[发明专利]针对订单的主题推荐方法、系统、设备和介质

说明书

本发明公开了一种针对订单的主题推荐方法、系统、设备和介质，该针对订单的主题推荐方法包括：提取用户提交的订单中的有效信息生成第一基础特征，提取客服人员在预设时间段内处理的主题序列特征生成第二基础特征，将两个基础特征进行显式高阶交叉，生成构造特征，再通过订单侧编码器对所述构造特征进行处理，输出第一定长信息向量，通过主题侧编码器输出所有可用主题根据其所属大组分类和id分类的第二定长信息向量，将两个信息向量输入预先训练好的相似度计算模型中，计算相似度，最后根据相似度计算结果输出推荐主题，实现了对订单疑问的预测和对订单疑问点的回答主题推荐，提升了用户体验与产品竞争力。

技术领域

本发明涉及主题推荐技术领域，尤其涉及一种针对订单的主题推荐方法、系统、设备和介质。

背景技术

随着飞机成为一种普遍的出行选择，选择飞行的用户日益增长，航空产品也越发精细复杂。随之而来的是用户更多、更复杂的出行相关的疑问。现有技术通过对客户订单的相关信息提取进行订单疑问点预测，并匹配问答库中的主题推荐给客服或用户。当前技术对订单信息的提取不够精确，且响应速度较慢，导致客户满意度较低，也对客服的工作效率造成了一定影响。

发明内容

本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中对客户订单疑问点预测不够精确，客服问答效率低下的缺陷，提供一种针对订单的主题推荐方法、系统、设备和介质。

本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题：

第一方面，提供一种针对订单的主题推荐方法，所述针对订单的主题推荐方法包括：

提取用户提交的订单中的有效信息生成第一基础特征；

提取客服人员在预设时间段内处理的主题序列特征生成第二基础特征；

将所述第一基础特征与第二基础特征进行显式高阶交叉，生成构造特征；

通过预设的订单侧编码器对所述构造特征进行处理，输出用于表征用户对订单疑问点预测结果的第一定长信息向量；通过预设的主题侧编码器输出所有可用主题根据其所属大组分类和id分类的第二定长信息向量；

将所述第一定长信息向量与第二定长信息向量输入预先训练好的相似度计算模型中，计算所述第一定长信息向量与第二定长信息向量的相似度；

根据相似度计算结果输出推荐主题。

本发明的针对订单的主题推荐方法，通过提取订单中的有效信息，提取客服处理的主题序列特征生成基础特征，将两个基础进行显式高阶交叉，生成构造特征，通过订单侧编码器处理构造特征，输出第一定长信息向量，主题侧编码器输出所有可用主题分类的第二定长信息向量，在计算模型中计算两个信息向量的相似度，根据相似度计算结果输出推荐主题，实现了对订单疑问的预测，实现了对订单疑问点的回答主题推荐，使得客服人员能更快更准确的解答用户疑问，提升了用户体验与产品竞争力。

优选地，所述订单的有效信息包括订单的类别信息、额外产品购买信息、出行人员信息中的至少一种。

优选地，所述第一基础特征与第二基础特征进行显式高阶交叉的具体步骤为：

S1、将所述第一基础特征与第二基础特征进行交叉相乘；

S2、将交叉相乘的结果分别与所述第一基础特征和第二基础特征交叉相乘，分别得到第一相乘结果和第二相乘结果；

S3、将第一相乘结果和第二相乘结果交叉相乘，并返回步骤S2；

S4、重复步骤S2、S3两次或三次，生成所述构造特征。

优选地，所述第一信息向量与第二向量处于同一向量空间中并且长度相同；

和/或，所述相似度计算模型的训练样本通过采样法选取，以预设比例选取正样本、弱负样本和强负样本。