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一種選定數字資源的閱讀范圍的方法及系統.pdf

摘要
申請專利號:

CN201410466274.X

申請日:

2014.09.12

公開號:

CN105468654A

公開日:

2016.04.06

當前法律狀態:

實審

有效性:

審中

法律詳情: 實質審查的生效IPC(主分類):G06F 17/30申請日:20140912|||公開
IPC分類號: G06F17/30; G06F17/27 主分類號: G06F17/30
申請人: 北大方正集團有限公司; 北京方正阿帕比技術有限公司
發明人: 孟令彬; 陳奕雷
地址: 100871北京市海淀區成府路298號方正大廈9層
優先權:
專利代理機構: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司11250 代理人: 張杰
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201410466274.X

授權公告號:

|||

法律狀態公告日:

2016.05.04|||2016.04.06

法律狀態類型:

實質審查的生效|||公開

摘要

本發明提供一種選定數字資源的閱讀范圍的方法,首先,獲取用戶閱讀數字資源后的反饋信息,然后對每條反饋信息進行分析,確定每類反饋信息的反饋信息值;最后根據確定的反饋信息值,選定數字資源的閱讀范圍,該方案中通過搜集已經閱讀過此書的用戶的意見來確定該數字資源的推薦閱讀范圍,使得推薦更為有效,更能反映本書的特點,提升推薦的準確性,讓該推薦內容更吸引用戶去閱讀全書。該方案中,通過用戶的標注信息來反應用戶對該數字資源的具體內容的反饋,從而根據用戶的反饋,結合當前的需要將該數字資源的部分內容作為閱讀范圍,從而更好的獲得用戶關注的該數字資源的部分內容,具有更好的針對性,提高閱讀價值。

權利要求書

1.一種選定數字資源的閱讀范圍的方法,其特征在于,包括:獲取用戶閱讀數字資源后的反饋信息;對每條反饋信息進行分析,確定每類反饋信息的反饋信息值;根據確定的反饋信息值,選定數字資源的閱讀范圍。2.根據權利要求1所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,其特征在于:對每條反饋信息進行分析,確定每類反饋信息的反饋信息值,包括:將簡單標記分類并統計出現的次數,根據簡單標記的類型及出現次數分別計算正面評價權重和負面評價權重作為反饋信息值,具體如下:其中,S10為正面評價權重,ai為第i類簡單標記對應的正面評價的權重值,ni為第i類簡單標記出現的次數,j為簡單標記的類型的數量;其中,S11為負面評價權重,ri為第i類簡單標記對應的負面評價的權重值,ni為第i類簡單標記出現的次數,j為簡單標記的類型的數量。3.根據權利要求1或2所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,其特征在于:對每條反饋信息進行分析,確定每類反饋信息的反饋信息值,包括:將評論進行分類,根據評論的類型及出現次數分別計算正面評價權重和負面評價權重作為反饋信息值,具體如下:其中,S20為正面評價權重,bi為第i類評論的對應的正面評價權重值,ni為第i類評論的出現次數,j為評論的類型的數量;其中,S21為負面評價權重,bi為第i類評論的對應的負面評價權重值,ni為第i類評論的出現次數,j為評論的類型的數量。4.根據權利要求2或3所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,其特征在于:所述評論分為中性、積極和消極。5.根據權利要求1-4任一所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,其特征在于:對每條反饋信息進行分析,確定每類反饋信息的反饋信息值,包括:對評論和文字標記的內容進行解析,提取好評的關鍵詞,并對各個關鍵詞設置權重值,然后計算好評度權重作為反饋信息值,具體如下:其中,S3為好評度權重,ci為第i個好評的關鍵詞的權重值,j為好評的關鍵詞的個數。6.根據權利要求1-5任一所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,其特征在于:對每條反饋信息進行分析,確定每類反饋信息的反饋信息值,包括:對評論和文字標記的內容進行解析,提取差評的關鍵詞,并對各個關鍵詞設置權重值,然后計算差評度權重作為反饋信息值,具體如下:其中,S4為差評度權重,di為第i個差評的關鍵詞的權重值,j為差評的關鍵詞的個數。7.根據權利要求1-6任一所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,其特征在于:對每條反饋信息進行分析,確定每類反饋信息的反饋信息值,包括:根據評論的數目和長度計算熱度權重作為反饋信息值,具體如下:其中,S5為熱度權重,j為參與的用戶數,a為用戶固定權重值,bi為第i個用戶參與的標記數目,c1為每一個標記的固定權重系數,ni為第i個用戶參與評論的數目,d為每一個評論的固定權重值,wm為第i個用戶的第m個評論的字數,c2為每一個評論字的固定權重系數。8.根據權利要求1-7任一所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,其特征在于:根據確定的反饋信息值,選定數字資源的閱讀范圍的處理,包括:根據好評度權重,選定好評度權重高的部分內容作為閱讀范圍;和/或根據差評度權重,選定差評度權重高的部分內容作為閱讀范圍;和/或根據熱度權重,選定熱度權重高的部分內容作為閱讀范圍;和/或根據所有的正面評價權重、好評度權重以及熱度評價權重,計算正面評價類型的權重,選定正面評價類型的權重高的部分內容作為閱讀范圍;和/或根據所有的負面評價權重、差評度權重,計算負面評價類型的權重,選定負面評價類型的權重高的部分內容作為閱讀范圍;和/或根據所有的權重計算出綜合權重的大小,選定綜合權重排名靠前的部分內容作為閱讀范圍。9.根據權利要求1-8任一所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,其特征在于:所述根據確定的反饋信息值,選定數字資源的閱讀范圍的處理,還包括返回給用戶時可按照章節返回、或按照段落返回、或按照頁碼返回。10.根據權利要求1-9任一所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,其特征在于:所述根據確定的反饋信息值,選定數字資源的閱讀范圍的處理,包括:按照頁碼返回時,返回的頁碼不少于預先設置的最少連續頁碼值。11.根據權利要求1-10任一所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,其特征在于:所述用戶閱讀后的反饋的信息包括用戶的評論、標記。12.一種選定數字資源的閱讀范圍的系統,其特征在于,包括:獲取單元:獲取用戶閱讀數字資源后的反饋信息;反饋信息值計算單元:對每條反饋信息進行分析,確定每類反饋信息的反饋信息值;閱讀范圍確定單元:根據確定的反饋信息值,選定數字資源的閱讀范圍。

說明書

一種選定數字資源的閱讀范圍的方法及系統

技術領域

本發明涉及電子信息領域中的數字信息資源讀取方法,具體地說是一種
確定數字資源的閱讀范圍的方法及系統。

背景技術

現代科技的發展將人類文明帶入了一個嶄新的時代—因特網時代,而因
特網的盛行和普及則推動了電子出版物的蓬勃發展,使人們進入了“數字圖
書館”時代。現在許多讀者足不出戶,就可以“暢游知識的海洋”,極大地
方便了他們的學習和生活,同時也促進了電子產業的快速發展。數字資源是
文獻信息的表現形式之一,是將計算機技術、通信技術及多媒體技術相互融
合而形成的以數字形式發布、存取、利用的信息資源總和。由于數字資源的
信息量非常巨大,因此用戶在閱讀這些數字資源時,為了方便區分和記錄,
很多數字資源允許用戶進行標記,這些數字資源也會針對不同的用戶保存其
閱讀時的特殊標注,不僅便于用戶后續閱讀,同時也可以體現出不同用戶對
于不同數字資源的關注程度。例如,對于電子圖書館中的電子書,用戶可以
使用圈點、橫線、書簽、注釋等等方式對其閱讀的數字資源進行標注,也可
以插入評論,這些功能在cebx技術中已經可以實現,用戶做的這些標記在
自己本地的電子書中也可以查看和搜索。

當數字資源中具有了上述用戶的標注信息后,如何獲取用戶所關心的該
數字資源的部分內容成為一個關鍵問題,如果可以根據用戶的標注獲得用戶
關心的該數字資源的部分內容,有利于根據需要來提取該數字資源的關鍵信
息,可用于電子書等數字資源的推薦、數字資源核心內容索引的建立等等方
面。

例如,對于數字資源的出版發售,如電子書、電子雜志、電子期刊、博
客等,一般都有用戶試讀的功能,通過試讀功能可以讓用戶了解該數字資源
的內容,從而擴展用戶。一般電子書的試讀部分往往是書的前N頁或前N章,
亦或是作者和出版社劃定的特定章節,這對于新出版的電子書是沒有問題的,
也是合適的。但是,對于已經有眾多讀者閱讀過的電子書,其中精彩、吸引
人、體現該書精華的部分,眾多讀者一般能形成共識,讀者紛紛進行標注或
者評論,這些讀者關注程度高的內容,往往最能體現出該書的精華,最能吸
引讀者。而采用上述前N頁或前N章、特定部分的試讀推薦方式就顯得過于
簡單、粗魯,并不能將用戶關注程度高、最吸引人的內容推薦給用戶,使得
這些電子資源的試讀推薦的效果降低,不能達到擴展用戶、吸引讀者的目的。
如果可以根據用戶的標注來選擇該數字資源中用戶最關注的部分進行推薦,
則可以大大提高數字資源的推薦效果。

此外,以用戶的標注信息為參考,可以更有針對性的體現該數字資源的
各方面的核心,如用戶最喜歡的部分,最不喜歡的部分,最有爭議的部分等,
根據需要來選定該數字資源中的部分內容則可以為用戶提供更多的參考。但
是,現有技術中并未對用戶的標注信息進行充分利用,無法體現出用戶標注
信息的價值。

發明內容

為此,本發明所要解決的技術問題在于現有技術中所有數字資源的用戶
標注信息并未充分利用、不能體現其價值的問題,因此提供一種基于用戶標
注信息來選定數字資源的閱讀范圍的方法。

為解決上述技術問題,本發明提供一種選定數字資源的閱讀范圍的方法,
包括:

獲取用戶閱讀數字資源后的反饋信息;

對每條反饋信息進行分析,確定每類反饋信息的反饋信息值;

根據確定的反饋信息值,選定數字資源的閱讀范圍

此外,還包括一種選定數字資源的閱讀范圍的系統,其包括:

獲取單元:獲取用戶閱讀數字資源后的反饋信息;

反饋信息值計算單元:對每條反饋信息進行分析,確定每類反饋信息的
反饋信息值;

閱讀范圍確定單元:根據確定的反饋信息值,選定數字資源的閱讀范圍。

本發明的上述技術方案相比現有技術具有以下優點,

(1)本發明提供一種選定數字資源的閱讀范圍的方法,首先,獲取用戶
閱讀數字資源后的反饋信息,然后對每條反饋信息進行分析,確定每類反饋
信息的反饋信息值;最后根據確定的反饋信息值,選定數字資源的閱讀范圍,
該方案中通過搜集已經閱讀過此書的用戶的意見來確定該數字資源的推薦閱
讀范圍,使得推薦更為有效,更能反映本書的特點,提升推薦的準確性,讓
該推薦內容更吸引用戶去閱讀全書。該方案中,通過用戶的標注信息來反應
用戶對該數字資源的具體內容的反饋,從而根據用戶的反饋,根據需要將該
數字資源的部分內容作為閱讀范圍,從而更好的獲得用戶關注的該數字資源
的部分內容,具有更好的針對性,提高閱讀價值。該方案可應用于試讀數字
資源的試讀范圍的確定、分類獲得用戶關注的部分內容等場景中。

(2)本發明所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,所述反饋的信息
包括用戶的評論和標記,所述標記可包括圈點、劃線、注釋和書簽等,這些
都是用戶在閱讀數字資源時常用的標注方式,可以充分的體現出用戶對該數
字資源的內容的關注程度,因此通過其可很好的反應出用戶的關注程度。

(3)本發明所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,對所述反饋的信
息進行統計和分析的過程,包括將簡單標記分類并統計出現的次數,根據簡
單標記的類型及出現次數計算基本權重,由于簡單標記的類型,較多如下劃
線、星號、嘆號、問號、刪除線等,每類標記表達的意思不相同,因此根據
不同的標記賦予不同的權重,將各種標記所表達的用戶反饋進行量化,使得
推薦的閱讀范圍更加客觀。

(4)本發明所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,對所述反饋的信
息進行統計和分析的過程中,根據不同的方式來計算試讀時權重,如評論權
重、好評度權重、差評度權重、熱度權重以及綜合權重,這些權重都從特定
方向反映出用戶反饋的類別,為后續根據不同的用戶需求來計算推薦的閱讀
范圍提供依據。

(5)本發明所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,確定推薦的閱讀
范圍的方式采用綜合計算的方式,或者采用根據試讀類型的方式分別計算,
這樣可以有針對性的為用戶提供推薦的閱讀范圍,針對性更好,使得該方法
計算出來的范圍更加迎合客戶的需要,從而更好的達到試讀推薦、吸引讀者
的目的。

(6)本發明所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,根據用戶的需要
返回給用戶閱讀范圍,所述的返回類型包括按章節返回、按頁碼返回、按好
評和差評的比例等,使得返回的結果更貼合用戶的需求,滿足用戶的差異性
需求。

(7)本發明所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法,將閱讀范圍返回
給用戶時,還包括返回的頁碼不少于預先設置的最少連續頁碼值,為了保證
試讀效果,保證閱讀范圍的完整性,返回的頁碼需要滿足一定的連續性需求,
因此通過設置最少連續頁碼來達到該目的。

(8)本發明還提供一種選定數字資源的閱讀范圍的系統,包括獲取單
元,反饋信息計算單元以及閱讀范圍確定單元,通過搜集已經閱讀過此書的
用戶的意見來確定該數字資源的閱讀范圍,使得推薦閱讀更為有效,更能反
映本書的特點,提升推薦的準確性,讓該推薦內容更吸引用戶去閱讀全書。
該方案可應用于試讀數字資源的試讀范圍的確定、分類獲得用戶關注的部分
內容等場景中。

附圖說明

為了使本發明的內容更容易被清楚的理解,下面根據本發明的具體實施
例并結合附圖,對本發明作進一步詳細的說明,其中

圖1是本發明所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法的一個實施例的
流程圖;

圖2是本發明所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法的一個實施例中
的配置結構圖;

圖3是本發明所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法的實施例中用戶
流程圖;

圖4是本發明所述的選定數字資源的閱讀范圍的方法的實施例中服務
器計算的流程圖;

圖5是本發明所述的選定數字資源的閱讀范圍的系統的一個實施例的
結構框圖。

具體實施方式

實施例1:

本實施例中提供一種選定數字資源的閱讀范圍的方法,其前提是允許用
戶在電子書上打標簽、做評論,并且需要在用戶做標記、插入評論的時候,
將評語、頁碼、圖書標識等信息回傳給服務器,服務器做數據庫存儲,以備
之后做頁碼計算使用。本實施例中數字資源的推薦閱讀范圍的選定方法,如
圖1所示,包括如下步驟:

(1)獲取用戶閱讀后的反饋的信息。所述反饋的信息包括用戶的評論和
標記,允許用戶在電子書上打標簽、做評論,并且需要在用戶做標記、插入
評論的時候,將評語、頁碼、圖書標識等信息回傳給服務器。這樣就獲得了
這些用戶的反饋信息。

(2)對每條反饋信息進行分析,確定每類反饋信息的反饋信息值。對所
述反饋的信息進行統計和分析,該過程包括統計標記和評論的數目,并且對
所述評論和標記的文字內容進行解析,并統計文字個數。通過該步驟將用戶
的反饋信息變為可讀的文字信息,并且統計出了這些信息的類型及數目。

本實施例中,將簡單標記分類并統計出現的次數,根據簡單標記的類型
及出現次數分別計算正面評價權重和負面評價權重,具體如下:

S 10 = Σ i = 1 j n i × a i ; ]]>

其中,S10為正面評價權重,ai為第i類簡單標記對應的正面評價的權重值,
ni為第i類簡單標記出現的次數,j為簡單標記的類型的數量;

S 11 = Σ i = 1 j n i × r i ; ]]>

其中,S11為負面評價權重,ri為第i類簡單標記對應的負面評價的權重值,
ni為第i類簡單標記出現的次數,j為簡單標記的類型的數量。

具體的,對于簡單標記類型中,本實施例中給出的權重值如下表1所示:

表1

序號
簡單標記的類型
負面評價的權重值
正面評價的權重值
1
單下劃線
0
1
2
虛線
0
1
3
多下劃線
0
2
4
線框
0
2
5
加粗線
0
3
6
星號
0
5
7
感嘆號
1
1
8
問號
1
2
9
錯號
5
0
10
刪除線
5
0

按照該表中各種簡單標記對應的權重值,計算出該數字資源中,每頁的
正面評價權重和負面評價權重。根據簡單標記的類型及出現次數計算基本權
重,由于簡單標記的類型,較多如下劃線、星號、嘆號、問號、刪除線等,
每類標記表達的意思不相同,因此根據不同的標記賦予不同的權重,將各種
標記所表達的用戶反饋進行量化,使得推薦的閱讀范圍更加客觀。

上述計算正面評價權重和負面評價權重,可以針對每頁數字資源計算,
也可以針對每章數字資源或每段數字資源來計算,一般選擇按照頁碼來統計,
也可以根據需要來選擇。

(3)根據確定的反饋信息值,選定數字資源的閱讀范圍。本實施例中具
體為根據上述計算出的正面評價權重和負面評價權重,計算閱讀范圍,此處
將上述正面評價權重和負面評價權重相加求和,作為綜合權重,將綜合權重
排名靠前的頁碼所指向的數字資源確定為閱讀范圍。

作為其他可以替換的實施方式,在所述步驟(2)中,還可以通過計算評
論及文字標記的內容計算其他方面的權重值,作為所述步驟(3)中確認閱讀
范圍的依據。此外,在其他的實施方式中,在所述步驟(3)中得到權重排名
靠前的部分內容后,可以按照章節、段落或者連續頁碼的方式來作為閱讀范
圍推薦給用戶。例如在計算閱讀范圍時,是以每頁為一個單位計算,當得到
權重排名靠前的頁碼后,返回用戶閱讀范圍時可以采用返回這一頁、或者返
回這一章、或者選擇包含這一頁的連續的幾頁,這些方式可以根據需要來設
置。

實施例所述的數字資源的閱讀范圍的選定方法,通過搜集已經閱讀過此
書的用戶的意見來確定試讀的頁碼范圍,使得試讀推薦更為有效,更能反映
本書的特點,提升試讀推薦的準確性,讓閱讀范圍更吸引用戶去閱讀全書。
適用于電子書、博客、電子報紙、電子期刊等的試讀推薦時的閱讀范圍的確
定、或者根據用戶的反饋獲得該數字資源最為關注的各個部分。

實施例2:

本實施例中,對所述反饋的信息進行統計和分析時,從不同的方面進行
分析和計算,具體包括:

方式一、將評論進行分類,根據評論的類型及出現次數分別計算正面評
價權重和負面評價權重,具體如下:

S 20 = Σ i = 1 j n i × b i ; ]]>

其中,S20為正面評價權重,bi為第i類評論的對應的正面評價權重值,ni
為第i類評論的出現次數,j為評論的類型的數量;

S 21 = Σ i = 1 j n i × t i ; ]]>

其中,S21為負面評價權重,bi為第i類評論的對應的負面評價權重值,ni
為第i類評論的出現次數,j為評論的類型的數量。

具體地,將通過文字解析的方式,將評論或用戶的文字標記分為中性、
積極、消極三類,其對應的權重值如下:

序號
評論類型
正面評價的權重值
負面評價的權重值
1
積極
5
0
2
消極
0
5
3
中性
2
2

通過統計和計算的方式即可以計算出所有評論對應的正面評價的權重和
負面評價的權重。

方式二、

對評論和文字標記的內容進行解析,提取好評的關鍵詞,并對各個關鍵
詞設置權重值,然后計算好評度權重,具體如下:

S 3 = Σ i = 1 j c i ; ]]>

其中,S3為好評度權重,ci為第i個好評的關鍵詞的權重值,j為好評的關
鍵詞的個數。

例如,在某一頁中出現的好評的關鍵詞有:好、不錯、很對、很棒等等,
其對應的權重依次為2、1、3、4,則該頁對應的好評度權重為2+1+3+4=10。

方式三、

對評論和文字標記的內容進行解析,提取差評的關鍵詞,并對各個關鍵
詞設置權重值,然后計算差評度權重,具體如下:

S 4 = Σ i = 1 j d i ; ]]>

其中,S4為差評度權重,di為第i個差評的關鍵詞的權重值,j為差評的關
鍵詞的個數。

例如,一頁中出現的差評關鍵詞為:不對、亂說、胡說、瞎說、亂寫,
其對應的差評度權重值依次為1、2、2、2、2,則該頁的差評度權重為
1+2+2+2+2=9.

方式四、

根據評論的數目和長度計算熱度權重。

對參與的用戶數、標記的數目、評論的數目和評論內容的長度進行分析,
并設置權重,然后計算熱度權重,具體如下:

S 5 = Σ i = 1 j ( a + b i × c 1 + Σ m = 1 n i ( d + w m × c 2 ) ) ]]>

其中,S5為熱度權重,j為參與的用戶數,a為用戶固定權重值,bi為第i
個用戶參與的標記數目,c1為每一個標記的固定權重系數,ni為第i個用戶參
與評論的數目,d為每一個評論的固定權重值,wm為第i個用戶的第m個評論的
字數,c2為每一個評論字的固定權重系數。

對于固定權重值和固定權重系數,系統可以自行設定,例如,設置
a=3,c1=0.5,d=1,c2=0.1。

上述方式一到方式四中,對所述反饋的信息進行統計和分析時,是將用
戶的反饋信息進行分類,然后分別計算不同類型的權重值,獲得所述用戶的
反饋信息對應的所有類型的權重值。

本實施例中,根據不同的方式來計算試讀時權重,如正面評論權重、負
面評論權重、好評度權重、差評度權重、熱度權重等,這些權重都從特定方
向反映出用戶反饋的類別,為后續根據不同的試讀類型來計算閱讀范圍提供
依據。

實施例3:

在本實施例中,獲取用戶閱讀后的反饋的信息和對所述反饋的信息進行
統計和分析的過程,與上述實施例1和實施例2類似,本實施例中采用不同的
方法確定閱讀范圍,根據確定的反饋信息值,選定數字資源的閱讀范圍。

方式一、根據熱度權重,計算熱度類型的閱讀范圍。

計算出每頁數字資源的熱度權重,然后將所有數字資源按照熱度權重的
大小進行排序,將熱度權重最大或排列在前的部分數字資源作為閱讀范圍。

方式二、根據好評度權重,計算好評類型的閱讀范圍。

計算出每頁數字資源的好評度權重,然后將所有數字資源按照好評度權
重的大小進行排序,將好評權重最大或排列在前的部分數字資源作為閱讀范

方式三、根據差評度權重,計算差評類型的閱讀范圍。

計算出每頁數字資源的差評度權重,然后將所有數字資源按照差評度權
重的大小進行排序,將差評度權重最大或排列在前的部分數字資源作為閱讀
范圍

方式四、根據所有的正面評價權重、好評度權重以及熱度評價權重,計
算正面評價類型的閱讀范圍。

由于好評度和熱度也表示的是正面的評價,因此在進行正面評價的閱讀
范圍計算時,會綜合根據簡單標記得到的正面評價權重、根據評論得到的正
面評價權重、好評度權重和熱度評價權重來計算,因為好評表示的用戶認可
程度高,因此將正面評價權重、好評度權重和熱度評價權重按照1:2:1的比例
系數進行加權累加,得到的權重值排名靠前的頁碼作為正面評價類型對應的
閱讀范圍。

方式五、根據所有的負面評價權重、差評度權重,計算負面評價類型的
閱讀范圍。

由于差評也表示的是負面的評價,因此在進行負面評價的閱讀范圍計算
時,會綜合負面評價權重和差評度權重來計算,因為差評表示用戶的不認同,
其負面影響較大,因此將負面評價權重、差評度權重按照1:2的比例系數進行
加權累加,得到的權重值排名靠前的頁碼作為負面評價類型對應的閱讀范圍。

方式六、根據所有的權重計算出綜合權重的大小,將綜合權重排名靠前
的部分內容作為默認的閱讀范圍。

在不確定用戶需要的閱讀范圍的類型時,根據所有的類型的權重來計算
默認權重,此時將所有計算出的類型的權重值進行加權疊加或直接疊加,如:
權重總值=好評度權重+差評度權重+熱度權重+正面評價權重+負面評價權重,
得到的權重總值排名靠前的頁碼作為閱讀范圍。

在上述方式一到方式六中,確定閱讀范圍的過程,是根據已經計算出的
用戶的反饋信息對應的所有類型的權重值來計算的,不同類型的閱讀范圍通
過該類型對應的權重值來獲得,默認的閱讀范圍則綜合所有的類型的權重值
計算得出。

在確定閱讀范圍的過程中,可以是預先計算出各種類型以及默認的閱讀
范圍,待用戶選擇后給出針對用戶選擇的閱讀范圍,也可以預先并不計算閱
讀范圍,而是獲得用戶的請求后,根據用戶請求中對應的類型再來計算閱讀
范圍。這兩種情況根據具體的使用環境來自由選擇,一般對于運算量很大的
情況,使用預先計算出閱讀范圍的形式,這樣在收到用戶試讀的請求后,可
以很快響應且給出閱讀范圍,但是由于預先計算是由周期的,因此會存在更
新延遲的情況。對于運算量較小的情況,則可以收到用戶請求后再計算,此
時會根據最新的信息計算,實時性好。

在上述確定閱讀范圍后,用戶可以選擇返回的類型,來實現選定后的閱
讀范圍的顯示。根據用戶選擇的返回類型,返回給用戶閱讀范圍。所述的返
回類型包括按章節返回、按頁碼返回、按好評和差評的比例。按章節返回是
將計算出的閱讀范圍,以該閱讀范圍所在的章節為單位,將這一章返回給用
戶。

按頁碼返回是指將計算出的閱讀范圍,以頁碼的方式返回,由于命中的
閱讀范圍可能分散在多個頁面,為了保證內容的連續性,此時將閱讀范圍返
回給用戶時,返回的頁碼不少于預先設置的最少連續頁碼值。

按好評和差評的比例返回是指返回的閱讀范圍中,既包括好評度高的也
包括差評度高的,將其按照用戶選擇的比例來顯示,如用戶選擇好評和差評
的比例為1:1,這在返回的內容中,好評和差評的閱讀范圍各占一半,若該比
例為2:1,則返回的好評的比例為差評的比例的兩倍,該比例根據客戶的選擇
來設置。

上述數字資源的閱讀范圍的選定方法,可以根據用戶選擇的返回類型,
返回給用戶閱讀范圍。所述的返回類型包括按章節返回、按頁碼返回、按好
評和差評的比例等,使得返回的結果更貼合用戶的需求,滿足用戶的差異性
需求。

作為進一步的實施方式,在用戶閱讀這些數字資源時,還包括提示用戶
預先設置開啟用戶評論或標記功能,還包括提示用戶預先設置開啟共享評論
及標記的功能,將用戶的上述反饋信息傳回服務器,這樣的設置在用戶配置
的情況下來收集用戶的閱讀反饋,用戶根據需要來設置,獲得用戶的許可后
進行信息收集,提高了用戶使用的友好性。

在本實施例中,確定閱讀范圍的方式采用綜合計算的方式,或者采用根
據試讀類型的方式分別計算,這樣可以有針對性的為用戶提供推薦的閱讀范
圍,針對性更好,使得該方法計算出來的閱讀范圍更加迎合客戶的需要,從
而更好的達到試讀推薦、吸引讀者的目的。

實施例4:

本實施例中提供一種數字資源的閱讀范圍的選定方法,目的是讓用戶參
與閱讀范圍的劃定,為實現該目的,本發明提供用戶參與電子書內容評論的
方法和試讀頁碼計算的方法。

在系統的服務器中,需要配置相關的為用戶提供的評論標記等接口,如
圖2所示,具體包括如下:

步驟1:電子書閱讀器中內置“改善圖書試讀推薦的服務器地址”
ServerUrl(用戶可修改)。

步驟2:設置是否啟用“用戶評論”功能A;如:開啟或者不開啟。

步驟3:設置是否啟用“幫助改善圖書推薦”功能B;如:開啟或者不
開啟。

步驟4:打開電子書后,閱讀器讀取用戶設置的是否啟用了功能A、功
能B和ServerUrl。

步驟5:若用戶開啟了功能A,用戶選中了某個詞、句、段落,或者到
了一節的末尾,提示用戶可以做標記、寫評語。

步驟6:如果用戶開啟了功能B,在用戶確定評論、標記的時候,將評
語、頁碼、章節、圖書標識發送到改善圖書推薦的服務器。

當用戶使用時,需要對圖書等數字資源進行標記,用戶標記圖書部分,
如圖3所示:

1、用戶下載電子書閱讀器(如ApabiReaderforiOS),其中內置了
“改善圖書試讀推薦的服務器地址”,并借閱(下載)電子書(如cebx格式的
圖書)。

2、閱讀器初始啟動時,讀取ServerUrl、是否啟用“用戶評論”、是否
啟用“幫助改善圖書推薦”等配置項;如果用戶第一次打開閱讀器,提示用
戶配置是否開啟“用戶評論”功能A和“幫助改善圖書推薦”功能B的功能。

3、用戶在閱讀的過程中,選中了某個詞、句、段落,或者到了一節的
末尾,讀取用戶是否開啟了“用戶評論”的功能;如果用戶開啟了“用戶評
論”的功能,提示用戶可以做標記、寫評語。

4、如果用戶對內容作了標記或者寫了評語,首先保存信息到本地。然
后讀取用戶是否開啟了“幫助改善圖書推薦”的功能,如果用戶開啟了“幫
助改善圖書推薦”的功能,讀取ServerUrl,并向ServerUrl發送標記或評
論信息。

服務器端,進行試讀頁碼計算,從數據庫中讀取用戶對圖書的標記、評
論,根據步驟1中設置的參數計算試讀的頁碼(章節)范圍并返回頁碼(章節)
范圍。如圖4所示:試讀頁碼計算的方法包括以下步驟:

1、設置(傳入)參數:圖書標識ID、試讀總頁碼數TotalCount、返回類
型RetType(Chapter-按章節返回,page-按頁碼返回)、連續內容最少頁碼
數SeriesCount、閱讀范圍類型SampleType(All-按評論數、評論長度計算
熱度,不論好評和差評;Divide-好評和差評按比例分配)、好評頁碼(章節)
的比例GoodPer(0-1)。試讀頁碼的計算在改善圖書試讀推薦的服務器一端
完成,服務器提供獲取圖書推薦頁碼的接口,接口參數為:MetaID、
TotalCount、RetType、SeriesCount、SampleType、GoodPer。

2、服務器接收到獲取試讀頁碼的請求后,首先根據MetaID從數據庫中
讀取該圖書對應的標記和評論信息,如果沒有標記和評論信息,則提示“沒
有用戶參與試讀推薦”,并返回。

3、根據參數RetType和SampleType對標記(評論)信息進行語義分析,
并按章節或頁碼進行數目統計,具體的實現方法如實施例2中所示。

4、將排序靠前的記錄,按GoodPer、TotalCount、SeriesCount參數
進行試讀章節或頁碼的整理并返回,具體見實施例3中的具體方式。其中,
參數GoodPer只有在SampleType=Divide的時候才有效;按章節返回時不要
求連續,SeriesCount參數只在RetType=Page時有效。此外,頁碼(章節)
的返回格式為:start1-end1[,start2-end2]…[,startn-endn],返回值是
多個連續的試讀頁碼(章節)段,每段的頁碼總數不小于SeriesCount,總的
頁碼數小于(TotalCount+SeriesCount)。

此外,本實施例中還提供部分實現權重計算的算法偽代碼,如下
*/



實施例5:

本實施例中提供一種選定數字資源的閱讀范圍的系統,如圖5所示,包括:

獲取單元:獲取用戶閱讀數字資源后的反饋信息;

反饋信息值計算單元:對每條反饋信息進行分析,確定每類反饋信息的
反饋信息值;

閱讀范圍確定單元:根據確定的反饋信息值,選定數字資源的閱讀范圍。

其中,反饋信息值計算單元包括:

將簡單標記分類并統計出現的次數,根據簡單標記的類型及出現次數分
別計算正面評價權重和負面評價權重作為反饋信息值,具體如下:

S 10 = Σ i = 1 j n i × a i ; ]]>

其中,S10為正面評價權重,ai為第i類簡單標記對應的正面評價的權重值,
ni為第i類簡單標記出現的次數,j為簡單標記的類型的數量;

S 11 = Σ i = 1 j n i × r i ; ]]>

其中,S11為負面評價權重,ri為第i類簡單標記對應的負面評價的權重值,
ni為第i類簡單標記出現的次數,j為簡單標記的類型的數量。

在其他的實現方式中,反饋信息值計算單元還包括:將評論進行分類,
根據評論的類型及出現次數分別計算正面評價權重和負面評價權重作為反饋
信息值,具體如下:

S 20 = Σ i = 1 j n i × b i ; ]]>

其中,S20為正面評價權重,bi為第i類評論的對應的正面評價權重值,ni
為第i類評論的出現次數,j為評論的類型的數量;

S 21 = Σ i = 1 j n i × t i ; ]]>

其中,S21為負面評價權重,bi為第i類評論的對應的負面評價權重值,ni
為第i類評論的出現次數,j為評論的類型的數量;

其中,所述評論分為中性、積極和消極。

在另外的實現方案中,反饋信息值計算單元還可以包括:對評論和文字
標記的內容進行解析,提取好評的關鍵詞,并對各個關鍵詞設置權重值,然
后計算好評度權重作為反饋信息值,具體如下:

S 3 = Σ i = 1 j c i ; ]]>

其中,S3為好評度權重,ci為第i個好評的關鍵詞的權重值,j為好評的關
鍵詞的個數。

此外,反饋信息值計算單元還可以包括:對評論和文字標記的內容進行
解析,提取差評的關鍵詞,并對各個關鍵詞設置權重值,然后計算差評度權
重作為反饋信息值,具體如下:

S 4 = Σ i = 1 j d i ; ]]>

其中,S4為差評度權重,di為第i個差評的關鍵詞的權重值,j為差評的關
鍵詞的個數。

另外一種反饋信息值計算單元的方式包括:根據評論的數目和長度計算
熱度權重作為反饋信息值,具體如下:

S 5 = Σ i = 1 j ( a + b i × c 1 + Σ m = 1 n i ( d + w m × c 2 ) ) ]]>

其中,S5為熱度權重,j為參與的用戶數,a為用戶固定權重值,bi為第i
個用戶參與的標記數目,c1為每一個標記的固定權重系數,ni為第i個用戶參
與評論的數目,d為每一個評論的固定權重值,wm為第i個用戶的第m個評論的
字數,c2為每一個評論字的固定權重系數。

本實施例中,閱讀范圍確定單元,包括:

第一單元:根據好評度權重,選定好評度權重高的部分內容作為閱讀范
圍;

和/或第二單元:根據差評度權重,選定差評度權重高的部分內容作為閱
讀范圍;

和/或第三單元:根據熱度權重,選定熱度權重高的部分內容作為閱讀范
圍;

和/或第四單元:根據所有的正面評價權重、好評度權重以及熱度評價權
重,計算正面評價類型的權重,選定正面評價類型的權重高的部分內容作為
閱讀范圍;

和/或第五單元:根據所有的負面評價權重、差評度權重,計算負面評價
類型的權重,選定負面評價類型的權重高的部分內容作為閱讀范圍;

和/或第六單元:根據所有的權重計算出綜合權重的大小,選定綜合權重
排名靠前的部分內容作為閱讀范圍。

上述方式根據需要自由組合選擇使用。

在返回閱讀范圍的結果時,閱讀范圍確定單元還包括返回給用戶時可按
照章節返回、或按照段落返回、或按照頁碼返回。閱讀范圍確定單元還包括:
按照頁碼返回時,返回的頁碼不少于預先設置的最少連續頁碼值。本實施例
中的方案根據所述用戶閱讀后的反饋的信息確定,包括用戶的評論、標記等
信息。

顯然,上述實施例僅僅是為清楚地說明所作的舉例,而并非對實施方式
的限定。對于所屬領域的普通技術人員來說,在上述說明的基礎上還可以做
出其它不同形式的變化或變動。這里無需也無法對所有的實施方式予以窮舉。
而由此所引伸出的顯而易見的變化或變動仍處于本發明創造的保護范圍之
中。

本領域內的技術人員應明白,本發明的實施例可提供為方法、系統、或
計算機程序產品。因此,本發明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、
或結合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且,本發明可采用在一個或多個
其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(包括但不限于磁盤
存儲器、CD-ROM、光學存儲器等)上實施的計算機程序產品的形式。

本發明是參照根據本發明實施例的方法、設備(系統)、和計算機程序產
品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現流程圖
和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程
和/或方框的結合。可提供這些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、
嵌入式處理機或其他可編程數據處理設備的處理器以產生一個機器,使得通
過計算機或其他可編程數據處理設備的處理器執行的指令產生用于實現在流
程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的
裝置。

這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理設
備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中,使得存儲在該計算機可讀存儲器
中的指令產生包括指令裝置的制造品,該指令裝置實現在流程圖一個流程或
多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。

這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理設備上,
使得在計算機或其他可編程設備上執行一系列操作步驟以產生計算機實現的
處理,從而在計算機或其他可編程設備上執行的指令提供用于實現在流程圖
一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。

盡管已描述了本發明的優選實施例,但本領域內的技術人員一旦得知了
基本創造性概念,則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以,所附權
利要求意欲解釋為包括優選實施例以及落入本發明范圍的所有變更和修改。

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