[發明專利]一種基于社交網絡的圖書推薦方法和系統

有效

• 申請號: 201310412306.3
• 申請日: 2013-09-11
• 公開（公告）號: CN103488714B
• 公開（公告）日: 2017-01-18
• 發明（設計）人: 廖建新;李曲;王超蕓;崔曉茹;趙貝爾
• 申請（專利權）人: 杭州東信北郵信息技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種基于社交網絡的圖書推薦方法和系統，屬于網絡通信技術領域。

背景技術

移動閱讀作為一種互聯網時代的新興閱讀形式，逐漸為廣大互聯網用戶所接受，如何準確把握用戶的閱讀偏好、快速將符合用戶喜好的信息以直線距離推送到用戶面前顯得尤為重要。互聯網用戶傾向于通過推薦、評論、加關注等互動方式與其他用戶進行交互、或表達自己的喜好，如何針對用戶的偏好和互動行為進行個性化的圖書智能推薦是一個重要的問題。

現有的很多移動閱讀的用戶空間中都具有增加偶像和好友的功能，而且好友之間可以進行圖書的贈送、推薦和借閱等互動行為。現有的很多推薦功能都是基于用戶的歷史閱讀行為或者采用協同過濾的方法進行推薦，而根據用戶之間的相互關系和互動行為進行圖書推薦的推薦方法較少。

因此，如何根據用戶在社交網絡中的互動行為來進行圖書的個性化推薦，仍是一個值得深入研究的技術問題。

發明內容

有鑒于此，本發明的目的是提供一種基于社交網絡的圖書推薦方法和系統，能根據用戶在社交網絡中的互動行為來進行圖書的個性化推薦。

為了達到上述目的，本發明提供了一種基于社交網絡的圖書推薦方法，包括有：

步驟1、提取用戶與其他用戶在社交網絡中的互動信息，為用戶構建若干個互動類型好友組，然后將與用戶有成功互動關系的其他用戶根據其互動類型劃分到不同的互動類型好友組中，所述成功互動是用戶對自己與其他用戶之間的互動關系進行回應；

步驟2、分別計算用戶和每個互動類型好友組中的每個好友的成功互動數，然后從每個互動類型好友組中挑選出成功互動數最大的前若干個好友，最后將所述若干個好友的閱讀最多的圖書向用戶推薦。

為了達到上述目的，本發明還提供了一種基于社交網絡的圖書推薦系統，包括有：

互動好友組構建裝置，用于提取用戶與其他用戶在社交網絡中的互動信息，為用戶構建若干個互動類型好友組，然后將與用戶有成功互動關系的其他用戶根據其互動類型劃分到不同的互動類型好友組中，所述成功互動是用戶對自己與其他用戶之間的互動關系進行回應；

圖書推薦裝置，用于分別計算用戶和用戶的每個互動類型好友組中的每個好友的成功互動數，然后從用戶的每個互動類型好友組中挑選出成功互動數最大的前若干個好友，最后將所述若干個好友的閱讀最多的圖書向用戶推薦。

與現有技術相比，本發明的有益效果是：本發明可以充分利用用戶在社交網絡中的互動數據，結合用戶的歷史閱讀行為，給用戶推薦其可能喜歡的圖書，從而提升圖書的點擊率和訂購率；本發明可以通過用戶與其他用戶之間互動連接強度的計算，挑選出與用戶相似性較高的其他用戶，再將這些用戶劃分到不同的互動類型好友組中；本發明可以根據用戶和所有好友的互動類型和成功互動數，來計算不同互動類型中向用戶推薦的圖書數，并根據不同互動類型好友組中好友的閱讀偏好，從而確定向用戶推薦的圖書內容，因而所推薦圖書更具有多樣性；本發明可以應用在移動網和互聯網的圖書閱讀平臺中。

附圖說明

圖1是本發明一種基于社交網絡的圖書推薦方法流程圖。

圖2是圖1步驟2的具體操作流程圖。

圖3是圖1步驟24對于第i種互動類型的具體操作流程圖。

圖4是本發明一種基于社交網絡的圖書推薦系統的組成結構示意圖。

圖5是圖書推薦裝置的組成結構示意圖。

具體實施方式

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚，下面結合附圖對本發明作進一步的詳細描述。

如圖1所示，本發明一種基于社交網絡的圖書推薦方法，包括有：

步驟1、提取用戶與其他用戶在社交網絡中的互動信息，為用戶構建若干個互動類型好友組，然后將與用戶有成功互動關系的其他用戶根據其互動類型劃分到不同的互動類型好友組中；

所述互動信息可以包括但不限于：關注信息、推薦圖書信息、贈送圖書信息、借閱圖書信息，所述互動類型可以包括但不限于：關注類型、推薦圖書類型、贈送圖書類型、借閱圖書類型；

所述成功互動是用戶對自己與其他用戶之間的互動關系進行回應，例如用戶A對關注自己的用戶B加關注、用戶A閱讀用戶C推薦的圖書、用戶A閱讀用戶D贈送的圖書、用戶A閱讀用戶E借閱的圖書，則用戶A和B、用戶A和C、用戶A和D、用戶A和E存在有成功互動關系；