【技术实现步骤摘要】
一种用于税务行业的内容更新推荐方法
本专利技术涉及人机交互智能领域，尤其是用于税务行业的多轮交互以及智能内容推荐部分，具体是一种用于税务行业的内容更新推荐方法。
技术介绍
近年来，面向税务行业的智能问答或智能推荐系统主要体现在自然语言处理和AIML技术之上构建的智能系统，虽然在技术上不断改建，但是由于税务行业是一个十分复杂的，专业性较强的领域，特别是面向的税务用户整体素质较高，需要访问和涉及的知识非常专业，因此提供推荐的内容需要具有较强的可读性和条理性，力争做到个性化和定制化是目前税务人群面临的较为突出的难题，先前各类推荐系统或智能问答系统普遍是基于检索或基于深度学习方法生成一个答案模型，对用户问题生成相应的答案，方法思路简单，缺点是答案质量不高，有待提高。
技术实现思路
为了应对税务行业用户对该领域的智能问答系统具有较强专业性和精准性的诉求，以及个体诉求的差异化即定制化内容，本专利技术提供一种用于税务行业的内容更新推荐方法，基于用户特征提取、深度学习以及推荐算法相结合，可以推荐并生成如多轮对话场景、新关键税务词...
【技术保护点】
1.一种用于税务行业的内容更新推荐方法，其特征在于：本方法包括用户画像提取和税务知识推荐两部分；/n用户画像提取包括以下步骤：/nS01)、基于用户日志提取用户特征值，所述用户日志包括人脸后台日志、对话日志、点击日志和展示日志，提取的用户特征值包括用户属性、问题集、人机交互集和文章检索集；/nS02）、日志理解模块对步骤S01提取的用户特征值进行归并汇集，并通过深度学习网络对用户日志结果做进一步训练，重新提取用户当前的反馈行为；/nS03）、税务答案生成模块根据日志理解模块给出的返回行为和日志统计情况，生成符合用户反馈的正向性税务内容；/n税务知识推荐包括以下步骤：/nS0...
【技术特征摘要】
1.一种用于税务行业的内容更新推荐方法，其特征在于：本方法包括用户画像提取和税务知识推荐两部分；
用户画像提取包括以下步骤：
S01)、基于用户日志提取用户特征值，所述用户日志包括人脸后台日志、对话日志、点击日志和展示日志，提取的用户特征值包括用户属性、问题集、人机交互集和文章检索集；
S02）、日志理解模块对步骤S01提取的用户特征值进行归并汇集，并通过深度学习网络对用户日志结果做进一步训练，重新提取用户当前的反馈行为；
S03）、税务答案生成模块根据日志理解模块给出的返回行为和日志统计情况，生成符合用户反馈的正向性税务内容；
税务知识推荐包括以下步骤：
S04）、通过并发进程实时接收客户接入数据，所述客户接入数据包括来自客户的对话数据、点击事件、搜索内容和人脸识别记录，通过客户接入数据提取用户特征并将其向量化，然后输出用户和显示的内容的原始特征；
S05）、计算客户接入数据的用户与当前显示或提供的内容的相容评分，并形成用户和内容的评分矩阵；
S06）、根据用户和内容特征以及评分矩阵，计算用户和当前显示或提供的内容的相似度的关系，并输出用户和词条内容的耦合特征；
S07）、相关性计算以及上下文计算，根据用户的本轮交互上下文和此用户历史交互上下文及历史推荐税务词条，通过PersonalRank游走算法做相关性计算以及上下文计算，并同基于业务目标的监督学习内容一块计算输出用户候选集和内容的相似的内容集，为接下来推荐的数据内容作为参考；基于业务目标的监督学习以用户画像提取部分输出的模型样本作为输入；
S08）、基于税务目标的RankModel，通过DMR模型对用户和候选目标做匹配和排序，然后根据用户属性行为的权重进行softmax，得到每个行为的最终权重，形成基于用户特征的税务模型做推荐准备工作；
S09）、将前述步骤的用户和内容的耦合特征、基于税务目标的模型推荐数据、用户候选集和税务相似内容候选集导入到结果表决器中，计算并表决现有的推荐模型及内容，通过综合计算筛选处推荐的...
【专利技术属性】
技术研发人员：张汉同，刘鹏程，张子良，李明，
申请(专利权)人：神思电子技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37
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