[发明专利]阅读对象的评分方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种阅读对象的评分方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取阅读对象的对象信息，其中，所述对象信息至少包括两个维度的信息；根据预设的各维度的评分计算规则，对应地获得各维度的分值特征；根据所述各维度的分值特征，得到所述阅读对象的评分。本发明实施例，具有阅读对象的评分结果客观的优点，进而，用户可以根据评分选择优质的阅读对象。

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，具体涉及一种阅读对象的评分方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

阅读对象，如图书(即：电子图书)评分，是用户在观看网站图书介绍的过程中，基于各种信息给出的图书的综合评分，方便用户进行选择阅读。目前，常见的做法主要是人工打分、通过用户历史评分求均值、爬取其他网站该阅读对象的评分作为参考等对图书进行评分。

人工打分缺乏客观性，通过用户历史评分求均值、爬取其他网站该阅读对象的评分作为参考等对图书进行评分，需要大量的历史数据或者大量的其他网站该阅读对象的评分作为基础，如果书籍的历史数据或者其他网站该阅读对象的评分少时(如新书)，这样的评分显然参考价值低。

发明内容

基于现有技术中存在的问题，本发明实施例提出一种阅读对象的评分方法、装置、电子设备及存储介质。

第一方面，本发明实施例提供了一种阅读对象的评分方法，包括：

获取阅读对象的对象信息，其中，所述对象信息至少包括两个维度的信息；

根据预设的各维度的评分计算规则，对应地获得各维度的分值特征；

根据所述各维度的分值特征，得到所述阅读对象的评分。

进一步地，包括：所述阅读对象包括书籍，所述至少包括两个维度的信息包括第一维度的图像信息、第二维度的文章信息和第三维度的首页信息中的至少两个；所述根据预设的各维度的评分计算规则，对应地获得各维度的分值特征，包括：

根据所述各维度的评分计算规则，对应地获得图像信息综合分值、文章信息综合分值和首页信息综合分值的至少两个；

所述根据所述各维度的分值特征，得到所述阅读对象的评分，包括：将所述图像信息综合分值、文章信息综合分值和首页信息综合分值的至少两个输入分数回归模型，得到所述书籍的评分，其中，所述分数回归模型是预先根据各样本书籍的各维度的分值特征和各维度的分值特征的权重基于机器学习算法训练得到。

进一步地，所述图像信息包括封面结构和插图，所述图像信息综合分值包括封面结构得分、插图得分和插图比例得分，

所述根据预设的各维度的评分计算规则，对应地获得各维度的分值特征，包括：

获取封面图像的整体架构得分和信息全面性得分，并根据所述整体架构得分和信息全面性得分得到所述封面结构得分；

获取插图的清晰美观度得分和信息匹配度得分，并根据所述清晰美观度得分和信息匹配度得分得到所述插图得分；

根据插图数量书籍的总页数的比值，得到所述插图比例得分。

进一步地，所述获取封面图像的整体架构得分，包括：

将所述封面图像输入整体架构得分模型，得到所述整体架构得分，其中，所述整体架构得分模型是预先根据各样本书籍的封面图像基于机器学习算法训练得到；

所述获取插图的清晰美观度得分，包括：

将所述封面图像输入清晰美观度得分模型，得到所述清晰美观度得分，其中，所述清晰美观度得分模型是预先根据各样本书籍的插图基于机器学习算法训练得到。