[发明专利]一种基于智能客服机器人交互的电信领域套餐推荐方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于智能客服机器人对话的电信领域套餐推荐控制方法，尤指基于用户与智能机器人交互过程中，获取用户的兴趣和行为模型、了解用户的实时需求，引入决策树算法，推荐对象为电信套餐业务，属个性化推荐技术领域。

背景技术

随着互联网发展，信息成指数增长，这些信息逐渐成为了回答用户提问的重要信息源。传统的搜索引擎返回的是大量相关或者无关的网页链接，用户很难从这些链接中迅速地找到自己想要的答案。因此，人们渴望一种真正能够满足他们需求的、智能化的信息检索方式。能够提供问答服务功能的智能问答机器人系统在背后强大的知识库地支持下，采用自然语言与用户交互，很好的解决了这个问题，它是未来信息服务发展的趋势。智能问答机器人逐步走出实验室，逐步在商业化的专业应用服务领域上充当起了重要的角色，例如在电信领域辅助人工客户服务已经成功地应用。在目前的智能自动问答系统中，主要关注的是知识库，浅层语义分析等方面问题，还没有考虑结合用户个性化特征进行的语义理解，通过交互获取用户兴趣倾向，进行建模和个性化推荐等问题。

目前的个性化推荐机制划分为三类：基于内容的推荐机制、基于协作网的推荐机制以及结合型推荐机制。基于内容的推荐机制是通过分析待推荐事物与每个用户兴趣的相关性，寻找对该事物最为感兴趣的用户进行推荐。基于协作网的推荐机制是寻找所有与待推荐事物的发布者兴趣较为相近的用户进行推荐。结合型推荐机制是将以上两种方法相结合，不但考虑待推荐事物与每个用户兴趣的相关性而且考虑该事物的发布者与每个用户兴趣。在个性化的推荐服务中，用户行为分析是关键技术。通过对用户的跟踪和分析用户的兴趣和行为，刻画用户的特征和用户与用户之间的关系。根据浏览行为或浏览内容来分析、捕获得用户兴趣是目前个性化服务研究的一个重要方向。通过对用户访问日志进行统计、分析，挖掘用户行为，建立用户兴趣模型，从中发现用户访问网站的偏好和规律，并将这些规律与推荐、销售等服务相结合。推荐机制在交互式问答领域属于刚刚起步的阶段。

本专利提出从用户与智能聊天机器人在聊天的过程中获得用户的兴趣爱好，对用户进行实时动态建模，提出采用标签的表示方式为用户建模，并根据用户兴趣模型进行个性化推荐，随着模型的完善，推荐也将逐步求精。这样做的好处是：可以比较明确主动实时的维护用户模型，对于问答的引导和推荐进一步完善，对于广告和业务的推荐。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于智能客服机器人交互的电信领域套餐推荐方法以及相应的推荐引擎装置。

本发明针对移动业务领域知识，通过用户与智能客服机器人交互信息，实时动态获取用户相关的兴趣和状态信息，采用基于标签的表示方法对用户和移动业务资源进行建模，采用决策树得推荐算法对用户进行移动业务推荐。可以更好的提高推荐的效率，满足用户的需求。

本发明是通过以下技术方案实现的，首先收集用户行为数据并经过预处理，将其抽象标签的形式，根据用户模型和决策树模型之间进行相似度计算，选择相似度高的预测项目(就是单个的电信套餐业务)，为用户选择相似度高的项目，选取评分最高的前N个项目作为推荐列表，并最终推送给用户。

根据本发明的一个方面，提供一种基于智能客服机器人交互的电信领域套餐推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：a.获取用户兴趣模型；以及c.采用决策树算法为用户推荐符合其个性化需求的套餐业务。

根据本发明的另一个方面，还提供一种智能客服机器人系统的推荐引擎装置，其用于基于智能客服机器人交互向用户推荐电信领域套餐，其特征在于，包括：

用户兴趣模型获取模块，其用于获取用户兴趣模型；

建模模块，其用于根据所述用户兴趣模型为所述电信领域套餐建模；以及

推荐模块，其用于采用决策树算法为用户推荐符合其个性化需求的套餐业务。

优选地，所述推荐引擎装置采用如下步骤完成电信领域套餐推荐过程：

A.问答部件产生与推荐内容相关的知识问答库，通过智能客服机器人接口与用户进行对话，收集用户答案。

B.面向电信领域，建立用户描述文件。

C.根据所述步骤B中的用户描述文件，对聊天记录进行关键词抽取，采用标签技术建立用户兴趣模型，把用户模型实时存储到数据库中。

D.根据电信领域的套餐信息，应用标签技术为所述电信领域套餐建模。

E.根据所述步骤D，建立决策树模型。