[發明專利]繪本推薦方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210325817.0
• 申請日: 2022-03-30
• 公開（公告）號: CN114722184A
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 尚躍進;李來林;宋偉
• 申請（專利權）人: 北京物靈科技有限公司
• 主分類號: G06F16/335
• 分類號: G06F16/335;G06F16/36;G06F40/216;G06F40/289
• 代理公司: 北京維正專利代理有限公司 11508
• 代理人: 卓凡

本發明公開了一種繪本推薦方法、裝置、計算機設備及存儲介質，其中，該繪本推薦方法包括：根據目標用戶與提供繪本服務的繪本服務端產生的交互行為，獲取目標用戶對應的用戶閱讀行為數據；結合用戶閱讀行為數據和繪本知識庫，形成用戶知識庫；采用多元智能理論模塊對用戶知識庫進行分析，獲取用戶多元智能知識庫；基于用戶多元智能知識庫，獲取待推薦繪本并通過繪本服務端推送給目標用戶。該方法可通過全面綜合的多元發展理論，向用戶推薦需要閱讀的繪本，實現推薦自動化和個性化，以及繪本知識學習的全面化。

技術領域

本發明涉及知識圖譜技術領域，尤其涉及一種繪本推薦方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

繪本是以繪畫為主，伴有少量文章的書籍。繪本誕生于19世紀后半葉的歐美。繪本被國際公認為最適合幼兒閱讀的圖書，通過優美的圖片和簡潔的文字，可以有效促進孩子語言發展，培養孩子閱讀興趣，在世界范圍內都是家庭首選的兒童讀物。

現有繪本的推薦模式大都采用電商推測、專家推薦或者人工編輯的方式。其中，電商網站可依據用戶在網頁或app上的點擊和購買習慣形成用戶購買畫像后進行繪本推薦；人工編輯是基于專家經驗或繪本的基礎特征，例如年齡，分類等實現繪本的簡單分類推薦。如何向兒童推薦準確的分類繪本成為亟待解決的問題。

發明內容

本發明實施例提供一種繪本推薦方法、裝置、計算機設備及存儲介質，以解決向兒童推薦準確的分類繪本的問題。

一種繪本推薦方法，包括：

根據目標用戶與提供繪本服務的繪本服務端產生的交互行為，獲取目標用戶對應的用戶閱讀行為數據；

結合用戶閱讀行為數據和繪本知識庫，形成用戶知識庫；

采用多元智能理論模塊對用戶知識庫進行分析，獲取用戶多元智能知識庫；

基于用戶多元智能知識庫，獲取待推薦繪本并通過繪本服務端推送給目標用戶。

優選地，根據用戶與提供繪本服務的繪本服務端產生的交互行為，獲取用戶閱讀行為數據，包括：

通過繪本服務端，獲取用戶行為日志、設備埋點信息以及用戶信息數據，其中，繪本服務端包括繪本識別端和/或繪本提供端，用戶行為日志包括閱讀日志、操作日志以及語音對話日志。

優選地，在根據用戶與提供繪本服務的繪本服務端產生的交互行為之前，還包括：

對繪本數據庫進行知識點分析，獲取繪本知識圖譜；

將所有用戶的交互行為和繪本知識圖譜輸入并訓練深度學習模型，用于深度學習模型輸出繪本知識庫。

優選地，在根據用戶與提供繪本服務的繪本服務端產生的交互行為之前，還包括：通過網絡爬蟲、自動提取知識以及人工編輯的方式對繪本知識庫中的繪本進行知識清洗。

優選地，通過自動提取知識的方式對繪本知識庫中的繪本進行知識清洗，包括：

采用NLP對繪本進行分詞、詞型標注以及去除停用詞，獲取關鍵詞；

采用TF-IDF，TextRank和LDA對關鍵詞進行打分后獲得保留詞；

對保留詞進行聚類和過濾，實現對繪本的知識清洗。

優選地，采用多元智能理論模塊對用戶知識庫進行分析，獲取用戶多元智能知識庫，包括：

對用戶知識庫進行知識點提取，獲取至少一個多元智能知識；

按多元智能理論模塊中的維度將每一多元智能知識添加到多元智能理論模板中，獲取用戶多元智能知識庫。

優選地，用戶多元智能知識庫，獲取待推薦繪本，包括：

基于用戶多元智能知識庫，獲取目標用戶在多元智能理論模塊中每一維度的閱讀分值；

基于閱讀分值，獲取低分維度和高分維度；

基于低分維度、高分維度和用戶知識庫，從繪本知識庫中獲取對應的待推薦繪本。