[发明专利]业务数据推荐方法、存储介质及设备

权利要求书

1.一种业务数据推荐方法，其特征在于，包括：

第一设备响应针对目标业务的信息输入操作，将所述信息输入操作所确定的业务咨询信息发送至第二设备；

所述第二设备在所述目标业务中获取与所述业务咨询信息相匹配的M个目标素材数据，显示所述M个目标素材数据；M为正整数；

所述第二设备响应针对所述M个目标素材数据的选取操作，在所述M个目标素材数据中，将所述选取操作所确定的目标素材数据确定为咨询反馈信息；

所述第二设备将所述咨询反馈信息发送至所述第一设备。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二设备在所述目标业务中获取与所述业务咨询信息相匹配的M个目标素材数据，包括：

所述第二设备接收所述第一设备发送的所述业务咨询信息，获取所述业务咨询信息对应的信息特征向量；

所述第二设备获取所述信息特征向量分别与N个候选意图之间的意图概率；N为正整数；

所述第二设备根据所述意图概率，从所述N个候选意图中确定所述业务咨询信息对应的目标意图；

所述第二设备在所述目标业务中获取与所述目标意图相匹配的M个目标素材数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述业务咨询信息对应的信息特征向量，包括：

所述第二设备获取所述业务咨询信息中的咨询关键词，对所述咨询关键词进行向量转换，得到所述咨询关键词对应的词向量；

所述第二设备根据所述词向量对应的语义信息，获得所述咨询关键词对应的信息特征向量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二设备获取所述信息特征向量分别与N个候选意图之间的意图概率，包括：

所述第二设备将所述信息特征向量输入至意图识别模型中的神经网络层，根据所述神经网络层对应的权重矩阵，获取所述信息特征向量对应的预测向量；

所述第二设备在所述意图识别模型的分类器中，确定所述预测向量分别与N个候选意图之间的意图概率。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述显示所述M个目标素材数据，包括：

所述第二设备获取所述M个目标素材数据分别对应的素材属性特征，获取提供所述业务咨询信息的目标用户所对应的用户属性特征；

所述第二设备根据所述素材属性特征、所述用户属性特征以及所述业务咨询信息对应的信息特征向量，确定所述M个目标素材数据分别对应的推荐评估值；

所述第二设备对M个推荐评估值进行排序，根据排序后的M个推荐评估值，对所述M个目标素材数据进行显示。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述素材属性特征包括素材语义特征和素材类型特征；

所述第二设备根据所述素材属性特征、所述用户属性特征以及所述业务咨询信息对应的信息特征向量，确定所述M个目标素材数据分别对应的推荐评估值，包括：

所述第二设备将所述素材语义特征、所述用户属性特征以及所述业务咨询信息对应的信息特征向量输入至推荐模型，根据所述推荐模型确定所述M个目标素材数据分别对应的预测评估值；

所述第二设备根据所述素材类型特征获取所述M个目标素材数据分别对应的权重系数；

所述第二设备根据所述权重系数和所述预测评估值，确定所述M个目标素材数据分别对应的推荐评估值。

7.一种业务数据推荐方法，其特征在于，包括：

第一设备响应针对目标业务的信息输入操作，将所述信息输入操作所确定的业务咨询信息发送至第二设备，以使所述第二设备在所述目标业务所包含的M个目标素材数据中，确定所述业务咨询信息对应的咨询反馈信息；M为正整数；

所述第一设备接收所述第二设备发送的所述咨询反馈信息，显示所述咨询反馈信息。