通过人机交互而向用户提供推荐信息的方法及装置制造方法及图纸

本公开提供一种通过人机交互而向用户提供推荐信息的方法及装置。根据本公开的方法(200)包括：与用户进行人机交互(S210)；在交互过程中根据交互内容而提取信息(S220)；根据提取的信息，持续更新向用户推荐的信息(S230)；在交互过程中，将更新的信息不断推荐给用户(S240)。根据本公开的装置主要包括推荐模块和交互引擎，分别用来执行上述操作。通过本公开的方法和装置，推荐模块不断地根据用户反馈而调整推荐结果，直到用户找到自己喜欢的产品或服务。

【技术实现步骤摘要】
通过人机交互而向用户提供推荐信息的方法及装置
本专利技术涉及人机交互与信息推荐，更具体涉及通过人机交互而向用户提供推荐信息的方法及装置。
技术介绍
人机交互系统已被广泛应用于图形交互方式的系统，如手机app和PC网站，为用户提供了优于搜索的体验。但图形交互方式下的人机交互系统因为受限于图形界面的大小而无法与用户进行丰富的互动，用户对推荐结果的反馈形式非常有限，常见的仅有“喜欢”、“不喜欢”、“跳过”等动作。这极大地降低了用户成功定位自己喜欢产品的成功率。因此，希望提供一种通过人机交互而向用户提供推荐信息的方法及装置，能够根据用户的多种反馈，提供丰富的应对方式，以便用户最终找到自己喜欢的产品或服务。
技术实现思路
如上所述，本专利技术的目的在于使得用户能够在与产品或服务人机交互系统的交互中提供多种反馈，而人机交互系统可以根据用户的反馈情况提供丰富的应对方式，以便用户最终找到自己喜欢的产品。根据本专利技术的第一方面，提供一种通过人机交互而向用户提供推荐信息的方法。该方法可以包括如下步骤：与用户进行人机交互；在交互过程中根据交互内容而提取信息；根据提取的信息，持续更新向用户推荐的信息；在交互过程中，将更新的信息不断推荐给用户。优选地，所述人机交互包括通过文字、语音、表情或链接进行的交互。优选地，所述的与用户进行人机交互可以包括主动询问用户。优选地，与用户进行人机交互的步骤可以进一步包括：依据用户画像与用户进行人机交互。在交互过程中根据交互内容而提取信息的步骤可以进一步包括：在交互过程中根据交互内容而进一步更新用户画像。根据提取的信息，持续更新向用户推荐的信息的步骤可以进一步包括：根据用户画像，持续更新向用户推荐的信息。所述用户画像是指根据用户注册信息或者根据与用户的交互而获取的用户个人信息和偏好信息。优选地，向用户推荐的信息包括以下至少一种：产品或服务的分类列表；具体产品或服务列表；产品或服务相关信息；产品或服务相关信息链接；对用户问题的回复；可供用户选择的选项。优选地，根据本专利技术第一方面的通过人机交互而向用户提供推荐信息的方法可以进一步包括：如果用户表达对推荐信息满意，则向用户推荐更多相似的信息；如果用户表达对推荐信息不满意，则向用户重新推荐信息。优选地，在交互过程中根据交互内容而提取信息的步骤可以进一步包括：提取用户对产品或服务要求的结构化数据。根据提取的信息，持续更新向用户推荐的信息的步骤可以进一步包括：依据用户对产品或服务要求的结构化数据调整算法，更新向用户推荐的产品或服务列表。优选地，所述人机交互是在特定行业背景下进行的。根据提取的信息，持续更新向用户推荐的信息的步骤进一步包括：依据提取的信息和行业背景而持续更新向用户推荐的产品或服务列表。根据本专利技术的第二方面，提供一种通过人机交互而向用户提供推荐信息的装置。该装置可以包括：推荐模块，被配置用于生成向用户推荐的信息；交互引擎，被配置用于：与用户进行人机交互；在交互过程中根据交互内容而提取信息；将所述推荐模块生成的向用户推荐的信息呈现给用户。其中，所述推荐模块可以进一步被配置用于：根据所述交互引擎提取的信息，持续更新向用户推荐的信息；所述交互引擎可以进一步被配置用于在交互过程中，将更新的信息不断呈现给用户。根据本专利技术的第三方面，提供一种计算机可读介质，用于记录可由处理器执行的指令，所述指令在被处理器执行时，使得处理器执行通过人机交互而向用户提供推荐信息的方法，包括如下操作：与用户进行人机交互；在交互过程中根据交互内容而提取信息；根据提取的信息，持续更新向用户推荐的信息；在交互过程中，将更新的信息不断推荐给用户。人机交互系统可以与用户通过文字、语音、表情、链接等进行多轮的交互。如果用户输入的反馈是自然语言，系统可以利用自然语言处理和机器学习技术理解用户的反馈，之后人机交互系统对应地调整推荐结果。这个过程不断重复直到用户找到令自己满意的产品或服务。附图说明下面参考附图结合实施例说明本专利技术。在附图中：图1是根据本专利技术的一个具体实施例，在人机交互中推荐产品的方法的流程图。图2是根据本专利技术的通过人机交互而向用户提供推荐信息的方法的流程图。图3是根据本专利技术的通过人机交互而向用户提供推荐信息的装置的示意框图。具体实施方式附图仅用于示例说明，不能理解为对本专利技术的限制。下面结合附图和实施例对本专利技术的技术方案做进一步的说明。实施例1图1是根据本专利技术的一个具体实施例，在人机交互中推荐产品的方法的流程图。在图1的方法100中，首先，在步骤S110，依据用户画像以及最新需求，为用户推荐产品列表。具体地说，人机交互系统可以依据以下两种数据为用户推荐产品列表：用户画像(新用户无此数据)和用户在当前交互中提供的产品要求(如“我要给我家小孩买保险”)。所述用户画像是指根据用户注册信息或者根据与用户的之前交互而获取的用户个人信息和偏好信息。例如，在开始产品推荐之前，可能已经与用户进行过交互，或者用户表达过对某项或某类产品的关注。此外，本领域技术人员应当理解，本专利技术可能应用于具体的行业背景中。也就是说，与用户的交互是在特定行业背景下进行的。例如，用户在与保险行业的在线客服进行交互，因此产生了推荐保险产品的需求。因此，在交互中为用户推荐产品列表的步骤包括依据用户画像和行业背景而为用户推荐产品列表。人机交互系统会利用自然语言处理(NLP)来进行用户画像，利用机器学习、强化学习和推荐算法等技术来做出有针对性的产品推荐。然后，通过交互，将产品列表呈现给用户。在图1的方法中，用户在观看了推荐产品列表之后，在步骤S120，用户可能给出答复。具体地说，本专利技术在给出推荐产品列表后，用户可以对产品列表做出不同反馈动作。用户的反馈动作可以分别是以下的几种情况。(1)用户可能由于不满意推荐结果，或者其他原因(如对产品的要求阐述还未完成)继续使用语音或者文字等方式表达对产品的更多需求。(2)用户可能点击推荐的产品列表，继续查看产品详情。(3)用户也有可能做出其他反馈，例如：询问推荐产品的背景知识，结束交互等。为了针对不同的用户反馈，给出合理的应对，在本专利技术的方法中，在步骤S130，本专利技术需要判断用户是否表达了对产品的更多要求。本领域技术人员应该理解，这里的判断需要提取用户的反馈内容，并针对反馈内容进行具体理解和分析。即，在步骤S130，需要针对用户的反馈动作，判断用户是否在表达对产品的更多要求。如果用户的反馈动作是在表达对产品的更多要求，即步骤S130的判断结果为“是”，则进入步骤S140；否则，即步骤S130的判断结果为“否”，则进入步骤S150。在步骤S140中，人机交互系统判断出用户的反馈动作是在表达对产品的更多要求，则需要提取用户交互中的产品要求。在提取用户反馈中针对产品的要求数据之后，把提取后的结构化数据提供给推荐模块。然后，由人机交互系统依据最新的用户要求调整算法，并把更新后的产品推荐列表返回给用户。换句话说，步骤S140的处理结果是返回到步骤S110，依据用户画像以及最新需求，为用户推荐产品列表。实际上，由于在之前的步骤S110中，已经提供了推荐产品列表，所以步骤S140之后，可以理解为，本专利技术依据用户画像和用户的最新产品要求，在交互中更新为用户推荐的产品列表。上文中以及下文都提到了“结构化数据”。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种通过人机交互而向用户提供推荐信息的方法，包括：与用户进行人机交互；在交互过程中根据交互内容而提取信息；根据提取的信息，持续更新向用户推荐的信息；在交互过程中，将更新的信息不断推荐给用户。

【技术特征摘要】
1.一种通过人机交互而向用户提供推荐信息的方法，包括：与用户进行人机交互；在交互过程中根据交互内容而提取信息；根据提取的信息，持续更新向用户推荐的信息；在交互过程中，将更新的信息不断推荐给用户。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述人机交互包括通过文字、语音、表情或链接进行的交互。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述的与用户进行人机交互包括主动询问用户。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述的与用户进行人机交互的步骤进一步包括：依据用户画像与用户进行人机交互，所述的在交互过程中根据交互内容而提取信息的步骤进一步包括：在交互过程中根据交互内容而进一步更新用户画像，所述的根据提取的信息，持续更新向用户推荐的信息的步骤进一步包括：根据用户画像，持续更新向用户推荐的信息，其中，所述用户画像是指根据用户注册信息或者根据与用户的交互而获取的用户个人信息和偏好信息。5.根据权利要求1所述的方法，其中，向用户推荐的信息包括以下至少一种：产品或服务的分类列表；具体产品或服务列表；产品或服务相关信息；产品或服务相关信息链接；对用户问题的回复；可供用户选择的选项。6.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：如果用户表达对推荐信息满意，则向用户推荐更多相似的信息；如果用户表达对推荐信息不满意，则向用户重新推荐信息。7.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴金龙，王守崑，
申请(专利权)人：爱因互动科技发展北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11