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申请/专利权人：深圳市二一教育科技有限责任公司

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的在线书城管理方法及系统，包括：获取用户特征信息，根据所述用户特征信息对目标用户进行偏好分析，并构建用户偏好画像；获取目标书城书籍信息，进行书籍关联性分析，根据分析结果结合用户偏好画像进行个性化学习路径推荐；获取目标书城的阅读状况信息，对目标书城进行阅读风格分析，得到阅读风格分析信息；根据阅读风格分析信息对目标书城进行阅读趋势分析，并进行运营策略制定。通过人工智能进行智能推荐和个性化定制，可以更好地满足用户的阅读喜好。同时，实时数据分析技术使得书城能够快速响应市场变化，灵活调整运营策略，增强目标书城的竞争力。

主权项：1.一种基于人工智能的在线书城管理方法，其特征在于，包括：获取用户特征信息，根据所述用户特征信息对目标用户进行偏好分析，并构建用户偏好画像；获取目标书城书籍信息，进行书籍关联性分析，根据分析结果结合用户偏好画像进行个性化学习路径推荐；获取目标书城的阅读状况信息，对目标书城进行阅读风格分析，得到阅读风格分析信息；根据阅读风格分析信息对目标书城进行阅读趋势分析，并进行运营策略制定；所述进行书籍关联性分析，根据分析结果结合用户偏好画像进行个性化学习路径推荐，具体包括：获取目标书城书籍信息、书城用户阅读历史信息、用户实时阅读信息和用户偏好画像；根据所述目标书城书籍信息进行内容关联性分析，计算各书籍之间的曼哈顿距离，并与预设阈值进行判断，得到第一关联性分析信息；根据所述书城用户阅读历史信息进行阅读关联性分析，通过书城用户的阅读历史构建用户阅读序列，通过用户阅读序列将阅读书籍按照时间顺序和阅读顺序进行关联，得到第二关联性分析信息；统计各类历史阅读书籍的阅读频率和时长作为关联度，结合第一关联性分析信息和第二关联性分析信息构建书籍关联图谱；根据马尔科夫算法结合协同过滤算法进行阅读书籍混合推荐，并构建阅读推荐模型，将用户实时阅读信息和用户偏好画像信息输入至阅读推荐模型中进行阅读推荐分析，得到阅读推荐信息；根据书籍关联图谱结合所述阅读推荐信息进行推荐优先级评估，将关联度作为优先推荐评估指标，对各推荐书籍进行优先级评估，得到优先级评估信息；结合阅读推荐信息和优先级评估信息进行个性化学习路径制定，并推送至目标用户进行推荐；所述将用户实时阅读信息和用户偏好画像信息输入至阅读推荐模型中进行阅读推荐分析，得到阅读推荐信息，还包括：根据用户实时阅读信息和用户偏好画像计算目标书城的相似用户和相似书籍，并构建相似用户集合和相似书籍集合；基于协同过滤算法通过用户偏好画像和书籍关联图谱生成第一推荐名单，通过书籍关联图谱提取第一推荐名单中各书籍的阅读频率，并进行排序，根据排序结果构建第二推荐名单；计算第一推荐名单和第二推荐名单的交集和并集，得到交集推荐名单信息和并集推荐名单信息；根据用户实时阅读信息从相似用户集合中随机选取N名相似用户，通过书城用户阅读历史信息提取相似用户的后续阅读书籍，构成第三推荐名单；根据第三推荐名单结合关联书籍图谱提取各书籍的关联度信息，作为推荐权重；将第三推荐名单与并集名单进行对比分析，若存在并集名单中，则保留目标推荐书籍，若不存在并集名单中，则舍弃目标推荐书籍；根据对比分析结果和交集推荐名单信息构成第四推荐名单，通过推荐权重对第四推荐名单进行加权计算，根据加权计算结果选取最终推荐书籍，得到阅读推荐信息。

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