【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字出版，具体为一种基于大数据的智能出版系统及方法。
技术介绍
1、随着互联网和数字出版技术的繁荣，自出版成为一种不可忽视的现象。自出版，是指作者在没有第三方出版商介入的情况下，利用电子图书平台自主出版书籍或多媒体产品，也称为“原生电子书”。“自出版”要求作者全程参与出版过程，最大的好处在于让作者获得更好的报酬。
2、当前我国出版语境下的自出版，主要指以网络平台为媒介的自出版，即网络自出版；将自出版中“自”的内涵进一步分解为“六个自”：自创作品、自持版权、自筹资金、自主经营、自担风险、自享收益；在这种模式中，传统出版社、平台运营商、版权代理机构仅作为出版服务商发挥作用，而整个自出版流程由作者主导完成。
3、然而目前出版方与用户需求总是存在一定的滞后性，导致出版物无法与用户需求合理适配，无法符合智能媒体时代用户需求的集成化、多元化、共享化、开放化，从而失去读者和客户。同时，现有的智能出版系统的出版流程智能化程度有所欠缺。所以我们提出了一种基于大数据的智能出版系统及方法，以便于解决上述中提出的问题。p>
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【技术保护点】
1.一种基于大数据的智能出版系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能出版系统，其特征在于：所述的数据采集单元用于采集用户源数据，包括用户基础属性数据、用户行为属性数据和用户场景属性数据；所述的数据清洗存储单元利用聚类、分类对相似特征群体划分，利用关联规则对相似性对象数据关系进行构建，利用决策树协同过滤，利用向量空间模型算法实现数据挖掘和过滤。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智能出版系统，其特征在于：所述的标签提取重组单元利用关联规则、社会网络分析进行用户兴趣模型构建，利用数理统计、数据挖掘、机器学习进行用...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的智能出版系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的智能出版系统，其特征在于：所述的数据采集单元用于采集用户源数据，包括用户基础属性数据、用户行为属性数据和用户场景属性数据；所述的数据清洗存储单元利用聚类、分类对相似特征群体划分，利用关联规则对相似性对象数据关系进行构建，利用决策树协同过滤，利用向量空间模型算法实现数据挖掘和过滤。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的智能出版系统，其特征在于：所述的标签提取重组单元利用关联规则、社会网络分析进行用户兴趣模型构建，利用数理统计、数据挖掘、机器学习进行用户特征属性分析，从而实现标签提取和重组；所述的标签体系构建单元通过加标签的方式把庞杂的用户群具象化，建立模型框架，完善用户画像，包括个人信息属性、研究兴趣属性、学术影响力属性和社交属性。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的智能出版系统，其特征在于：所述的热点优化单元通过推荐算法快速提取有效信息，根据用户搜索、下载、引用的趋势，参考用户的研究方向、研究兴趣，精准抓取热点选题和研究焦点，并通过用户画像和需求分析进行不断优化，所述的数据配置单元通过...
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