[發明專利]問題推薦方法、系統、電子設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202010177953.0
• 申請日: 2020-03-13
• 公開（公告）號: CN111400471B
• 公開（公告）日: 2022-09-27
• 發明（設計）人: 劉祥;張鵬
• 申請（專利權）人: 江蘇滿運軟件科技有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F16/35;G06F16/9536;G06F40/289;G06Q10/08;G06Q30/02
• 代理公司: 上海隆天律師事務所 31282
• 代理人: 徐莉;鐘宗

1.一種問題推薦方法，其特征在于，包括步驟：

自歷史提問數據中，獲得多個業務標簽及每個業務標簽的問題集；

在每個所述業務標簽的問題集中，通過相似度計算獲得多個關鍵問題，并根據所述關鍵問題生成每個所述業務標簽的提問標簽；

基于各所述業務標簽及其提問標簽，計算兩兩用戶之間的相似度，根據所述兩兩用戶之間的相似度獲得每個用戶的關聯用戶，并根據每個用戶的關聯用戶的歷史提問數據生成每個用戶的推薦問題集；

其中，所述計算兩兩用戶之間的相似度的步驟包括：自所述歷史提問數據中獲得兩用戶之間的相同問題，所述相同問題是相同業務標簽下具有至少一相同提問標簽的問題；根據該兩用戶的相同問題的提問次數和所述相同問題的總提問次數，獲得該兩用戶之間的相似度；以及

根據一用戶的實時提問數據，向該用戶推薦其推薦問題集中的問題。

2.如權利要求1所述的問題推薦方法，其特征在于，所述通過相似度計算獲得多個關鍵問題的步驟包括：

在一所述業務標簽的問題集中，計算兩兩問題之間的相似度，生成所述問題集的相似度矩陣；

根據所述相似度矩陣獲得與每個問題的相似度最高的多個問題，形成每個問題的關聯問題集；以及

計算各所述關聯問題集的相似度之和，篩選相似度之和最大的一組關聯問題集，作為所述業務標簽的多個關鍵問題。

3.如權利要求2所述的問題推薦方法，其特征在于，所述計算兩兩問題之間的相似度的步驟包括：

對所述問題集中的每個問題進行分詞，獲得每個問題的分詞詞組；

計算每個問題的分詞詞組的詞向量，并根據每個問題的分詞詞組的詞向量獲得每個問題的句向量；以及

根據每個問題的句向量計算兩兩問題之間的相似度。

4.如權利要求2所述的問題推薦方法，其特征在于，所述根據所述關鍵問題生成每個所述業務標簽的提問標簽的步驟包括：

在所述業務標簽的多個關鍵問題中，對每個所述關鍵問題進行分詞，獲得每個所述關鍵問題的分詞詞組；

計算每個分詞詞組在所述業務標簽的所有分詞詞組中的概率；以及

篩選概率最高的多個分詞詞組，作為所述業務標簽的多個提問標簽。

5.如權利要求1所述的問題推薦方法，其特征在于，當該兩用戶之間具有一相同問題時，以該兩用戶對所述相同問題的提問次數在所述相同問題的總提問次數中的概率為該兩用戶之間的相似度；以及

當該兩用戶之間具有多個相同問題時，以該兩用戶對每個所述相同問題的提問次數在每個所述相同問題的總提問次數中的概率之和為該兩用戶之間的相似度。

6.如權利要求1所述的問題推薦方法，其特征在于，所述根據一用戶的實時提問數據，向該用戶推薦其推薦問題集中的問題的步驟包括：

判斷所述用戶的實時提問數據是否有對應的業務標簽；

若是則自所述用戶的推薦問題集中，選擇該業務標簽下所述用戶未提問過的問題進行推薦；以及

若否則向所述用戶推薦其推薦問題集的各業務標簽，并根據所述用戶選中的業務標簽向所述用戶推薦該業務標簽下未提問過的問題。

7.一種問題推薦系統，其特征在于，包括：

第一標簽生成模塊，用于自歷史提問數據中，獲得多個業務標簽及每個業務標簽的問題集；

第二標簽生成模塊，用于在每個所述業務標簽的問題集中，通過相似度計算獲得多個關鍵問題，并根據所述關鍵問題生成每個所述業務標簽的提問標簽；

推薦問題集生成模塊，用于基于各所述業務標簽及其提問標簽，計算兩兩用戶之間的相似度，根據所述兩兩用戶之間的相似度獲得每個用戶的關聯用戶，并根據每個用戶的關聯用戶的歷史提問數據生成每個用戶的推薦問題集；

其中，所述推薦問題集生成模塊計算兩兩用戶之間的相似度，包括：自所述歷史提問數據中獲得兩用戶之間的相同問題，所述相同問題是相同業務標簽下具有至少一相同提問標簽的問題；根據該兩用戶的相同問題的提問次數和所述相同問題的總提問次數，獲得該兩用戶之間的相似度；以及

問題推薦模塊，用于根據一用戶的實時提問數據，向該用戶推薦其推薦問題集中的問題。