[发明专利]一种学前儿童图画书智能推荐方法、图画书管理系统

权利要求书

1.一种学前儿童图画书智能推荐方法，其用于根据收录的图画书数据库中当前用户以及其它相似用户的阅读记录，向当前用户推荐合适且满足当前用户喜好的新书；其特征在于，

所述智能推荐方法包括如下步骤：

S1：获取当前用户已经看过或分享过的所有图画书及其评分记录；进而得到包含当前用户已经看过或分享过的所有图画书的已阅列表A＝{A_i}，i＝1……m，及其评分列表S＝{S_i}，i＝1……m；

其中，A_i表示当前用户已阅或已分享的图画书，S_i表示当前用户对图画书A_i的评分；m表示已阅列表中的图画书数量；

S2：获取当前用户的所有相似用户已经看过或分享过的所有图画书及其评分记录，并剔除其中包含的当前用户已经看过或分享过的图画书；进而得到包含所有相似用户已看过或分享过的图画书的参考列表B＝{B_j}，j＝1……n，及其评分列表V＝{V_j}，j＝1……n；

其中，B_j表示相似用户已阅或已分享但当前用户未阅的图画书，V_j表示所有相似用户对图画书B_j的评分均值；n表示参考列表B中的图画书数量；

S3：获取已阅列表A和参考列表B中所有图画书的标签，并根据每本图画书的标签内容构建一个标签相似度矩阵E，所述标签相似度矩阵E用于表征已阅列表A和参考列表B间图画书的类型相似程度；

其中，标签相似度矩阵E中的元素L_ij表示图画书A_i和B_j所拥有的共同标签的标签权重和；

S4：融合标签相似度矩阵E以及已阅列表A和参考列表B中所有图画书的用户评分数据，生成一个用户偏好度矩阵F，所述用户偏好度矩阵F用于表征当前用户对参考列表B中图画书的偏好程度；

其中，用户偏好度矩阵F中的元素W_ij表示结合不同用户的评分和标签相似度E计算出的当前用户对参考列表B中图画书的预测评分值；

S5：根据所述用户偏好度矩阵F计算出当前用户对参考列表B中每本图画书B_j的最终偏好分G_j，G_j的计算公式如下：

G_j＝max_i＝1,...,m{W_ij}；

S6：根据参考列表B中每本图画书的最终偏好分G_j对图画书进行重新排序，选择最终偏好分排名靠前的K本图画书，并按顺序推送给当前用户，构成所需的推荐书袋。

2.如权利要求1所述的学前儿童图画书智能推荐方法，其特征在于：步骤S1中，当前用户已经看过的图画书指在当前图画书数据库已收录且被当前用户阅读过的图画书；当前用户已经分享的图画书指在当前图画书数据库中未收录，但被当前用户看过并分享的图画书；任意用户分享图画书时，必须向当前图画书数据库上传图画书的基本信息以及对图画书的用户评分；图画书的基本信息包括：名称、作者、图画书编号、出版信息、标签和封面图像。

3.如权利要求2所述的学前儿童图画书智能推荐方法，其特征在于：所述标签用于对图画书的类型信息进行标记，每本图画书的标签包括图画书的类别以及由用户自定义的与图画书内容有关的属性描述；其中，图画书的类别包括科学探索类、无文字类、双语类、生活习惯类、性格养成类、人文艺术类、黑白图画书类；用户自定义的属性描述包括：

(1)表征图画书文字内容长度的关键词；

(2)描述图画书图画内容的关键词；

(3)表征图画书阅读难易程度的关键词；

(4)表征图画书中人物或情节属性的关键词；

(5)描述图画书获奖信息的关键字；

(6)描述图画书出版社信息的关键字；

(7)表征图画书材质风格的关键字。

4.如权利要求1所述的学前儿童图画书智能推荐方法，其特征在于：步骤S2中，相似用户指与当前用户年龄/年龄段相同且性别相同的用户；用户的年龄和性别由用户在注册用于访问当前图画书数据库的用户账号时主动上传。