[發明專利]一種基于出版時間與遺忘曲線的圖書熱度相關度檢測方法

有效

• 申請號: 201810687722.7
• 申請日: 2018-06-28
• 公開（公告）號: CN108959518B
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發明（設計）人: 王建華;程國艮
• 申請（專利權）人: 中譯語通科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/958
• 代理公司: 北京萬貝專利代理事務所(特殊普通合伙) 11520
• 代理人: 馬紅

本發明屬于信息檢索及其數據庫結構技術領域，公開了一種基于出版時間與遺忘曲線的圖書熱度相關度檢測方法，所述基于出版時間與遺忘曲線的圖書熱度相關度檢測方法包括：計算客觀熱度相關性；遺忘曲線計算主觀熱度；融合主觀熱度和客觀熱度，計算圖書熱度相關性。本發明能夠基于出版時間計算圖書熱度相關性，通過結合協同過濾算法，能夠緩解圖書推薦的冷啟動問題，提高推薦的性能。

技術領域

本發明屬于信息檢索及其數據庫結構技術領域，尤其涉及一種基于出版時間與遺忘曲線的圖書熱度相關度檢測方法。

背景技術

目前，業內常用的現有技術是這樣的：互聯網和搜索引擎的出現，能快速地獲取到海內外信息。但是隨著網民數量的日益增多和網上信息大量的涌入，往往讓人感覺無從下手。海量的信息轟炸無法快速選擇出對于自己有用的、感興趣的信息。對于那些搜索引擎來說怎樣能快速給用戶提供有效的信息，提高競爭力顯得尤為重要。推薦系統應運而生，并廣泛應用于社交網站、音樂網站、影視網站等領域。它是采用一定的過濾技術，通過物品本身的特征、用戶的歷史查詢等信息，將一定差異的內容推薦給感興趣的用戶，從而提高用戶的體驗。隨著時間的推移，無論是作者的數量還是出版圖書的數量都有了足夠的增長，專有的出版信息推薦系統顯得越來越有必要。目前出版信息推薦系統廣泛應用于各種網上書店、書籍交流平臺以及各類的圖書館。傳統的圖書推薦算法一般是采用根據圖書內容人工或自動添加圖書標簽，并基于協同過濾的方法，但是，不可避免地會遭遇推薦的“冷啟動”問題。

綜上所述，現有技術存在的問題是：傳統的圖書推薦算法采用協同過濾的方法，不可避免地會遭遇推薦的冷啟動問題，同時，該方法只能基于內容相關性而忽略了圖書熱度相關性。

發明內容

針對現有技術存在的問題，本發明提供了一種基于出版時間與遺忘曲線的圖書熱度相關度檢測方法。

本發明是這樣實現的，一種基于出版時間與遺忘曲線的圖書熱度相關度檢測方法，所述基于出版時間與遺忘曲線的圖書熱度相關度檢測方法包括：計算客觀熱度相關性；遺忘曲線計算主觀熱度；融合主觀熱度和客觀熱度，計算圖書熱度相關性。

進一步，所述計算客觀熱度的公式為：

div(i,j)表示計算出來的書籍i與書籍j的客觀系數，time(i)，time(j)分別表示從出版到現在的時間，分子為兩個物品之間出版的時間差，分母為兩本書的出版時間和。

進一步，所述遺忘曲線計算主觀熱度將艾賓浩斯遺忘曲線的規律應用到書籍熱度，利用艾賓浩斯遺忘曲線進行數據擬合，得到擬合函數；擬合數據從初次記憶后經過x小時，記憶率y＝1-0.56x^0.06；將出版時間與目前的時間比較得到已經出版的總時長，得出出版圖書的主觀熱度。

進一步，所述計算圖書熱度相關性公式為：

α*div(i,j)+β*y_i+λ*y_j；

其中，i,j表示兩本圖書，div(i,j)表示書籍i和j的客觀熱度相關度，y_i和y_j分別表示書籍i和j的記憶率；α，β，λ是特征的權重值。

本發明的另一目的在于提供一種應用所述基于出版時間與遺忘曲線的圖書熱度相關度檢測方法的社交網站推薦系統。

本發明的另一目的在于提供一種應用所述基于出版時間與遺忘曲線的圖書熱度相關度檢測方法的音樂網站推薦系統。

本發明的另一目的在于提供一種應用所述基于出版時間與遺忘曲線的圖書熱度相關度檢測方法的影視網站推薦系統。

綜上所述，本發明的優點及積極效果為：本發明能夠基于出版時間計算圖書熱度相關性，通過結合協同過濾算法，能夠緩解圖書推薦的冷啟動問題，提高推薦的性能。

附圖說明