商品推荐方法、装置、机器人、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种商品推荐方法、装置、机器人、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取第一交互数据，基于所述第一交互数据挖掘目标品类下的第一需求信息；基于所述目标品类下的商品数据和推荐话术数据，确定与所述第一需求信息相匹配的第一商品型号，并生成针对所述第一商品型号的第一推荐话术；基于所述第一推荐话术，进行商品推荐。本发明专利技术提供的方法、装置、机器人、电子设备及存储介质，第一推荐话术用于进行商品推荐，极大地提高了商品推荐的准确性和可靠性，并且，商品推荐方法应用于交互场景下，由此，在用户数据不足的情况下也能保证商品推荐的准确性，极大降低了基于交互的商品推荐的执行门槛，有助于扩宽商品推荐的应用范围。围。围。

【技术实现步骤摘要】
商品推荐方法、装置、机器人、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及商品推荐
，尤其涉及一种商品推荐方法、装置、机器人、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，基于人工智能的商品推荐类似“猜我喜欢”，通常是基于用户账户下的购买记录、搜索记录和浏览记录实现的。
[0003]现有技术中，基于用户账户下的购买记录、搜索记录和浏览记录实现的商品推荐方法虽然能够为用户推荐可能感兴趣的商品。
[0004]然而，上述商品推荐方法的准确性依赖于用户数据的多少，在用户数据不足的情况下准确性较低。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供一种商品推荐方法、装置、机器人、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中商品推荐方法的准确性依赖于用户数据的多少，在用户数据不足的情况下准确性较低的缺陷。
[0006]本专利技术提供一种商品推荐方法，包括：
[0007]获取第一交互数据，基于所述第一交互数据挖掘目标品类下的第一需求信息；
[0008]基于所述目标品类下的商品数据和推荐话术数据，确定与所述第一需求信息相匹配的第一商品型号，并生成针对所述第一商品型号的第一推荐话术；
[0009]基于所述第一推荐话术，进行商品推荐。
[0010]根据本专利技术提供的一种商品推荐方法，还包括：
[0011]基于所述第一交互数据进行用户画像，得到用户画像信息；
[0012]所述基于所述目标品类下的商品数据和推荐话术数据，确定与所述第一需求信息相匹配的第一商品型号，并生成针对所述第一商品型号的第一推荐话术，包括：
[0013]基于所述目标品类下的商品数据，确定与所述第一需求信息和所述用户画像信息相匹配的第一商品型号；
[0014]基于所述用户画像信息，以及所述第一商品型号的推荐话术数据，生成针对所述第一商品型号的第一推荐话术。
[0015]根据本专利技术提供的一种商品推荐方法，所述基于所述目标品类下的商品数据，确定与所述第一需求信息和所述用户画像信息相匹配的第一商品型号，包括：
[0016]基于商品推荐模型，确定与所述第一需求信息和所述用户画像信息相匹配的第一商品型号；
[0017]所述商品推荐模型是基于所述目标品类下的商品数据、样本需求信息和样本用户画像信息，以及与所述样本需求信息和所述样本用户画像信息相匹配的标签商品型号训练得到的。
[0018]根据本专利技术提供的一种商品推荐方法，所述基于所述用户画像信息，以及所述第一商品型号的推荐话术数据，生成针对所述第一商品型号的第一推荐话术，包括：
[0019]在存在多个第一商品型号的情况下，比对所述多个第一商品型号分别对应的商品数据，得到多类区别信息；
[0020]基于所述用户画像信息和所述第一需求信息，从所述多类区别信息中确定出目标区别信息；
[0021]基于所述多个第一商品型号的推荐话术数据，以及所述目标区别信息，生成所述第一推荐话术。
[0022]根据本专利技术提供的一种商品推荐方法，所述基于所述第一推荐话术，进行商品推荐，包括：
[0023]基于所述第一推荐话术，获取第二交互数据，并从所述第二交互数据中挖掘所述目标品类下的第二需求信息；
[0024]基于所述第二需求信息，对所述第一商品型号进行调整，得到与所述第二需求信息相匹配的第二商品型号，并生成针对所述第二商品型号的第二推荐话术；
[0025]基于所述第二推荐话术，进行商品推荐。
[0026]根据本专利技术提供的一种商品推荐方法，所述生成针对所述第二商品型号的第二推荐话术，包括：
[0027]确定所述第一商品型号与所述第二商品型号之间的型号差异信息；
[0028]基于所述型号差异信息，以及所述第二商品型号，生成所述第二推荐话术。
[0029]根据本专利技术提供的一种商品推荐方法，所述从所述第二交互数据中挖掘所述目标品类下的第二需求信息，包括：
[0030]对所述第二交互数据进行情绪识别，得到所述第二交互数据对应的情绪类别；
[0031]在所述情绪类别为预设情绪类别的情况下，从所述第二交互数据中挖掘所述目标品类下的第二需求信息。
[0032]根据本专利技术提供的一种商品推荐方法，所述基于所述第一推荐话术，进行商品推荐，之后还包括：
[0033]获取第三交互数据；
[0034]基于所述第三交互数据，进行购买欲望强度检测，得到购买欲望强度；
[0035]在所述购买欲望强度大于预设阈值的情况下，向预设终端发送客户需求信息。
[0036]本专利技术还提供一种商品推荐装置，包括：
[0037]获取单元，用于获取第一交互数据，基于所述第一交互数据挖掘目标品类下的第一需求信息；
[0038]生成单元，用于基于所述目标品类下的商品数据和推荐话术数据，确定与所述第一需求信息相匹配的第一商品型号，并生成针对所述第一商品型号的第一推荐话术；
[0039]商品推荐单元，用于基于所述第一推荐话术，进行商品推荐。
[0040]本专利技术还提供一种机器人，包括上述商品推荐装置。
[0041]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述商品推荐方法。
[0042]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述商品推荐方法。
[0043]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述商品推荐方法。
[0044]本专利技术提供的商品推荐方法、装置、机器人、电子设备及存储介质，获取第一交互数据，基于第一交互数据挖掘目标品类下的第一需求信息，再基于目标品类下的商品数据和推荐话术数据，确定与第一需求信息相匹配的第一商品型号，并生成针对第一商品型号的第一推荐话术，最后，基于第一推荐话术，进行商品推荐。第一推荐话术是针对第一商品型号生成的，而第一商品型号与第一需求信息相匹配，由此，生成的第一推荐话术用于进行商品推荐，极大地提高了商品推荐的准确性和可靠性，并且，商品推荐方法应用于交互场景下，由此，在用户数据不足的情况下也能保证商品推荐的准确性，极大降低了基于交互的商品推荐的执行门槛，有助于扩宽商品推荐的应用范围。
附图说明
[0045]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0046]图1是本专利技术提供的商品推荐方法的流程示意图；
[0047]图2是本专利技术提供的商品推荐方法中步骤120的流程示意图；
[0048]图3是本专利技术提供的商品推荐方法中步骤122的流程示意图；
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种商品推荐方法，其特征在于，包括：获取第一交互数据，基于所述第一交互数据挖掘目标品类下的第一需求信息；基于所述目标品类下的商品数据和推荐话术数据，确定与所述第一需求信息相匹配的第一商品型号，并生成针对所述第一商品型号的第一推荐话术；基于所述第一推荐话术，进行商品推荐。2.根据权利要求1所述的商品推荐方法，其特征在于，还包括：基于所述第一交互数据进行用户画像，得到用户画像信息；所述基于所述目标品类下的商品数据和推荐话术数据，确定与所述第一需求信息相匹配的第一商品型号，并生成针对所述第一商品型号的第一推荐话术，包括：基于所述目标品类下的商品数据，确定与所述第一需求信息和所述用户画像信息相匹配的第一商品型号；基于所述用户画像信息，以及所述第一商品型号的推荐话术数据，生成针对所述第一商品型号的第一推荐话术。3.根据权利要求2所述的商品推荐方法，其特征在于，所述基于所述目标品类下的商品数据，确定与所述第一需求信息和所述用户画像信息相匹配的第一商品型号，包括：基于商品推荐模型，确定与所述第一需求信息和所述用户画像信息相匹配的第一商品型号；所述商品推荐模型是基于所述目标品类下的商品数据、样本需求信息和样本用户画像信息，以及与所述样本需求信息和所述样本用户画像信息相匹配的标签商品型号训练得到的。4.根据权利要求2所述的商品推荐方法，其特征在于，所述基于所述用户画像信息，以及所述第一商品型号的推荐话术数据，生成针对所述第一商品型号的第一推荐话术，包括：在存在多个第一商品型号的情况下，比对所述多个第一商品型号分别对应的商品数据，得到多类区别信息；基于所述用户画像信息和所述第一需求信息，从所述多类区别信息中确定出目标区别信息；基于所述多个第一商品型号的推荐话术数据，以及所述目标区别信息，生成所述第一推荐话术。5.根据权利要求1至4中任一项所述的商品推荐方法，其特征在于，所述基于所述第一推荐话术，进行商品推荐，包括：基于所述第一推荐话术，获取第二交互数据，并从所述第二交互数据中挖掘...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘权，刘聪，魏思，王士进，胡国平，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：