一种基于对话式的产品推荐方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于对话式的产品推荐方法、装置和电子设备，包括：获取目标用户向量；对所述目标用户向量进行向量匹配，确定候选池中与所述目标用户向量相匹配的产品向量或属性向量；确定与目标用户进行对话时的询问语句，并接受响应于所述询问语句的反馈；根据所述反馈更新候选池、目标用户兴趣池、目标用户向量。本发明专利技术能够快速准确定位到用户产品需求，进行精准推荐，增加新用户或者低活跃用户的数字化产品购买满意度。用户或者低活跃用户的数字化产品购买满意度。用户或者低活跃用户的数字化产品购买满意度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于对话式的产品推荐方法、装置和电子设备


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种基于对话式的产品推荐方法、装置和电子设备。

技术介绍

[0002]用户当面对上百种数字化产品时，往往不知道哪款适合自己，业内往往通过推荐技术来向用户推荐产品，这些推荐技术都依赖用户的历史交互数据。可新用户或者低活跃用户的交互信息几乎没有，传统的推荐技术无法使用，为了解决新用户推荐冷启动的问题，业内往往基于其他用户的历史记录，通过统计手段，推荐购买人数比较多的数字化产品，或者为了增加多样性，随机给用户推荐产品。这两种方法都难以准确定位到新用户的数字化产品需求，导致用户直接退出了购买页面，或者购买了系统推荐的数字化产品之后，发现不是自己需要的，又来退保，这都直接或者间接导致了用户流失。

技术实现思路

[0003]本专利技术提供了一种基于对话式的产品推荐方法、装置和电子设备，快速准确定位到用户产品需求，进行精准推荐，增加新用户或低活跃用户的数字化产品购买满意度，带来日活跃用户数量增长，提高留存率。
[0004]本说明书实施例提供一种基于对话式的产品推荐方法，包括：
[0005]获取目标用户向量；
[0006]通过目标用户兴趣池中的属性向量对所述目标用户向量进行向量匹配，确定候选池中与所述目标用户向量相匹配的产品向量或属性向量；
[0007]根据与所述目标用户向量相匹配的产品向量或属性向量，确定与目标用户进行对话时的询问语句，并接受响应于所述询问语句的反馈；
[0008]当所述反馈是正反馈、响应的是属性向量时，将该属性向量添加到目标用户兴趣池，同时过滤候选池中不包括该属性向量的产品向量，根据所述反馈更新目标用户向量，并再次执行向量匹配和询问；
[0009]当所述反馈是正反馈、响应的是产品向量时，向所述目标用户推荐所述产品向量对应的产品，结束；
[0010]当所述反馈是负反馈时，将候选池中对应的属性向量或产品向量移除，同时根据所述反馈更新目标用户向量，并再次执行向量匹配和询问。
[0011]优选的，所述获取目标用户向量，包括：
[0012]获取历史用户交互数据；
[0013]基于历史用户交互数据的特征关联性，分别构建历史用户向量、产品向量、属性向量，所述历史用户向量为第一次与目标用户进行对话的目标用户向量。
[0014]优选的，所述对所述目标用户向量进行向量匹配，包括：
[0015]通过目标用户兴趣池中的属性向量依次对所述目标用户向量与候选池中的产品
向量、和/或属性向量进行配对，得到多个配对组合。
[0016]优选的，所述确定候选池中与所述目标用户向量相匹配的产品向量或属性向量，包括：
[0017]基于预设的回报函数分别计算多个配对组合的产品回报值，数值最大的所述产品回报值所对应的配对组合对应的产品向量或属性向量为与所述目标用户向量相匹配的产品向量或属性向量。
[0018]优选的，所述确定与目标用户进行对话时的询问语句，包括：
[0019]当与所述目标用户向量相匹配是属性向量时，于下一轮对话对目标用户进行相应属性的喜好询问；
[0020]当与所述目标用户向量相匹配是产品向量时，于下一轮对话对目标用户进行产品推荐。
[0021]优选的，所述根据所述反馈更新目标用户向量，包括：
[0022]对服从多维高斯分布的目标用户向量进行初始化，所述目标用户向量包括新用户向量、和/或非活跃用户向量；
[0023]获取所述目标用户的当前对话轮数；
[0024]当所述当前对话轮数低于预设对话轮数阈值时，通过响应于所述询问语句的反馈对目标用户向量中服从多维高斯分布的参数进行更新，得到更新的所述目标用户向量；
[0025]当所述当前对话轮数高于预设对话轮数阈值时，结束对话。
[0026]本说明书实施例还提供一种基于对话式的产品推荐装置，包括：
[0027]向量获取模块，获取目标用户向量；
[0028]向量匹配模块，通过目标用户兴趣池中的属性向量对所述目标用户向量进行向量匹配，确定候选池中与所述目标用户向量相匹配的产品向量或属性向量；
[0029]语句确认模块，根据与所述目标用户向量相匹配的产品向量或属性向量，确定与目标用户进行对话时的询问语句，并接受响应于所述询问语句的反馈；
[0030]第一执行模块，当所述反馈是正反馈、响应的是属性向量时，将该属性向量添加到目标用户兴趣池，同时过滤候选池中不包括该属性向量的产品向量，根据所述反馈更新目标用户向量，并再次执行向量匹配和询问；
[0031]第二执行模块，当所述反馈是正反馈、响应的是产品向量时，向所述目标用户推荐所述产品向量对应的产品，结束；
[0032]第三执行模块，当所述反馈是负反馈时，将候选池中对应的属性向量或产品向量移除，同时根据所述反馈更新目标用户向量，并再次执行向量匹配和询问。
[0033]优选的，所述确定候选池中与所述目标用户向量相匹配的产品向量或属性向量，包括：
[0034]基于预设的回报函数分别计算多个配对组合的产品回报值，数值最大的所述产品回报值所对应的配对组合对应的产品向量或属性向量为与所述目标用户向量相匹配的产品向量或属性向量。
[0035]一种电子设备，其中，该电子设备包括：
[0036]处理器以及存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述任一项所述的方法。
[0037]一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述任一项所述的方法。
[0038]其有益效果在于：
[0039]本专利技术采用对话式推荐方法，通过更新目标用户向量快速准确定位到用户产品需求，进行精准推荐，增加新用户或者低活跃用户的数字化产品购买满意度，带来日活跃用户数量增长，提高留存率；同时采用汤普森采样机制，在尽可能少的打扰目标用户的前提下，在每轮对话后对用户兴趣进行更新，同时根据对话反馈更新目标用户向量，调整相应的沟通语句，最终确定最佳的产品推荐时机。
附图说明
[0040]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0041]图1为本说明书实施例提供的一种基于对话式的产品推荐方法的原理示意图；
[0042]图2为本说明书实施例提供的一种基于对话式的产品推荐装置的结构示意图；
[0043]图3为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
[0044]图4为本说明书实施例提供的一种计算机可读介质的原理示意图。
具体实施方式
[0045]现在将参考附图更全面地描述本专利技术的示例性实施例。然而，示例性实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为本专利技术仅限于在此阐述的实施例。相反，提供这些示本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于对话式的产品推荐方法，其特征在于，包括：获取目标用户向量；通过目标用户兴趣池中的属性向量对所述目标用户向量进行向量匹配，确定候选池中与所述目标用户向量相匹配的产品向量或属性向量；根据与所述目标用户向量相匹配的产品向量或属性向量，确定与目标用户进行对话时的询问语句，并接受响应于所述询问语句的反馈；当所述反馈是正反馈、响应的是属性向量时，将该属性向量添加到目标用户兴趣池，同时过滤候选池中不包括该属性向量的产品向量，根据所述反馈更新目标用户向量，并再次执行向量匹配和询问；当所述反馈是正反馈、响应的是产品向量时，向所述目标用户推荐所述产品向量对应的产品，结束；当所述反馈是负反馈时，将候选池中对应的属性向量或产品向量移除，同时根据所述反馈更新目标用户向量，并再次执行向量匹配和询问。2.如权利要求1所述的一种基于对话式的产品推荐方法，其特征在于，所述获取目标用户向量，包括：获取历史用户交互数据；基于历史用户交互数据的特征关联性，分别构建历史用户向量、产品向量、属性向量，所述历史用户向量为第一次与目标用户进行对话的目标用户向量。3.如权利要求1或2所述的一种基于对话式的产品推荐方法，其特征在于，所述通过目标用户兴趣池中的属性向量对所述目标用户向量进行向量匹配，包括：通过目标用户兴趣池中的属性向量依次对所述目标用户向量与候选池中的产品向量、和/或属性向量进行配对，得到多个配对组合。4.如权利要求1
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3中任一项所述的一种基于对话式的产品推荐方法，其特征在于，所述确定候选池中与所述目标用户向量相匹配的产品向量或属性向量，包括：基于预设的回报函数分别计算多个配对组合的产品回报值，数值最大的所述产品回报值所对应的配对组合对应的产品向量或属性向量为与所述目标用户向量相匹配的产品向量或属性向量。5.如权利要求1
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4中任一项所述的一种基于对话式的产品推荐方法，其特征在于，所述确定与目标用户进行对话时的询问语句，包括：当与所述目标用户向量相匹配是属性向量时，于下一轮对话对目标用户进行相应属性的喜好询问；当与所述目标用户向量相匹配是产品向量时，于下一轮对话对目标用户进行产品推荐。6.如权利要求1
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘志敏，李蒙，
申请(专利权)人：上海淇馥信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：