[发明专利]一种图书推荐方法

权利要求书

1.一种图书推荐方法，其特征在于，所述方法包括有：

步骤A、根据图书的作者、三级分类、四级分类和通用标签，构建图书库中每本图书的图书标签向量；

步骤B、根据用户的图书阅读记录中所有已深度阅读图书的作者、三级分类、四级分类、通用标签及其分别对应的权重值，建立每个用户的文本标签向量；

步骤C、根据图书的图书标签向量中作者、三级分类、四级分类、通用标签分别在用户的文本标签向量中对应的权重值，计算图书库中所有图书对应于每位用户的标签得分。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括有：

步骤D、比较图书库中所有图书对应于每位用户的标签得分，并根据用户的图书阅读记录过滤用户已阅读图书，最后将标签得分最高的若干本图书向所述用户推荐。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A中，每本图书的图书标签向量： =< , , , >，其中， 是图书库中第i本图书的图书标签向量， 是第i本图书的作者， 是第i本图书的三级分类， 是第i本图书的四级分类， 是第i本图书的通用标签向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤B中，每个用户的文本标签向量： ，其中， 是第j位用户的文本标签向量， 是第j位用户所有已深度阅读图书的作者所构成的作者向量， 是对应于 中每个作者的权重值所构成的作者权重向量； 是第j位用户所有已深度阅读图书的三级分类所构成的三级分类向量， 是对应于 中每个三级分类的权重值所构成的三级分类权重向量； 是第j位用户所有已深度阅读图书的四级分类所构成的四级分类向量， 是对应于 中每个四级分类的权重值所构成的四级分类权重向量； 是第j位用户所有已深度阅读图书的通用标签所构成的通用标签向量， 是对应于 中每个通用标签的权重值所构成的通用标签权重向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤B中， 中的权重值与 中的作者， 中的权重值与 中的三级分类、 中的权重值与 中的四级分类、 中的权重值与 中的通用标签均一一对应。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤B中， 、 、 或 中的权重值根据该权重值所对应的作者、三级分类、四级分类或通用标签在第j位用户已深度阅读图书中出现的频率来计算。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤C中，图书库中所有图书对应于每位用户的标签得分： ，其中， 是第i本图书对于第j位用户的标签得分， 是第i本图书的三级分类在第j位用户的文本标签向量中对应的权重值， 是第i本图书的四级分类在第j位用户的文本标签向量中对应的权重值， 是第i本图书的作者在第j位用户的文本标签向量中对应的权重值， 是第i本图书的所有通用标签在第j位用户的文本标签向量中对应的权重值之和，  分别为三级分类、四级分类、作者、通用标签向量的推荐权重。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤C中，计算第i本图书对应于第j位用户的标签得分，进一步包括有：

提取第i本图书的图书标签向量中的作者 ；

判断第j位用户所有已深度阅读图书的作者中是否存在有所述作者 ，如果是，则 是用户的文本标签向量中与所述作者 相对应的权重值；如果否，则 =0。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤C中，计算第i本图书对应于第j位用户的标签得分，进一步包括有：

提取第i本图书的图书标签向量中的三级分类 ；

判断第 j位用户所有已深度阅读图书的三级分类中是否存在有所述三级分类 ，如果是，则 是用户的文本标签向量中与所述三级分类 相对应的权重值；如果否，则 =0。

10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述步骤C中，计算第i本图书对应于第j位用户的标签得分，进一步包括有：

提取第i本图书的图书标签向量中的四级分类 ；

判断第 j位用户所有已深度阅读图书的四级分类中是否存在有所述四级分类 ，如果是，则 是用户的文本标签向量中与所述四级分类 相对应的权重值；如果否，则 =0。