[發明專利]一種問題預測方法及預測系統

在審

• 申請號: 201610202932.3
• 申請日: 2016-03-31
• 公開（公告）號: CN107292412A
• 公開（公告）日: 2017-10-24
• 發明（設計）人: 張家興;崔恒斌;薛少飛;李小龍
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴集團控股有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q30/02
• 代理公司: 北京潤澤恒知識產權代理有限公司11319
• 代理人: 蘇培華

技術領域

本申請涉及互聯網領域，尤其涉及一種問題預測方法及預測系統。

背景技術

近些年，隨著科技的發展，人們的日常生活中越來越頻繁地通過網絡進行各項活動，例如進行購物、預約掛號、查詢信息、支付、收款等。

然而由于網絡故障、產品缺陷、用戶對產品不熟悉等原因，實際的操作中經常會出現各種問題。

例如，現如今各網站均需要設置系統，解決用戶提出的各種問題。現有各網站的客服系統通常具有如下的操作流程：

1，用戶通過客戶端或者網頁訪問客服頁面；

2，網站為用戶分配客服人員；

3，客服人員為用戶解決問題。

在上述流程中，步驟2中的客服人員通常是隨機分配的。但是由于不同用戶可能遇到的問題千差萬別，隨機分配的客服人員可能沒有足夠的知識儲備解決用戶的問題而無法有效地提供解決方法，或者在轉給其他客服人員的過程中耽誤用戶的時間，造成用戶訪問客服頁面時的體驗差、導致用戶滿意度下降。

鑒于此，不少網站嘗試通過分類的方式解決用戶的問題。舉例來說，在一些網站，當用戶訪問客服頁面時，該客服頁面的對話框自動顯示問題分類內容，例如“請選擇您遇到的問題的類別：1，支付問題；2，密碼問題；3，人工服務”，用戶選擇對應的問題類別之后，客服頁面轉至對應的客服人員處，由該問題類別下相對專業的客服人員解決用戶的問題。

再例如，在另一些場景中，例如游戲問答的場景中，用戶同樣需要在對話框中輸入問題或者由用戶自己選擇問題的類別，再由系統或者人工進行解答。

然而，在上述場景中，這類分類的方式實質上均是由用戶自行分類，用 戶需要花費時間去理解和選擇對應的問題類別，在選擇對應類別之后很可能還需要用戶選擇該問題類別下的二級問題類別；同時用戶未必能夠理解和正確選擇問題類別，不僅導致解決問題的時效性下降，而且不能保證準確性。

發明內容

鑒于上述問題，提出了本申請實施例以便提供一種克服上述問題或者至少部分地解決上述問題的問題預測方法及預測系統。

為解決上述問題，本申請一實施例公開一種問題預測方法，包括：

接收用戶端發出的請求，并獲取所述用戶端的用戶行為軌跡，所述用戶行為軌跡包括指定時間內所述用戶端與所述服務器之間的至少一個RPC調用信息和所述用戶端訪問所述服務器的至少一個URL二者中至少其中之一；

從所述用戶行為軌跡中提取模型輸入數據；

將所述模型輸入數據輸入問題分類模型，預測問題。

本申請另一實施例提出一種問題預測系統，包括：

獲取模塊，用于接收用戶端發出的請求，并獲取所述用戶端的用戶行為軌跡，所述用戶行為軌跡包括指定時間內所述用戶端與所述服務器之間的至少一個RPC調用信息和所述用戶端訪問所述服務器的至少一個URL二者中至少其中之一；

提取模塊，用于從所述用戶行為軌跡中提取模型輸入數據；

問題預測模塊，用于將所述模型輸入數據輸入問題分類模型，預測問題。

相比于現有技術，本申請實施例提出的問題預測方法和預測系統至少具有以下優點：

1.本申請實施例提出的方案中，利用問題分類模型預測用戶端可能提出的問題，相比于現有的依靠人工或者用戶自助分類的方式，節省了時間，減少人力成本，提高了用戶體驗；

2.本申請實施例提出的方案中，通過從用戶行為軌跡中提取模型輸入數據，所述用戶行為軌跡包括指定時間內所述用戶端與所述服務器之間的至少一個RPC調用信息，和/或所述用戶端訪問所述服務器的至少一個URL，將 所述模型輸入數據輸入問題分類模型，利用問題分類模型預測用戶端可能提出的問題，相比于現有的依靠人工或者用戶自助分類的方式，節省了時間，提高了準確性；同時用于預測問題的模型輸入數據是從用戶行為軌跡中提取得到，用戶行為軌跡可以從服務器中實時提取，基本無延時，進一步節省了預測問題的時間并提高了準確性。

附圖說明

圖1所示為本申請第一實施例的問題預測方法的流程圖。

圖2所示為本申請第二實施例的問題預測方法的流程圖。

圖3所示為本申請第三實施例的問題預測系統的方框圖。

圖4所示為本申請第四實施例的問題預測系統的方框圖。

具體實施方式