【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种文学作品智能推荐方法及系统。
技术介绍
1、文学作品，如小说等，通常基于web端与在线阅读平台进行阅读，系统包括作品搜索功能与推荐功能，从而使用户可以自行搜索或根据系统推荐而进行阅读。
2、现有的作品推荐方案，通常是基于用户的历史阅读数据与用户信息来构建用户画像，然后根据用户画像来进行推荐，但由于用户阅读的文学作品的数量与作品类型可能较多，数据较为杂乱，需要进行大量的计算，导致文学作品的推荐效率一般，且推荐不够精准。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术的目的在于提供一种文学作品智能推荐方法及系统，旨在解决现有技术中历史阅读数据较为杂乱，需要进行大量计算，导致文学作品的推荐效率一般，且推荐不够精准的问题。
2、本专利技术的第一方面在于提供一种文学作品智能推荐方法，所述方法包括：
3、获取用户的历史阅读数据，对所述历史阅读数据进行预处理，包括数据清洗与数据编码，输出历史阅读作品集；
4、将所述历史...
【技术保护点】
1.一种文学作品智能推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的文学作品智能推荐方法，其特征在于，根据每个口述历史阅读作品所属的作品类型，以及每个所述历史阅读作品对应的阅读元素，计算用户对每个作品类型的偏好度并进行排序，确定用户偏好的目标类型的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的文学作品智能推荐方法，其特征在于，结合所述用户偏好矩阵，计算用户对每个作品类型的偏好度并进行排序，确定用户偏好的文学作品的目标类型的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的文学作品智能推荐方法，其特征在于，计算每个类型簇的类型簇偏好度，并按...
【技术特征摘要】
1.一种文学作品智能推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的文学作品智能推荐方法，其特征在于，根据每个口述历史阅读作品所属的作品类型，以及每个所述历史阅读作品对应的阅读元素，计算用户对每个作品类型的偏好度并进行排序，确定用户偏好的目标类型的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的文学作品智能推荐方法，其特征在于，结合所述用户偏好矩阵，计算用户对每个作品类型的偏好度并进行排序，确定用户偏好的文学作品的目标类型的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的文学作品智能推荐方法，其特征在于，计算每个类型簇的类型簇偏好度，并按照所述类型簇偏好度对多个类型簇进行排序，确定类型簇偏好度最高的类型簇为目标类型簇的步骤，与计算所述目标类型簇中每个作品类型的类型偏好度，并按照类型偏好度对每个作品类型进行排序，确定偏好度最高的作品类型为目标类型的步骤，均通过历史阅读作品...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞月赟，李吉，喻小强，
申请(专利权)人：江西元聚网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。