电子书快速预览方法及有快速预览阅读模式的电子书的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种电子书快速预览方法，本发明还涉及具有快速预览阅读模式的电 子书。
【背景技术】
[0002] 人们逛书店买书，通常会快速翻页，找到感兴趣的部分，然后细读一段，再决定是 否购买这本书。然而电子书相比纸书的一大弱点是它不能像纸书一样通过双手快速翻页， 通常是通过进度条拖拽或者目录跳转进行低效率的快速浏览。
[0003] 以上【背景技术】内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案，其并不 必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日 已经公开的情况下，上述【背景技术】不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。
【发明内容】
[0004] 本发明（主要）目的在于提出一种电子书快速预览方法及有快速预览阅读模式的 电子书，以解决上述现有技术存在的低效率浏览的技术问题。
[0005] 为此，本发明提出一种电子书快速预览的方法，包括如下步骤：第一步：对电子书 的内容对象进行编号；第二步：对所述内容对象进行分段；第三步：采集用户自然属性信息 和用户行为属性信息；第四步：根据所述自然属性的维度和行为属性的维度统计出热点 内容；第五步：将所述热点内容依据触发指令呈现在屏幕上。
[0006] 所述行为属性信息包括电子书的每个内容对象在屏幕上呈现的时长。
[0007] 所述行为属性信息包括读者关联内容的长度和所述关联内容在屏幕上呈现的时 长。
[0008] 所述内容对象包括字符、表格、图片、音频、视频。
[0009] 所述第四步具体包括如下步骤：确定需要统计的自然属性维度，设定每个自然属 性维度的权重值；进行第一权重运算，获得单个行为属性维度的热度值；统计出单个行为 属性维度的热度值大于阈值的内容即为热点内容。
[0010] 所述第四步具体包括如下步骤：确定需要统计的自然属性维度，并设定每个自然 属性维度的权重值；确定需统计的行为属性维度，并设定每个行为属性维度的权重值；进 行第一权重运算，获得单个行为属性维度的热度值；进行第二权重运算，获得至少两个行为 属性维度的多维度热度值；统计出多维度热度值大于阈值的内容即为热点内容。
[0011] 所述第四步具体包括如下步骤：确定需要统计的自然属性维度，并设定每个自然 属性维度的权重值；确定需统计的行为属性维度，并设定每个行为属性维度的权重值；进 行第一权重运算，获得单个行为属性维度的热度值；进行第二权重运算，获得所有行为属性 维度的综合热度值；统计出综合热度值大于阈值的内容即为热点内容。
[0012] 第四步之后还包括如下步骤：根据所述热点内容生成热度谱图或热度曲线图，所 述热度谱图或热度曲线图上有快速定位杆。
[0013] 所述第五步中通过移动所述快速定位杆定位到所述热点内容。
[0014] 为此，本发明还提出一种具有快速预览阅读模式的电子书，其特征在于：包括编号 模块、分段模块、采集模块、热点定义模块和控制模块，所述编号模块对电子书的内容对象 进行编号；所述分段模块对所述内容对象进行分段；所述采集模块采集用户自然属性信息 和用户行为属性信息；所述热点定义模块根据所述自然属性的维度和行为属性的维度统计 出热点内容；所述控制模块将所述热点内容依据触发指令呈现在屏幕上。
[0015] 本发明与现有技术对比的有益效果包括：本专利申请通过统计各用户在电子书阅 读过程中留下的行为属性信息，，为用户提供真实有意义的快速预览的功能。这可帮助用户 全面掌控电子书概况，操作简洁，一步即可快速预览内容片段。进一步地，本专利申请依据 其他用户有效停留时长、笔记条数、笔记热门情况等多重条件为用户提供快速预览的功能， 其意义在于：结合多维度的数据统计，为用户提供目标性强的可预览内容。
【附图说明】
[0016] 图1是本专利申请的电子书快速预览方法的流程图；
[0017] 图2是使用本专利申请生成的热度曲线图的示意图；
[0018] 图3是使用本专利申请的电子书快速预览的示意图；
[0019] 图4是使用本专利申请生成的热度谱图的示意图；
[0020] 图5是使用本专利申请中的内容片断统计示意图；图6是本专利申请的有快速预 览阅读模式的电子书的结构示意图。
【具体实施方式】
[0021] 下面结合【具体实施方式】并对照附图对本发明作进一步详细说明。应该强调的是， 下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。
[0022] 参照以下附图，将描述非限制性和非排他性的实施例，其中相同的附图标记表示 相同的部件，除非另外特别说明。
[0023] 本领域技术人员将认识到，对以上描述做出众多变通是可能的，所以实施例仅是 用来描述一个或多个特定实施方式。
[0024] 如图1所示，一种电子书快速预览的方法，包括如下步骤：
[0025] 第一步：对电子书的内容对象进行编号。
[0026] 内容对象可以包括字符、表格、图片、音频、视频。可以对每个内容对象进行编号。 编号方式可以采用自然数递增的方式。
[0027] 第二步：对内容对象进行分段。
[0028] 可以将内容对象按照相应规则进行分段，包括但不限于：按照字数、按照章节、按 照段落、按照媒体类型、按照内容对象的数量（百分比）等方式进行分段，得到从1到N个 内容片段（注：内容片段为一个或多个连续内容对象的组合，下文中的N均指代内容片段的 总数值，下文中的η指代第η个内容片段，其中1彡η彡N)。
[0029] 第三步：采集用户自然属性信息和用户行为属性信息。
[0030] 用户自然属性：用户群体在自然条件下固有的属性，比如：性别、年龄、地区、时 间等。
[0031] 用户行为属性：用户群体在自然条件下产生的动作行为，比如：购买、收藏、阅读、 评论等。
[0032] 在一个实施例中，统计的行为属性信息包括电子书的每个内容对象在屏幕上呈现 的时长。在电子书的阅读过程中，以三元组（〇bj_id，time，duration)的形式记录每个内容 对象在屏幕上呈现的开始时间点和时长，〇bj_id是电子书的内容对象编号，time是电子书 内容对象在屏幕呈现开始时间，duration是内容对象呈现的时长。上述内容对象编号也可 以换成编码。三元组的详细描述可见下表：
[0035] 当然，在实际运作时，并不限制于上述的三元组，可能会包含更多如：年龄、性别、 地区等信息。
[0036] 相比现有技术，使用"三元组（obj_id，time，duration) "形式有以下优点：
[0037] 1.数据来自读者用户，更能体现出用户的偏好。
[0038] 2.数据经过分析后，能够准确的标识出每个内容片段在不同维度统计下用户的喜 好程度。
[0039] 3.用户可以选择自己感兴趣的维度，从大数据分析的结果中，获取内容的热度值， 用来判断内容是否符合自己的兴趣爱好，是否适合购买、收藏或其它操作。
[0040] 三元组形式的信息被自动、准确的收集，这为后续的大数据分析提供基础，从而能 实现快速预览。
[0041] 在另一个实施例中，统计的行为属性信息包括读者关联内容的长度，以及该关联 内容后续在屏幕上呈现的时长。就选中的单个或多个连续的对象，读者可以将电子书之外 的图、文、音频、视频对象与之关联，并将关联的对象上传到云端服务器，其他读者点击源标 识可以呈现该对象。读者在阅读过程中为电子书的内容片段关联文字、图片、音频、视频，记 录格式为四元组：（内容片段起始〇bj_id，内容片段结束obj_id，time，length)，其中，time 是指读者关联的内容的时间点，length是指关联的内容的长度。所述内容长度：文本按字 数计算，图片按个计算，音频和视频按时长计算。
[0042] 四元组的详细描述可见下表：
[0043]
[0044] 当然，在实施过程中，并不限制于上述的四元组，可能会包含更多如：年龄、性别、 地区等信息（下文统称为：自然属性维度）。
[0045] 上述被统计的行为数据和用户其他行为的数据同步到云端服务器，上述其他行为 包括但不限于：转发，分享，评论，收藏，加入购物车，购买，点赞，添加笔记等（下文统称为： 行为属性维度）。
[0046] 第四步：根据自然属性维度和行为属性维度统计出热点内容。
[0047] 定义热点内容的具体步骤可以包括如下：
[0048] 4. 1设定需要统计的自然属性维度，并设定每个自然属性维度的权重值PKp(假设 一共预设定了 Ρ个自然属性维度，1 < Ρ < Ρ，在下文中：Ρ表示第Ρ个自然属性维度，Ρ表示 设定的自然属性维度总数值，ΡΚρ表示自然属性维度下的权重值）
[0049] 4. 2确定统计的行为属性维度，并设定每个行为属性维度的权重值AKa (假设一个 预设定了 A个行为属性维度，1 < a < A，在下文中：a表示第a个行为属性维度，A表示行为 属性维度的总数值，AKa表示行为属性权重值）
[0050] 4. 3提交第三步中采集的数据，并对数据进行量化，统计出用户在第η个内容片段 上某一个特定行为属性维度和不同的自然属性维度3个条件下的信息数据总量C np (Cnp:当 前统计出来的信息数据总量，第η个内容片段上面，在第p个自然属性维度下，完成量化后 的总和为C np。在4. 3步骤中，会使用Cnp(l彡η彡Ν，1彡ρ彡Ρ)代表不同自然属性维度下 信息数据总量）。
[0051] 量化：本文档中指将信息数据转换为可以统计的数字数据。量化的方法可以按照 用户的行为次数，用户行为持续时长等进行转换。比如：用户购买了一本书，可以量化为 1 ;同理，如果用户在第η个内容片段阅读了半分钟，可以量化为0.5。
[0052] 4. 4进行第一权重运算，获得单个行为属性维度的热度值（下文简称单维度热度 值）。
[0053]运算法则：Sna= C^PKi+C^Pl+C^PK#..·
[0054] 其中Sna标识当前运算后得出的结果，下文会取用当前的Sna结果做第二权重运算 (S na表示