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龙图腾网获悉北京金盘鹏图软件技术有限公司申请的专利一种基于行为分析的图书馆书籍推送方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118747235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410733298.0，技术领域涉及：G06F16/906；该发明授权一种基于行为分析的图书馆书籍推送方法与系统是由闫振平;段英鹏;高磊;杜强的设计研发完成，并于2024-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于行为分析的图书馆书籍推送方法与系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于行为分析的图书馆书籍推送方法与系统，涉及信息处理技术领域，通过图书馆的借阅系统，实时采集读者的行为数据，并根据读者行为数据构建兴趣模型，分析出读者的兴趣偏好和行为模式；根据分析得到的读者兴趣偏好和行为模式进行聚类分析，生成不同读者的聚类画像；基于采集的读者行为数据和图书馆的本地资源，计算每本书籍的质量指标数据，构建聚类画像与书籍质量指标数据的关系图谱；通过借阅系统的问答界面与读者进行问题交互，提取问答中的搜索关键词，根据提取的搜索关键词，生成个性化的书籍推荐列表；计算书籍推荐列表中各书籍的融合推荐得分，根据融合推荐得分确定出目标推荐书籍，能够实现个性化的书籍推荐。

本发明授权一种基于行为分析的图书馆书籍推送方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于行为分析的图书馆书籍推送方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 通过图书馆的借阅系统，实时采集读者的行为数据，并根据读者行为数据构建兴趣模型，分析出读者的兴趣偏好和行为模式； 根据分析得到的读者兴趣偏好和行为模式进行聚类分析，生成不同读者的聚类画像； 基于采集的读者行为数据和图书馆的本地资源，计算每本书籍的质量指标数据，构建聚类画像与书籍质量指标数据的关系图谱； 通过借阅系统的问答界面与读者进行问题交互，提取问答中的搜索关键词，根据提取的搜索关键词，并结合读者的兴趣模型和行为数据，生成个性化的书籍推荐列表； 根据书籍的质量指标数据和推荐模型输出的推荐得分，计算书籍推荐列表中各书籍的融合推荐得分，根据融合推荐得分确定出目标推荐书籍； 其中，根据读者行为数据构建兴趣模型时，包括以下步骤： 收集读者的借阅行为数据、访问行为数据、搜索行为数据以及付费行为数据； 对收集到的行为数据进行分析，提取借阅行为特征，并从借阅的书籍内容中提取借阅关键词和主题； 根据提取的借阅行为特征和借阅书籍内容的借阅关键词和主题，构建每个读者的兴趣向量；其中，兴趣向量的每个维度代表一个主题，计算每个读者对不同主题的兴趣权重和借阅关键词的权重； 将计算得到的各主题和借阅关键词权重整合到一个兴趣向量中，形成一个综合的兴趣向量，使用整合后的兴趣向量构建读者的兴趣模型； 使用矩阵分解将读者和书籍评分矩阵分解为特征矩阵，挖掘潜在的兴趣特征，优化兴趣模型； 其中，计算每个读者对不同书籍类别的兴趣权重时，计算每个主题的借阅频次和借阅时长的加权和，作为该主题的兴趣权重；兴趣权重的计算公式为： 兴趣权重历史＝α×借阅频次历史+b×借阅时长历史 其中，α为借阅频次权重，b为借阅时长权重； 读者借阅关键词的权重计算时，计算每个借阅关键词在读者行为数据中的权重，其中，借阅关键词权重的计算公式为： 关键词权重k＝Tk×Ik 其中，Tk是关键词k在读者行为数据中的频次，Ik是关键词k在所有读者行为数据中的逆文档频率； 其中，计算每本书籍的质量指标数据时，包括以下步骤： 从图书馆系统中提取每本书籍的借阅次数、借还时间和用户评分数据；其中，每本书籍被借阅的总次数记录为Bi；书籍所有借阅时长的平均值记录为Ti；书籍的平均评分记录为Si； 将借阅次数、借还时间和用户评分数据进行加权计算得到质量分数Qi，计算公式为： Qi＝ω1·Bi+ω2·Ti+ω3·Si 其中，ω1、ω2和ω3分别为借阅次数权重、借还时间权重以及评分平均值权重； 构建聚类画像与书籍质量指标数据的关系图谱时，包括以下步骤： 根据读者的兴趣模型和行为数据进行聚类分析，生成每个聚类的平均特征向量，代表不同类型读者的画像； 将每个聚类画像与书籍质量指标数据进行关联，绘制关系图谱，在关系图谱中，每个节点代表一个读者聚类或一本书籍，边的权重表示该聚类中的读者对书籍的兴趣程度； 利用计算的质量指标数据Qi和读者聚类画像中的特征向量，通过余弦相似度确定图谱中的边的权重，得到聚类画像与书籍质量指标数据的关系图谱。

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