[发明专利]阅读的推荐方法、装置及可读存储介质

权利要求书

1.一种阅读的推荐方法，其特征在于，所述阅读的推荐方法包括以下步骤：

获取目标用户的目标历史阅读数据以及其他用户对应的各个用户历史阅读数据，并计算所述各个用户历史阅读数据与所述目标历史阅读数据的各个相似度；

判断所述用户历史阅读数据中是否存在相似度大于第一阈值的关联数据；

若存在所述关联数据，则将所述关联数据对应的其他用户设置为所述目标用户的同类型用户，并根据所述同类型用户对应的兴趣阅读数据生成推荐书单。

2.如权利要求1所述的阅读的推荐方法，其特征在于，所述若存在所述关联数据，则将所述关联数据对应的其他用户设置为所述目标用户的同类型用户，并根据所述同类型用户对应的兴趣阅读数据生成推荐书单的步骤包括：

根据所述同类型用户的兴趣阅读数据，确定所述目标用户对应的待推荐阅读信息；

获取所述待推荐阅读信息对应的阅读量，并根据所述阅读量，将所述待推荐阅读信息进行排序；

根据所述待推荐阅读信息的排序，确定所述待推荐阅读信息的推送顺序，并根据所述待推荐阅读信息和所述推送顺序生成推荐书单。

3.如权利要求1所述的阅读的推荐方法，其特征在于，所述获取目标用户的目标历史阅读数据以及其他用户对应的各个用户历史阅读数据，并计算所述各个用户历史阅读数据与所述目标历史阅读数据的各个相似度的步骤具体包括：

获取所述目标用户的目标历史阅读数据以及所述其他用户对应的各个用户历史阅读数据；

判断所述目标历史阅读数据是否大于第二阈值；

若所述目标历史阅读数据不大于所述第二阈值，则将所述目标用户标识为新读者用户，并将阅读量最大的书单推荐至所述新读者用户。

4.如权利要求3所述的阅读的推荐方法，其特征在于，所述判断所述目标历史阅读数据是否大于第二阈值的步骤之后，还包括：

判断所述用户历史阅读数据中是否存在数据量大于第三阈值的待参考阅读数据；

若存在所述待参考阅读数据，则计算所述各个待参考阅读数据与所述目标历史阅读数据的各个相似度。

5.如权利要求1所述的阅读的推荐方法，其特征在于，所述判断所述用户历史阅读数据中是否存在相似度大于第一阈值的关联数据的步骤之后，还包括：

若不存在所述关联数据，则判断所述目标历史阅读数据是否大于第四阈值；

若所述目标历史阅读数据大于所述第四阈值，则根据阅读时间次序，获取所述目标历史阅读数据中的最近阅读数据；

计算所述各个用户历史阅读数据与所述最近阅读数据的各个相似度，并返回执行判断所述用户历史阅读数据中是否存在相似度大于第一阈值的关联数据。

6.如权利要求1所述的阅读的推荐方法，其特征在于，所述若存在所述关联数据，则将所述关联数据对应的其他用户设置为所述目标用户的同类型用户，并根据所述同类型用户对应的兴趣阅读数据生成推荐书单的步骤包括：

若存在所述关联数据，则将所述关联数据对应的其他用户设置为所述目标用户的同类型用户；

获取所述同类型用户的数量，并判断所述同类型用户的数量是否唯一；

若所述同类型用户的数量唯一，则获取所述同类型用户的兴趣阅读数据，根据所述兴趣阅读数据生成推荐书单，并将所述推荐书单推送至所述目标用户。

7.如权利要求6所述的阅读的推荐方法，其特征在于，所述获取所述同类型用户的数量，并判断所述同类型用户的数量是否唯一的步骤之后，还包括：

若所述同类型用户的数量不唯一，则获取各个同类型用户的兴趣阅读数据，并根据所述各个兴趣阅读数据生成对应的各个推荐书单；

根据所述同类型用户对应相似度的大小，将所述同类型用户对应的推荐书单进行排序；

根据预设时间间隔，将排序后的各个推荐书单依次推荐至所述目标用户。