[发明专利]一种结合用户行为的图书推荐方法、装置、设备及介质

权利要求书

1.一种结合用户行为的图书推荐方法，其特征在于，包括：

通过埋点程序获取目标用户对于目标图书的应用操作行为数据，所述应用操作行为数据包括：搜索次数、浏览次数、浏览页面停留时长、进入页面次数、是否加入心愿单、页面的滑动次数；

通过预先建立的SVM评分模型根据所述应用操作行为数据计算所述目标用户对所述目标图书的推测评分数据；

获取用户对于图书的初始评分矩阵，所述初始评分矩阵中记录的数据是所述目标用户对所述目标图书的初始评分数据，所述初始评分数据是所述目标用户对所述目标图书手动的评分数据；

将所述推测评分数据填充至所述初始评分矩阵，以得到可使用评分矩阵；

通过协同过滤推荐模型根据所述可使用评分矩阵向所述目标用户推荐待推荐图书；

所述通过协同过滤推荐模型根据所述可使用评分矩阵向所述目标用户推荐待推荐图书包括：

根据所述可使用评分矩阵计算图书的相似度矩阵；

根据所述相似度矩阵，预测所述目标用户对任一图书的预测评分数据；

将所述预测评分数据填充至所述可使用评分矩阵，以得到最终评分数据；

根据所述最终评分数据向所述目标用户推荐待推荐图书；

所述根据所述可使用评分矩阵计算图书的相似度矩阵，具体是：

从所述可使用评分矩阵中获得每个用户对所述目标图书的评分数据，其中一个所述目标图书的评分数据为(x₁，x₂，…，x_n)，另一所述目标图书的评分数据为(y₁，y₂，…，y_n)，两本目标图书之间的欧式距离d(x，y)为：

其中，d(x，y)为两本目标图书之间的欧氏距离；x_i为其中一个所述目标图书的评分数据中第i个数据，y_i为另一所述目标图书的评分数据中第i个数据；

所述两本目标图书之间的相似度s为：

其中s为两本目标图书之间的相似度，d(x，y)为两本目标图书之间的欧氏距离；

计算得到不同目标图书之间的相似度，构成所述图书的相似度矩阵。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取用户对于图书的初始评分矩阵包括：

获取用户对于图书的初始评分矩阵；所述初始评分矩阵包括所述目标用户对于所述目标图书的初始评分数据；

所述将所述推测评分数据填充至所述初始评分矩阵包括：

当所述初始评分矩阵中与所述目标用户和所述目标图书均对应的初始评分数据为零时，将所述推测评分数据填充至所述初始评分矩阵的对应位置。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取目标用户对于目标图书的应用操作行为数据之后，所述方法还包括：

将所述应用操作行为数据作为原始数据，对所述原始数据进行处理得到对应的向量数据；

根据所述向量数据对所述SVM评分模型进行训练，以对所述SVM评分模型进行更新。