[发明专利]装修信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202010209640.9 申请日: 2020-03-23
公开(公告)号: CN111523763B 公开(公告)日: 2023-06-13
发明(设计)人: 王国彬;叶强;胡鹏 申请(专利权)人: 深圳市彬讯科技有限公司
主分类号: G06Q10/0631 分类号: G06Q10/0631;G06F16/248;G06F16/9535;G06Q50/08
代理公司: 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 代理人: 詹建新
地址: 518000 广东省深圳市南山区高*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 装修 信息 推送 方法 装置 计算机 设备 存储 介质
【说明书】:

发明公开了一种装修信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质,所述方法包括:接收到装修需求指令,获取含有用户唯一码、装修需求输入信息和上一次装修需求输入信息的装修需求信息;将装修需求输入信息和上一次装修需求输入信息输入基于Word2Vec的句子相似度模型,获取预测结果;在预测结果为非相关时,获取用户房屋地点和用户房屋单价;将装修需求输入信息、用户房屋地点和用户房屋单价输入基于BERT的信息推送模型,获取装修专家唯一码;在将装修专家唯一码以及装修专家数据推送至与用户唯一码对应的用户之后,建立用户唯一码与装修专家唯一码的对话。本发明实现了自动地、准确地向业主推送合适的装修专家数据,提升了业主满意度和体验度。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域,尤其涉及一种装修信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

目前,随着人们生活水平的提高,消费者对于房屋装修的需求也越来越多,而大部分需要装修房屋的业主都不具备装修的专业知识,因此需要在提供装修服务的装修平台上进行咨询,而要解答这些问题就必然要求回答这些问题的装修专家具有装修专业知识的全面性,但是由于各个装修专家的技术经验不同,对于业主问题的解答可能会出现不足之处,有时甚至由于装修专家未涉足业主问题的专业领域而提供不了答复,从而降低业主的满意度和体验度;此外,业主可能会分多次咨询同类问题,如果针对该同类问题的答复不一致,会导致业主理解困惑,进一步降低业主的满意度,甚至导致流失业主。

发明内容

本发明提供一种装修信息推送方法、装置、计算机设备及存储介质,实现了通过基于Word2Vec的句子相似度模型预测装修需求输入信息与上一次装修需求输入信息的相关性,以及通过基于BERT的信息推送模型信息推送模型获取装修专家数据,能够自动地、准确地向业主推送合适的解答装修需求输入信息的装修专家数据,提升了业主满意度和体验度。

一种装修信息推送方法,包括:

接收到装修需求指令,获取装修需求信息;所述装修需求信息包括用户唯一码、与所述用户唯一码关联的装修需求输入信息和与所述用户唯一码关联的上一次装修需求输入信息;

将所述装修需求输入信息和所述上一次装修需求输入信息输入基于Word2Vec的句子相似度模型,通过所述句子相似度模型得到所述装修需求输入信息和所述上一次装修需求输入信息的相似度值,获取所述句子相似度模型根据所述相似度值输出的预测结果;所述预测结果包括相关和非相关;

在所述预测结果为非相关时,获取与所述用户唯一码关联的所述用户房屋地点和用户房屋单价;

将所述装修需求输入信息、所述用户房屋地点和所述用户房屋单价输入基于BERT的信息推送模型,通过所述信息推送模型获取与所述装修需求输入信息的匹配值中最高的装修专家唯一码;

在将所述装修专家唯一码以及与其关联的装修专家数据推送至与所述用户唯一码对应的用户之后,建立所述用户唯一码与所述装修专家唯一码的对话。一种装修信息推送装置,包括:

接收模块,用于接收到装修需求指令,获取装修需求信息;所述装修需求信息包括用户唯一码、与所述用户唯一码关联的装修需求输入信息和与所述用户唯一码关联的上一次装修需求输入信息;

预测模块,用于将所述装修需求输入信息和所述上一次装修需求输入信息输入基于Word2Vec的句子相似度模型,通过所述句子相似度模型得到所述装修需求输入信息和所述上一次装修需求输入信息的相似度值,获取所述句子相似度模型根据所述相似度值输出的预测结果;所述预测结果包括相关和非相关;

判断模块,用于在所述预测结果为非相关时,获取与所述用户唯一码关联的所述用户房屋地点和用户房屋单价;

匹配模块,用于将所述装修需求输入信息、所述用户房屋地点和所述用户房屋单价输入基于BERT的信息推送模型,通过所述信息推送模型获取与所述装修需求输入信息的匹配值中最高的装修专家唯一码;

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市彬讯科技有限公司,未经深圳市彬讯科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010209640.9/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top