o
}；其中，q
o
为当前搜索类别书籍集合中第o个搜索类别书籍；
[0008]基于所有所述搜索类别书籍对应的搜索类别书籍信息，将所述搜索类别书籍进行排序，得到搜索类别书籍序列集；
[0009]获取当前所述用户的借阅记录；根据当前所述借阅记录中借阅书籍的数量获取当前所述用户的推荐书籍；
[0010]将所述搜索书籍与所述推荐书籍显示给当前用户。
[0011]较佳的，所述根据当前所述借阅记录中借阅书籍的数量获取当前所述用户的推荐书籍，包括如下操作步骤：
[0012]预设推荐书籍的数量为N；判断所述借阅书籍的数量是否等于0；若是，则确定所述搜索类别书籍序列集中前N个搜索类别书籍为推荐书籍；
[0013]若否，则获取所述借阅记录的信息；
[0014]所述借阅记录的信息包括借阅书籍总数z、每个借阅书籍对应的节约类别j、每个借阅类别对应的借阅书籍的数量S
j
；
[0015]根据所述借阅记录的信息及所述搜索类别书籍序列集计算获取当前所述用户的推荐书籍；
[0016]较佳的，所述根据所述借阅记录的信息及所述搜索类别书籍序列集计算获取当前所述用户的推荐书籍，包括如下操作步骤：
[0017]根据当前所述用户的借阅书籍总数z及每个借阅类别对应的借阅书籍数量S
j
计算获取当前所述用户对借阅书籍类别的喜好程度H
j
；
[0018]根据所述借阅类别书籍信息，将每个借阅类别中的所有所述借阅类别书籍进行排序，得到每个借阅类别对应的借阅类别书籍序列集；
[0019]预设借阅书籍推荐权重值a与搜索类别书籍推荐权重值b；根据所述推荐书籍的数量N计算获取借阅书籍推荐数量n1及搜索类别书籍推荐数量n2；
[0020]根据所述借阅书籍推荐数量n1以及当前所述用户对书籍类别的喜好程度H
j
计算获取借阅类别对应的推荐借阅书籍数量m
j
；
[0021]将所述借阅记录中的借阅书籍从所述借阅类别书籍序列集中筛除后根据所述借阅类别对应的推荐借阅书籍数量m
j
确定对应的借阅类别书籍序列集中前m
j
个借阅类别书籍为借阅推荐书籍；并将所述搜索书籍从所述搜索类别书籍序列集中筛除后确定所述搜索类别书籍序列集中前n2个搜索类别书籍为搜索推荐书籍；
[0022]确定所述借阅推荐书籍与所述搜索推荐书籍为当前所述用户的推荐书籍；
[0023]所述借阅类别书籍信息包括借阅类别书籍的多个评分因素、借阅类别书籍的多个用户借阅评价。
[0024]较佳的，所述根据所述借阅类别书籍信息，将每个借阅类别中的所有所述借阅类别书籍进行排序，得到每个借阅类别对应的借阅类别书籍序列集，包括如下操作步骤：
[0025]根据所有所述借阅类别书籍的多个评分因素，构建当前借阅类别的借阅书籍评分因素集合X＝{x1,x2,x3,...x
f
}；其中，x
f
为当前借阅类别中第f个借阅书籍评分因素；
[0026]根据所有所述借阅类别书籍的多个用户借阅评价，构建用户借阅评价集合V＝{v1，v2，v3，...v
d
}；其中，v
d
为第d个用户借阅评价；
[0027]根据所述借阅书籍评分因素集合及所述用户借阅评价集合，获取单因素评价集合r＝{r
i1
，r
i2
，r
i3
，...，r
ig
}；其中，r
ig
为第i个借阅书籍评分因素的第g个用户借阅评价；
[0028]基于所述单因素评价集合，构建综合评分矩阵其中，r
mn
为第m个借阅书籍评分因素的第n个用户借阅评价；
[0029]对每个所述借阅书籍评分因素预设权重，得到借阅书籍评分因素权重集合A＝(a1，a2，a3，...，a
y
)；其中，a
y
为第y个借阅书籍评分因素权重；
[0030]根据所述综合评分矩阵及所述借阅书籍评分因素权重集合，计算获取当前借阅类别中每个借阅书籍的评分B；
[0031]将所述借阅书籍根据所述借阅书籍的评分从高至低排序，获取借阅类别书籍序列集。
[0032]较佳的，所述根据所述借阅书类别籍信息，获取用户借阅评价集合，包括如下操作步骤：
[0033]获取所述借阅类别书籍对应的所有原始借阅评价；对所述原始借阅评价进行预处理后得到待提取数据；
[0034]对所述待提取数据进行特征抽取，得到多个特征词汇；基于所有所述特征词汇，构建特征词汇集合C＝{c1，c2，c3，...ck}；其中，ck为第k个特征词汇；
[0035]预设多个评价词汇；基于所有所述评价词汇及所述评价词汇对应的关联评价词汇，构建评价词汇集合p＝{pt1，pt2，pt3，...，ptw}；其中，ptw为第t个评价词汇的第w个关联评价词汇；
[0036]将所述特征词汇分别与所有所述关联评价词汇进行组合得到评价词汇对；基于所有所述评价词汇对构建评价词汇对矩阵其中，ckptw为第k个特征词汇与第t个评价词汇的第w个关联评价词汇组合得到的评价词汇对；
[0037]遍历所述评价词汇对矩阵中的每一个评价词汇对；计算获取所述评价词汇对矩阵中每个评价词汇对的相似度q；根据预设的预设评价词汇对相似度阈值Q筛选获取多个用户借阅评价；
[0038]根据所有所述用户借阅评价，构建用户借阅评价集合。
[0039]本专利技术提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述可读存储介质所在设备执行上述书籍数据处理方法。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种书籍数据处理方法，其特征在于，包括如下操作步骤：获取用户检索词，根据当前所述用户检索词检索得到对应的一个搜索书籍；根据当前所述搜索书籍对应的搜索类别以及所述搜索类别对应的搜索类别书籍，建立当前搜索类别对应的搜索类别书籍集合Q＝{q1，q2，q3，...，q
o
}；其中，q
o
为当前搜索类别书籍集合中第o个搜索类别书籍；基于所有所述搜索类别书籍对应的搜索类别书籍信息，将所述搜索类别书籍进行排序，得到搜索类别书籍序列集；获取当前所述用户的借阅记录；根据当前所述借阅记录中借阅书籍的数量获取当前所述用户的推荐书籍；将所述搜索书籍与所述推荐书籍显示给当前用户。2.根据权利要求1所述的一种书籍数据处理方法，其特征在于，所述根据当前所述借阅记录中借阅书籍的数量获取当前所述用户的推荐书籍，包括如下操作步骤：预设推荐书籍的数量为N；判断所述借阅书籍的数量是否等于0；若是，则确定所述搜索类别书籍序列集中前N个搜索类别书籍为推荐书籍；若否，则获取所述借阅记录的信息；根据所述借阅记录的信息及所述搜索类别书籍序列集计算获取当前所述用户的推荐书籍。3.根据权利要求2所述的一种书籍数据处理方法，其特征在于，所述借阅记录的信息包括借阅书籍总数z、每个借阅书籍对应的节约类别j、每个借阅类别对应的借阅书籍的数量S
j
。4.根据权利要求3所述的一种书籍数据处理方法，其特征在于，所述根据所述借阅记录的信息及所述搜索类别书籍序列集计算获取当前所述用户的推荐书籍，包括如下操作步骤：根据当前所述用户的借阅书籍总数z及每个借阅类别对应的借阅书籍数量S
j
计算获取当前所述用户对借阅书籍类别的喜好程度H
j
；根据所述借阅类别书籍信息，将每个借阅类别中的所有所述借阅类别书籍进行排序，得到每个借阅类别对应的借阅类别书籍序列集；预设借阅书籍推荐权重值a与搜索类别书籍推荐权重值b；根据所述推荐书籍的数量N计算获取借阅书籍推荐数量n1及搜索类别书籍推荐数量n2；根据所述借阅书籍推荐数量n1以及当前所述用户对书籍类别的喜好程度H
j
计算获取借阅类别对应的推荐借阅书籍数量m
j
；将所述借阅记录中的借阅书籍从所述借阅类别书籍序列集中筛除后根据所述借阅类别对应的推荐借阅书籍数量m
j
确定对应的借阅类别书籍序列集中前m
j
个借阅类别书籍为借阅推荐书籍；并将所述搜索书籍从所述搜索类别书籍序列集中筛除后确定所述搜索类别书籍序列集中前n2个搜索类别书籍为搜索推荐书籍；确定所述借阅推荐书籍与所述搜索推荐书籍为当前所述用户的推荐书籍。5.根据权利要求4所述的一种书籍数据处理方法，其特征在于，所述推荐书籍的数量N为所述借阅书籍推荐数量n1及搜索类别书籍推荐数量n2相加之和。6.根据权利要求5所述的一种书籍数据处理方法，其特征在于，所述推荐书籍的数量N
为常量；所述所述借阅书籍推荐数量n1为常量；所述搜索类别书籍推荐数量n2为常量；所述所述用户对书籍类别的喜好程度H
j
为变量。7.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：王继娜，梁琳，李欣悦，陈志鹏，
申请(专利权)人：河南省图书馆，
类型：发明
国别省市：