[发明专利]一种基于用户行为的图书推荐方法

权利要求书

1.一种基于用户行为的图书推荐方法，其特征在于，所述方法包括有：

步骤A、根据用户在当前一天中对图书的浏览时间、访问次数、访问路径数、每条访问路径的访问次数、访问路径深度以及图书的内容字节数，计算出每位用户对其所浏览图书的用户-图书兴趣度；

步骤C、基于用户-图书兴趣度计算用户之间的相似度，并为目标用户选择若干个相似度高的邻居用户，然后将邻居用户已阅读而目标用户尚未阅读的图书向目标用户推荐。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤A中，用户i对图书j的用户-图书兴趣度的计算进一步包括有：

步骤A1、计算用户i对图书j的单字节总浏览时间： ，其中是用户i在当前一天中对图书j的第m次访问时的浏览时间，M₁是用户i在当前一天中对图书j的访问次数，是图书j的内容字节数；

步骤A2、计算用户i对图书j的单深度单路径总访问频率： ，其中S₁是用户i在当前一天中对图书j的非重复访问路径数，n_k是用户i在当前一天中通过第 条访问路径到达图书j的访问次数， 是第 条访问路径深度；

步骤A3、计算用户i对图书j的单字节有效浏览时间： ，其中 是用户i在当前一天中对图书j的第l次有效访问时的浏览时间， 是用户i在当前一天中对图书j的有效访问次数；

步骤A4、计算用户i对图书j的单深度单路径有效访问频率： ，其中 是用户在当前一天中对图书j进行有效访问的非重复访问路径数， 是用户i在当前一天中通过第 条访问路径到达图书j进行有效访问的访问次数， 是第 条有效访问路径深度；

步骤A5、计算用户i对图书j的用户-图书兴趣度： 。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括有：

步骤A6、查询数据库中是否保存有用户i对图书j的历史兴趣度 ？如果是，则从数据库中提取用户i对图书j的历史兴趣度 以及 对应的图书浏览日期，继续下一步；如果否，则将用户i对图书j的用户-图书兴趣度 和当前的图书浏览日期作为用户i对图书j的历史兴趣度 和 对应的图书浏览日期，保存到数据库中，本流程结束；

步骤A7、更新用户i对图书j的用户-图书兴趣度： ，其中 是用户i对图书j的历史兴趣权重系数；

步骤A8、将数据库中用户i对图书j的历史兴趣度 和 对应的图书浏览日期更新成用户i对图书j的用户-图书兴趣度 和当前的图书浏览日期。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤A7中， 的计算还包括有：

判断用户i对图书j的历史兴趣度 对应的图书浏览日期距离当前的图书浏览日期的时间间隔 是否小于或等于2天？如果是，则 =0.5；如果否，则 =1/ 。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤A和步骤C之间，还包括有：

步骤B、将用户在当前一天中标注到图书上的所有标签构成用户标签集，并根据用户对标签的使用频率，计算出用户对标签集中每个标签的用户-标签兴趣度，然后根据图书上被用户标注的标签所对应的用户-标签兴趣度，调整用户-图书兴趣度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤B进一步包括有：

步骤B1、计算用户i对标签x的用户-标签兴趣度： ，其中 是用户i对标签x的使用频率，Y是用户i使用的标签总数。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括有：

步骤B2、判断用户i是否首次使用所述标签x？如果否，则从数据库中提取用户i对标签x的历史兴趣度 以及 对应的标签使用日期，继续下一步；如果是，则将用户i对标签x的用户-标签兴趣度 和当前的标签使用日期作为用户i对标签x的历史兴趣度 和 对应的标签使用日期，保存到数据库中，本流程结束；

步骤B3、更新用户i对标签x的用户-标签兴趣度： ，其中 是用户i对标签x的历史兴趣权重系数；

步骤B4、将数据库中用户i对标签x的历史兴趣度 以及 对应的标签使用日期更新成用户i对标签x的用户-标签兴趣度 和当前的标签使用日期。