[发明专利]视讯问答流程的控制方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种视讯问答流程的控制方法，其特征在于，包括：

从服务器获取目标用户的目标用户画像，所述目标用户画像包括多种类型的标签数据集，每种类型的标签数据集包括多个标签，每个标签用于指示目标用户的一个属性；

根据所述目标用户画像预测目标视讯问题分支，所述目标视讯问题分支用于指示各个视讯节点中将要提问的视讯问题；

根据所述目标视讯问题分支从所述服务器下载对应的语音资源，所述对应的语音资源为所述目标视讯问题分支中包含的视讯问题的播报语音；

根据所述对应的语音资源开始视讯问答流程，获取所述目标用户在视讯问题节点处转换的多个答复文本、在视讯问答流程中录制的多个音频文件和多个视频文件，并通过异步方式上传至服务器，以使得服务器根据所述多个答复文本将所述多个音频文件和所述多个视频文件合成为目标音视频文件。

2.根据权利要求1所述的视讯问答流程的控制方法，其特征在于，所述根据所述目标用户画像预测目标视讯问题分支，所述目标视讯问题分支用于指示各个视讯节点中将要提问的视讯问题，包括：

根据所述目标用户画像中的标签数据集和主成分分析PCA算法进行降维处理，得到目标用户的主成分特征向量；

基于皮尔逊相关系数公式和所述目标用户的主成分特征向量计算所述目标用户与当前视讯节点的多个历史用户的相似度，得到N个候选相似度，每个候选相似度对应一个历史用户，N为正整数；

根据所述N个候选相似度预测所述目标用户对当前视讯问题的目标回答，所述目标回答为所述目标用户在当前视讯节点中回答当前视讯问题最可能的答案选项；

根据所述目标回答确定下一个视讯节点的问题，依次确定所有视讯节点的问题，并依据所有视讯节点的问题生成目标视讯问题分支，所述目标视讯问题分支用于指示各个视讯节点中将要提问的视讯问题。

3.根据权利要求2所述的视讯问答流程的控制方法，其特征在于，所述根据所述目标用户画像中的标签数据集和主成分分析PCA算法进行降维处理，得到目标用户的主成分特征向量，包括：

读取目标用户画像的标签数据集x，x＝{x₁,x₂,…,x_n},并计算得到各种数据标签的平均值其中，x_i表示任意一种数据标签的特征，表示任意一种数据标签的平均值；

将标签数据集中的每个特征x_i减去所述各种数据标签的平均值，得到去中心化的数据集

根据所述去中心化的数据集构建协方差矩阵其中，X^T为数据集X的转置矩阵，n为正整数；

利用特征值分解算法对所述协方差矩阵进行求解，得到协方差矩阵的特征值与对应的特征向量；

对所述特征值从大到小排序，选择排序靠前的k个特征值对应的特征向量作为行向量组成特征向量矩阵P，其中，0kn，且k为正整数；

将所述特征向量矩阵P转换到k个特征向量构建的主成分空间中，得到目标用户的主成分特征向量。

4.根据权利要求2所述的视讯问答流程的控制方法，其特征在于，所述基于皮尔逊相关系数公式和所述目标用户的主成分特征向量计算所述目标用户与当前视讯节点的多个历史用户的相似度，得到N个候选相似度，每个候选相似度对应一个历史用户，N为正整数，包括：

确定目标用户所处的当前视讯节点；

确定所述当前视讯节点对应的多个历史用户及多个历史用户的主成分特征向量；

调用皮尔逊相关系数公式分别计算所述目标用户的主成分特征向量和所述N个历史用户的主成分特征向量质检的相似度值，得到N个候选相似度，所述皮尔逊相关系数公式为其中，N为正整数，X表示目标用户的特征向量，Y表示历史用户的特征向量，E表示数学期望，cov表示协方差，σ_X和σ_Y表示标准差μ_X＝E(X)，μ_Y＝E(Y)。