本申请涉及一种问题推送方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取用户的用户标签数据、用户行为数据、历史交互数据以及所述用户当前所处位置对应的业务场景特征；根据所述用户标签数据、用户行为数据和业务场景特征建立挡板规则；根据所述挡板规则对预设的第一问题库中的原始问题进行筛选，得到第一候选问题集；根据所述用户标签数据、所述历史交互数据和所述用户行为数据确定目标关键字；根据所述目标关键字对所述第一问题库进行召回，得到第二候选问题集；根据所述历史交互数据、第一候选问题集和所述第二候选问题集，确定第一问题序列，并将所述第一问题序列推送给所述用户对应的显示界面。采用本方法能够提高问题推送的准确性。问题推送的准确性。问题推送的准确性。
【技术实现步骤摘要】
问题推送方法、装置、计算机设备和存储介质
[0001]本申请涉及人工智能
，特别是涉及一种问题推送方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术的迅速发展，出现了问题智能推送技术。问题智能推送可以指在用户建立聊天会话时，就能够了解到用户所面临的诉求、并针对用户的诉求推荐用户想要咨询的问题的服务。
[0003]相关技术中，直接从后台客服系统中选取客户经常咨询的热点问题推荐给用户。然而，不同的客户其咨询的问题往往不同，直接推送热点问题的推送方式容易导致问题推送不准确。因此，如何提高问题推送的准确性成为本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高问题推送准确性的问题推送方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]第一方面，本申请提供了一种问题推送方法。所述方法包括：
[0006]获取用户的用户标签数据、用户行为数据、历史交互数据以及所述用户当前所处位置对应的业务场景特征；
[0007]根据所述用户标签数据、用户行为数据和业务场景特征建立挡板规则；
[0008]根据所述挡板规则对预设的第一问题库中的原始问题进行筛选，得到第一候选问题集；
[0009]根据所述用户标签数据、所述历史交互数据和所述用户行为数据确定目标关键字；
[0010]根据所述目标关键字对所述第一问题库进行召回，得到第二候选问题集；
[0011]根据所述历史交互数据、第一候选问题集和所述第二候选问题集，确定第一问题序列，并将所述第一问题序列推送给所述用户对应的显示界面。
[0012]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0013]响应于在显示界面上触发的第一操作，确定所述用户选择的目标问题；
[0014]根据预设的分类问题库对所述目标问题进行分类匹配，得到分类匹配结果；
[0015]根据所述分类匹配结果对所述用户进行验证，或者基于所述用户的用户属性信息和预设的标准答复库，确定所述目标问题对应的问题答复。
[0016]在其中一个实施例中，所述根据所述历史交互数据、第一候选问题集和所述第二候选问题集，确定第一问题序列，包括：
[0017]根据所述第一候选问题集和所述第二候选问题集得到目标问题集；
[0018]对所述目标问题集进行排序，并从排序后的目标问题集确定多个第一问题；
[0019]根据历史交互数据从第二问题库中确定多个第二问题；
[0020]根据所述多个第一问题和所述多个第二问题组合得到所述第一问题序列。
[0021]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0022]响应于在显示界面上触发的第二操作，或者所述显示界面在预设时间段中未触发操作，将所述多个第一问题从所述目标问题集中剔除，将所述多个第二问题从第二问题库中剔除；
[0023]从剔除后的目标问题集中确定多个第三问题，并从剔除后的第二问题库中确定多个第四问题；
[0024]将所述多个第三问题和所述多个第四问题组合得到第二问题序列；
[0025]将所述第二问题序列推送至所述显示界面。
[0026]在其中一个实施例中，在所述获取用户的用户标签数据、用户行为数据、历史交互数据以及所述用户当前所处位置对应的业务场景特征之前，所述方法还包括：
[0027]获取所述用户在客服系统上触发的操作信息，以及客服系统根据所述操作信息产生的响应信息；
[0028]基于所述操作信息和所述响应信息确定所述用户行为数据。
[0029]在其中一个实施例中，所述方法还包括：
[0030]获取用户的历史交互信息；
[0031]根据预设的预训练模型将所述历史交互信息转换为交互向量；
[0032]根据所述交互向量挖掘得到问题簇；所述问题簇中包括至少一个问题；
[0033]根据所述第一问题库对所述问题簇中的每个问题进行匹配，并将所述匹配后的问题簇补充至所述第一问题库中。
[0034]在其中一个实施例中，所述根据预设的预训练模型将所述历史交互信息转换为交互向量，包括：
[0035]对所述历史交互信息进行清洗去重，得到目标交互信息；
[0036]根据所述预训练模型将所述目标交互信息编码成所述交互向量。
[0037]第二方面，本申请还提供了一种问题推送装置。所述装置包括：
[0038]数据获取模块，用于获取用户的用户标签数据、用户行为数据、历史交互数据以及所述用户当前所处位置对应的业务场景特征；
[0039]规则建立模块，用于根据所述用户标签数据、用户行为数据和业务场景特征建立挡板规则；
[0040]筛选模块，用于根据所述挡板规则对预设的第一问题库中的原始问题进行筛选，得到第一候选问题集；
[0041]目标关键字确定模块，用于根据所述用户标签数据、所述历史交互数据和所述用户行为数据确定目标关键字；
[0042]召回模块，用于根据所述目标关键字对所述第一问题库进行召回，得到第二候选问题集；
[0043]推送模块，用于根据所述历史交互数据、第一候选问题集和所述第二候选问题集，确定第一问题序列，并将所述第一问题序列推送给所述用户对应的显示界面。
[0044]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的问题推
送方法的步骤。
[0045]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的问题推送方法的步骤。
[0046]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的问题推送方法的步骤。
[0047]上述的问题推送方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取用户的用户标签数据、用户行为数据、历史交互数据以及用户当前所处位置对应的业务场景特征，然后再根据用户标签数据、用户行为数据和业务场景特征建立挡板规则，从而使得挡板规则与用户标签数据、用户行为数据、历史交互数据以及用户当前所处位置的业务场景特征高度相关，从而提高了后续筛选得到的第一候选问题集与用户想要咨询的问题的关联性，进而提高了问题推送的准确性，并且通过根据目标关键字对第一问题库进行召回得到第二候选问题，并根据历史交互数据、第一候选问题和第二候选问题集，确定第一问题序列，然后将第一问题序列推送给用户，从而便于用户选择想要咨询的问题，进一步提高了问题推送的准确性。
附图说明
[0048]图1为一个实施例中问题推送方法的应用环境图；
[0049]图2为一个实施例中问题推送方法的第一流程示意图；
[0050]图3为一个实施例中问题推送方法的第二流程示意图；
[0051]图4为一个实施例中本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种问题推送方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的用户标签数据、用户行为数据、历史交互数据以及所述用户当前所处位置对应的业务场景特征；根据所述用户标签数据、用户行为数据和业务场景特征建立挡板规则；根据所述挡板规则对预设的第一问题库中的原始问题进行筛选，得到第一候选问题集；根据所述用户标签数据、所述历史交互数据和所述用户行为数据确定目标关键字；根据所述目标关键字对所述第一问题库进行召回，得到第二候选问题集；根据所述历史交互数据、第一候选问题集和所述第二候选问题集，确定第一问题序列，并将所述第一问题序列推送给所述用户对应的显示界面。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于在显示界面上触发的第一操作，确定所述用户选择的目标问题；根据预设的分类问题库对所述目标问题进行分类匹配，得到分类匹配结果；根据所述分类匹配结果对所述用户进行验证，或者基于所述用户的用户属性信息和预设的标准答复库，确定所述目标问题对应的问题答复。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史交互数据、第一候选问题集和所述第二候选问题集，确定第一问题序列，包括：根据所述第一候选问题集和所述第二候选问题集得到目标问题集；对所述目标问题集进行排序，并从排序后的目标问题集确定多个第一问题；根据历史交互数据从第二问题库中确定多个第二问题；根据所述多个第一问题和所述多个第二问题组合得到所述第一问题序列。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：响应于在显示界面上触发的第二操作，或者所述显示界面在预设时间段中未触发操作，将所述多个第一问题从所述目标问题集中剔除，将所述多个第二问题从第二问题库中剔除；从剔除后的目标问题集中确定多个第三问题，并从剔除后的第二问题库中确定多个第四问题；将所述多个第三问题和所述多个第四问题组合得到第二问题序列；将所述第二问题序列推送至所述显示界面。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取用户的用户标签数据、用户行为数据、...
【专利技术属性】
技术研发人员：余俭，吴仕灿，芦汉，周克涌，梁万山，梁毅，
申请(专利权)人：招联消费金融有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。