[發明專利]交互式通信中進行信息推薦的方法及裝置

有效

• 申請號: 201410048523.3
• 申請日: 2014-02-12
• 公開（公告）號: CN104836720B
• 公開（公告）日: 2022-02-25
• 發明（設計）人: 馬澤君;蘇騰榮
• 申請（專利權）人: 北京三星通信技術研究有限公司;三星電子株式會社
• 主分類號: H04L51/04
• 分類號: H04L51/04;H04L51/52;H04L51/10
• 代理公司: 北京市立方律師事務所 11330
• 代理人: 鄭瑜生

1.一種交互式通信中進行信息推薦的方法，其特征在于，包括以下步驟：

檢測用戶的輸入，并接收所述用戶輸入的通信信息；

對所述通信信息進行分析，預測與所述通信信息相關聯的信息；

將所述相關聯的信息提供給用戶；

其中，所述對所述通信信息進行分析包括：根據所述通信信息獲取對話內容；所述將所述相關聯的信息提供給用戶包括：根據對話內容確定接收所述相關聯的信息的一方的用戶或多方的用戶，并將所述相關聯的信息提供給所述一方的用戶或多方的用戶。

2.根據權利要求1 所述的交互式通信中進行信息推薦的方法，其特征在于，檢測用戶的輸入，并接收所述用戶輸入的通信信息，包括：

檢測用戶通過話筒以語音的方式輸入，接收所述用戶輸入的通信信息；或者，

檢測用戶通過終端輸入區域以文字的方式輸入，接收所述用戶輸入的通信信息。

3.根據權利要求1 所述的交互式通信中進行信息推薦的方法，其特征在于，所述對話內容包括內容信息和輔助分析信息。

4.根據權利要求3 所述的交互式通信中進行信息推薦的方法，其特征在于，當通過不同的途徑獲取所述對話內容中的信息，獲取的信息沖突時，通過以下任意一種方式處理：

丟棄具有信息沖突的對話內容；

設置獲取信息方式的優先級，以優先級高的獲取方式得到的信息為準。

5.根據權利要求3 所述的交互式通信中進行信息推薦的方法，其特征在于，預測與所述通信信息相關聯的信息，包括：

在進行預測處理之前，通過預定義規則建立用戶的興趣模型，和/ 或基于統計規則建立用戶的興趣模型；

根據相關度算法對獲取的所述對話內容進行相關度分析，將相關度分析結果與所述興趣模型進行對比，并提取符合預定匹配規則的信息。

6.根據權利要求5 所述的交互式通信中進行信息推薦的方法，其特征在于，建立用戶的興趣模型，還包括：

當檢測到用戶查看與所述通信信息相關聯的信息時，記錄所述相關聯的信息；

根據記錄的所述相關聯的信息，修正所述興趣模型。

7.根據權利要求5 所述的交互式通信中進行信息推薦的方法，其特征在于，根據相關度算法對獲取的所述對話內容進行相關度分析，包括：

通過連續空間中的多維向量，表示離散且不可拆分的所述對話內容；

根據所述對話內容對應的多維向量，計算各個對話內容之間的距離；

根據各個對話內容之間的距離遠近，確定所述對話內容的相關度的大小。

8.根據權利要求5 所述的交互式通信中進行信息推薦的方法，其特征在于，預測與所述通信信息相關聯的信息，還包括：

在進行相關度分析之前，根據推薦度算法對獲取的所述對話內容進行推薦度分析，將推薦度分析結果與預設閾值進行比較；

當所述推薦度分析結果大于或等于所述預設閾值時，對所述對話內容進行相關度分析。

9.根據權利要求8 所述的交互式通信中進行信息推薦的方法，其特征在于，根據推薦度算法對獲取的所述對話內容進行推薦度分析，將推薦度分析結果與預設閾值進行比較,包括：

根據預設的量化規則，將所述對話內容進行量化處理，以獲取所述對話內容對應的權重計算變量；

將所述權重計算變量代入預設的推薦度計算公式進行計算，并將計算結果與預設閾值進行比較。

10.根據權利要求8 所述的交互式通信中進行信息推薦的方法，其特征在于，根據推薦度算法對獲取的所述對話內容進行推薦度分析，將推薦度分析結果與預設閾值進行比較，包括：

檢測并獲取用戶根據預先設置的推薦價值等級，對所述對話內容進行標注后的標注信息；

根據預設的量化規則，對所述對話內容進行向量化處理，以獲取所述對話內容對應的向量值；

根據所述向量值和所述標注信息進行分類訓練并獲取分類結果；

將所述分類結果與預設閾值進行比較。