本發(fā)明涉及版權(quán)作品開發(fā)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于互聯(lián)網(wǎng)的版權(quán)作品的推薦方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

網(wǎng)絡(luò)文學(xué)是一種新近出現(xiàn)的文學(xué)樣式，它是指以互聯(lián)網(wǎng)為發(fā)表平臺(tái)和傳播媒介，借助超文本連接和多媒體演繹的手段來表現(xiàn)主題，在網(wǎng)上創(chuàng)作發(fā)表，供網(wǎng)民閱讀的文學(xué)作品、類文學(xué)文本及含有一部分文學(xué)成分的網(wǎng)絡(luò)藝術(shù)品，其中以網(wǎng)絡(luò)文學(xué)原創(chuàng)作品為主。

現(xiàn)有技術(shù)中，投資方想要尋找合適的版權(quán)作品，常常依靠運(yùn)氣進(jìn)行，缺乏一種準(zhǔn)確、高效的推薦方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的基于互聯(lián)網(wǎng)的版權(quán)作品的推薦方法和系統(tǒng)。

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種基于互聯(lián)網(wǎng)的版權(quán)作品的推薦方法，包括：

s1、接收用戶終端發(fā)送的推薦請(qǐng)求，所述推薦請(qǐng)求包括該用戶終端喜好的版權(quán)作品的名稱；

s2、根據(jù)所述推薦請(qǐng)求獲得版權(quán)作品的推薦邏輯，所述推薦邏輯包括作品版權(quán)的推薦順序；

s3、根據(jù)所述推薦邏輯，向所述用戶終端推薦版權(quán)作品。

根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，還提供一種基于互聯(lián)網(wǎng)的版權(quán)作品的推薦系統(tǒng)，包括：

接收推薦請(qǐng)求模塊，用于接收用戶終端發(fā)送的推薦請(qǐng)求，所述推薦請(qǐng)求包括該用戶終端喜好的版權(quán)作品的名稱；

推薦邏輯模塊，用于根據(jù)所述推薦請(qǐng)求獲得版權(quán)作品的推薦邏輯，所述推薦邏輯包括作品版權(quán)的推薦順序；

推薦模塊，用于根據(jù)所述推薦邏輯，向所述用戶終端推薦版權(quán)作品。

本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N基于互聯(lián)網(wǎng)的版權(quán)作品的推薦方法和系統(tǒng)，通過建立在海量數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上進(jìn)行分析推薦，能夠滿足投資方的個(gè)性化推薦需求。

附圖說明

圖1為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的推薦方法的流程示意圖；

圖2為根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的推薦方法步驟s2的流程示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例，對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式作進(jìn)一步詳細(xì)描述。以下實(shí)施例用于說明本發(fā)明，但不用來限制本發(fā)明的范圍。

現(xiàn)有技術(shù)中，投資方想要尋找合適的版權(quán)作品，常常依靠運(yùn)氣進(jìn)行，缺乏一種準(zhǔn)確、高效的推薦方法，因此，本發(fā)明提供一種基于互聯(lián)網(wǎng)的版權(quán)作品的推薦方法，如圖1所示，包括：

s1、接收用戶終端發(fā)送的推薦請(qǐng)求，推薦請(qǐng)求包括該用戶終端喜好的版權(quán)作品的名稱；

需要注意的是，為了保證推薦的準(zhǔn)確性，本發(fā)明需要用戶終端發(fā)送喜好的版權(quán)作品的名次，例如《鬼吹燈》。

s2、根據(jù)推薦請(qǐng)求獲得版權(quán)作品的推薦邏輯，推薦邏輯包括作品版權(quán)的推薦順序；

需要注意的是，當(dāng)接收到推薦請(qǐng)求后，本發(fā)明就會(huì)進(jìn)一步產(chǎn)生推薦邏輯，以接收到《鬼吹燈》為例，本發(fā)明的推薦方法會(huì)結(jié)合《鬼吹燈》的類型：盜墓、探險(xiǎn)類進(jìn)行檢索，推薦例如《盜墓筆記》、《藏?；ā返劝鏅?quán)作品，并按順序進(jìn)行推薦。

s3、根據(jù)推薦邏輯，向用戶終端推薦版權(quán)作品。

需要注意的是，本發(fā)明通過建立在海量數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)上進(jìn)行分析推薦，能夠滿足投資方的個(gè)性化推薦需求

在一個(gè)實(shí)施例中，步驟s1之前還包括

s0、基于互聯(lián)網(wǎng)，抓取文學(xué)平臺(tái)上的版權(quán)作品。

需要注意的是，本發(fā)明是對(duì)版權(quán)作品進(jìn)行的全網(wǎng)信息監(jiān)測(cè)、涵蓋當(dāng)前主流的40多個(gè)網(wǎng)絡(luò)文學(xué)平臺(tái)和社交平臺(tái)、如起點(diǎn)中文、新浪微博、百度貼吧、紅袖添香等，盡可能保證了版權(quán)作品的完整。

在一個(gè)實(shí)施例中，抓取文學(xué)平臺(tái)上的版權(quán)作品的步驟，進(jìn)一步包括：

抓取版權(quán)作品的簡(jiǎn)介以及章節(jié)名稱，并基于版權(quán)作品的簡(jiǎn)介對(duì)版權(quán)作品進(jìn)行分類。

需要注意的是，為了節(jié)約存儲(chǔ)空間、提高檢索效率，本發(fā)明根據(jù)版權(quán)作品的簡(jiǎn)介和章節(jié)名次進(jìn)行抓取，對(duì)版權(quán)作品的簡(jiǎn)介，應(yīng)用中文語義分析以及人工智能算法進(jìn)行分類，由于不同的文學(xué)網(wǎng)址有自己的分類方法，因此，進(jìn)行全網(wǎng)數(shù)據(jù)整合的時(shí)候要進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即在抓取版權(quán)作品后，統(tǒng)一進(jìn)行分類。

在一個(gè)實(shí)施例中，如圖2所示，步驟s2進(jìn)一步包括：

s2.1、根據(jù)推薦請(qǐng)求查詢?cè)撚脩艚K端喜好的版權(quán)作品，查找對(duì)應(yīng)該用戶終端喜好的版權(quán)作品所在的分類；

s2.2、對(duì)該用戶終端喜好的版權(quán)作品所在的分類中的版權(quán)作品，根據(jù)版權(quán)作品的基本屬性、版權(quán)作品在平臺(tái)的關(guān)注人群屬性、版權(quán)交易屬性、出版屬性、內(nèi)容信息、作品的作者相關(guān)信息、輿情以及表現(xiàn)度進(jìn)行排序，獲得版權(quán)作品的推薦邏輯。版權(quán)作品的基本屬性包括：作品首發(fā)時(shí)間，作品的完結(jié)狀態(tài)信息，作品的章節(jié)數(shù)、字?jǐn)?shù)信息，作品來源信息；

版權(quán)作品在平臺(tái)的關(guān)注人群屬性包括：關(guān)注人群的性別信息、關(guān)注人群的地域信息、作品作者的粉絲學(xué)歷信息。

版權(quán)交易屬性包括：交易內(nèi)容信息、交易時(shí)間信息以及是否交易信息。

出版屬性包括：是否出版，出版社信息以及出版時(shí)間信息；

內(nèi)容信息包含：作品的簡(jiǎn)介、作品的風(fēng)格、作品的標(biāo)簽、作品的人物和故事線等相關(guān)信息。

作品的作者相關(guān)信息包括：作者的作品數(shù)信息以及作者的獲獎(jiǎng)信息、作者的熱度信息。

具體地，以探險(xiǎn)類中的版權(quán)作品為例，對(duì)每一個(gè)版權(quán)作品在各平臺(tái)的關(guān)注度、版權(quán)交易屬性、出版屬性、內(nèi)容信息、輿情以及表現(xiàn)度進(jìn)行量化處理。關(guān)注度越高，則分?jǐn)?shù)越高；版權(quán)交易屬性越簡(jiǎn)單，則分?jǐn)?shù)越高；內(nèi)容信息越多，則分?jǐn)?shù)越高；輿情和表現(xiàn)度越高，分?jǐn)?shù)越高；最后，將分?jǐn)?shù)進(jìn)行加權(quán)、排序，分?jǐn)?shù)越高則排名越靠前，以此獲得版權(quán)作品的推薦邏輯。

在一個(gè)實(shí)施例中，作品在平臺(tái)的關(guān)注度包括：關(guān)注人群的性別信息、版權(quán)作品的完結(jié)狀態(tài)信息、版權(quán)作品的總字?jǐn)?shù)信息；

需要注意的是，關(guān)注人群的性別信息用來表示關(guān)注人群的主要性別，以《鬼吹燈》為例，關(guān)注人群的性別信息為男性，版權(quán)作品的完結(jié)狀態(tài)信息用來表示版權(quán)作品是否完結(jié)，且完結(jié)的分?jǐn)?shù)相比未完結(jié)的分?jǐn)?shù)低，是因?yàn)槲赐杲Y(jié)的版權(quán)作品在未來具有更多的關(guān)注度和話題性，版權(quán)作品的總字?jǐn)?shù)信息以版權(quán)作品的總字?jǐn)?shù)來衡量，總字?jǐn)?shù)越多則分?jǐn)?shù)越高。

版權(quán)交易屬性包括交易內(nèi)容信息、交易時(shí)間信息以及是否交易信息；

需要注意的是，版權(quán)作品的作者的作品數(shù)越多，則分?jǐn)?shù)越多，因?yàn)檫@樣更容易構(gòu)成宏大的世界觀，有利于ip挖掘，粉絲學(xué)歷程度越高，說明該版權(quán)作品可變現(xiàn)的能力越強(qiáng)。

輿情包括版權(quán)作品的關(guān)注人數(shù)、關(guān)注人數(shù)周增長(zhǎng)量、百度知道聲量、百度知道聲量周增長(zhǎng)量、發(fā)帖周增長(zhǎng)量、貼吧相關(guān)發(fā)帖量、微博聲量、微博聲量周增長(zhǎng)量、相關(guān)帖量、相關(guān)貼周增長(zhǎng)量以及微指數(shù)；

表現(xiàn)度包括版權(quán)作品的訂閱數(shù)信息、評(píng)論度信息、日點(diǎn)擊數(shù)信息、總點(diǎn)擊數(shù)信息、上榜持續(xù)時(shí)長(zhǎng)信息、上榜次數(shù)信息、上榜平均名次信息。

在一個(gè)實(shí)施例中，推薦請(qǐng)求還包括該用戶終端的身份信息，身份信息表示用戶終端屬于影視投資方還是游戲投資方，若屬于影視投資方，則側(cè)重選取關(guān)注人群的性別信息為女性的版權(quán)作品，若屬于游戲投資方，則側(cè)重選取關(guān)注人群的性別信息為男性的版權(quán)作品。

在一個(gè)實(shí)施例中，步驟s2.2之前還包括：

根據(jù)該用戶終端的身份信息，對(duì)該用戶終端喜好的版權(quán)作品所在的分類中的所有版權(quán)作品進(jìn)行篩選，獲得篩選后的該用戶終端喜好的版權(quán)作品所在的分類中的版權(quán)作品。

具體地，若屬于影視投資方，則將關(guān)注人群的性別信息為男性的版權(quán)作品篩除，若屬于游戲投資方，則將關(guān)注人群的性別信息為女性的版權(quán)作品篩除。

本發(fā)明還提供一種基于互聯(lián)網(wǎng)的版權(quán)作品的推薦系統(tǒng)，包括：

接收推薦請(qǐng)求模塊，用于接收用戶終端發(fā)送的推薦請(qǐng)求，推薦請(qǐng)求包括該用戶終端喜好的版權(quán)作品的名稱；

推薦邏輯模塊，用于根據(jù)推薦請(qǐng)求獲得版權(quán)作品的推薦邏輯，推薦邏輯包括作品版權(quán)的推薦順序；

推薦模塊，用于根據(jù)推薦邏輯，向用戶終端推薦版權(quán)作品。

最后，本申請(qǐng)的方法僅為較佳的實(shí)施方案，并非用于限定本發(fā)明的保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。