[发明专利]热点的获取方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种热点的获取方法、装置、设备及可读存储介质，响应于预设推送指令，获取每一候选知识点的用户行为热度以及修正参数，修正参数包括生效时长；按照每一候选知识点的修正参数，修正每一候选知识点的用户行为热度，得到每一候选知识点的推荐度，获取满足预设条件的候选知识点作为热点，预设条件包括：在候选序列中，序位小于M，候选序列包括按照推荐度从大到小排序的各个候选知识点，M为第一预设数值。由于，候选知识点的推荐度与生效时长反相关，且与用户行为热度正相关，可见，本案不仅将用户行为作为候选知识点的推荐度的依据，也考虑生效时间对于候选知识点的推荐度的影响，因此提高了热点的准确性。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种热点的获取方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

智能客服通过与用户的交互为用户提供热点推送、问题答疑、以及业务办理等功能。现有技术中，智能客服实现热点推送功能时，通过人工配置或统计点击量从知识点选择出热点，并推送给客户端，但是由于热点的准确性低，往往导致热点的采纳率低，造成客户体验差。

发明内容

本申请提供了一种热点的获取方法、装置、设备及可读存储介质，用于提高热点的准确性，如下：

一种热点的获取方法，包括：

响应于预设推送指令，获取每一候选知识点的用户行为热度以及修正参数，所述修正参数包括生效时长；

按照每一所述候选知识点的修正参数，修正每一所述候选知识点的用户行为热度，得到每一所述候选知识点的推荐度，所述候选知识点的推荐度与所述候选知识点的生效时长反相关；

获取满足预设条件的候选知识点，作为热点，所述预设条件包括：在候选序列中，序位小于M，所述候选序列包括按照所述推荐度从大到小排序的各个所述候选知识点，所述M为第一预设数值。

可选地，获取每一候选知识点的用户行为热度以及修正参数之前，还包括：

获取每一预设知识点的用户行为热度，并将各个所述预设知识点按照用户行为热度从大到小排序，生成初始序列；

将所述初始序列中序位小于N的预设知识点，作为所述候选知识点，所述N为第二预设数值。

可选地，获取每一预设知识点的用户行为热度，包括：

获取每一所述预设知识点的历史参数，所述历史参数包括点击次数、评价参数、和转人工次数；

以第一预设票数作为所述点击次数的权值，以第二预设票数作为所述评价参数的权值，以第三预设票数作为所述转人工次数的权值，将所述点击次数、所述评价参数、和所述转人工次数加权相加，得到每一所述预设知识点的用户行为热度。

可选地，按照每一所述候选知识点的修正参数，修正每一所述候选知识点的用户行为热度之前，还包括：

依据预设对应关系，获取每一所述候选知识点的业务类型，所述预设对应关系包括各个候选知识点和各个业务类型的对应关系；

依据历史交易数据，获取属于每一所述候选知识点的业务类型的业务交易量，作为每一所述候选知识点的交易热度；

可选地，修正参数还包括所述交易热度；

所述按照每一所述候选知识点的修正参数，修正每一所述候选知识点的用户行为热度，得到每一所述候选知识点的推荐度，包括：

按照每一所述候选知识点的修正参数，修正每一所述候选知识点的用户行为热度，得到每一所述候选知识点的推荐度，所述候选知识点的推荐度与所述候选知识点的生效时长反相关，并且与所述候选知识点的交易热度正相关。

可选地，正相关包括成正比例，所述反相关包括成反比例。