[發明專利]用戶意圖的挖掘方法及裝置、計算機設備及可讀介質

有效

• 申請號: 201810824314.1
• 申請日: 2018-07-25
• 公開（公告）號: CN109087135B
• 公開（公告）日: 2020-08-28
• 發明（設計）人: 周浩;黃浩;曹德強;蘇冬冬;陳四通
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06F16/34;G06F16/33;G06F40/284
• 代理公司: 北京鴻德海業知識產權代理事務所(普通合伙) 11412
• 代理人: 袁媛

1.一種用戶意圖的挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取用戶的行為數據對應的文本特征信息；所述文本特征信息采用一組詞語來標識；

將所述行為數據對應的文本特征信息輸入至預先訓練的意圖提取模型中，以提取所述行為數據對應的意圖信息列表；

根據所述行為數據對應的文本特征信息和所述意圖信息列表、以及預設的語義相似度閾值，從所述用戶的所述行為數據對應的所述意圖信息列表中，獲取所述用戶的目的意圖信息，并加入至意圖信息隊列中，以進行廣告推薦。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，獲取用戶的行為數據對應的文本特征信息，具體包括：

獲取所述行為數據的瀏覽頁面的標題和關鍵文本內容；

對所述瀏覽頁面的標題進行分詞，得到多個標題分詞；

利用預先訓練的內容關鍵詞提取模型從所述關鍵文本內容中提取多個內容關鍵詞；

將所述多個標題分詞和所述多個內容關鍵詞組合，形成對應的所述文本特征信息。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，若所述行為數據包括實時行為數據和/或所述用戶在最近鄰的歷史時間周期內的多條歷史行為數據，獲取用戶的行為數據對應的文本特征信息，具體包括：

獲取所述用戶的實時行為數據對應的文本特征信息；和/或

獲取所述用戶的各條所述歷史行為數據對應的文本特征信息。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，若所述行為數據包括實時行為數據，根據所述行為數據對應的文本特征信息和所述意圖信息列表、以及預設的語義相似度閾值，從所述用戶的所述行為數據對應的所述意圖信息列表中，獲取所述用戶的目的意圖信息，并加入至意圖信息隊列中，以進行廣告推薦，具體包括：

根據所述實時行為數據對應的文本特征信息和對應的所述意圖信息列表中各所述意圖信息，分別計算對應的所述實時行為數據對應的文本特征信息與各所述意圖信息的語義相似度；

從所述意圖信息列表中獲取與所述實時行為數據對應的所述文本特征信息的語義相似度大于所述預設的語義相似度閾值的所述意圖信息，作為所述用戶的目的意圖信息，并加入至意圖信息隊列中，以進行廣告推薦。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，若所述行為數據包括所述用戶在最近鄰的所述歷史時間周期內的多條歷史行為數據，根據所述行為數據對應的文本特征信息和所述意圖信息列表、以及預設的語義相似度閾值，從所述用戶的所述行為數據對應的所述意圖信息列表中，獲取所述用戶的目的意圖信息，并加入至意圖信息隊列中，以進行廣告推薦，具體包括：

對于各條所述歷史行為數據，根據對應的所述歷史行為數據對應的文本特征信息和對應的所述意圖信息列表中各所述意圖信息，分別計算對應的所述歷史行為數據對應的文本特征信息與對應的所述意圖信息列表中各所述意圖信息的語義相似度；

對于各條所述歷史行為數據，從對應的所述意圖信息列表中獲取與對應的所述文本特征信息的語義相似度大于所述預設的語義相似度閾值的所述意圖信息，作為候選意圖信息，共得到多個候選意圖信息；

從所述多個候選意圖信息中獲取N個目標意圖信息，并加入至所述意圖信息隊列中，以進行廣告推薦。