[发明专利]在自动聊天中提供产品推荐

权利要求书

1.一种有助于自动聊天中的产品推荐的方法，包括：

确定终端设备位于预定义区域内；

与所述终端设备上的聊天机器人通信以获得用户身份；

确定与所述用户身份相关联的产品推荐信息；以及

向所述聊天机器人提供所述产品推荐信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述产品推荐信息是通过学习排序(LTR)模型基于以下至少之一来确定的：候选推荐列表、与所述用户身份相关联的用户简档、以及时间信息。

3.根据权利要求2所述的方法，还包括：

从合作方实体接收所述候选推荐列表，或者根据预定义的促销规则来确定所述候选推荐列表，

其中，所述候选推荐列表包括至少一个候选推荐产品和相应的促销信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述确定所述产品推荐信息包括：

通过所述LTR模型从所述候选推荐列表中选择一个或多个候选推荐产品；以及

基于所选择的候选推荐产品和相应的促销信息来形成所述产品推荐信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，

所述用户简档包括以下至少之一：用户身份、年龄信息、性别信息、位置信息、以及对产品的用户喜好，并且

所述用户简档是基于以下至少之一来确定的：在合作方实体处的用户消费记录、在所述聊天机器人处的会话日志、以及由所述聊天机器人进行的隐式产品调查。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：

通过用户界面来接收包括对至少一个产品的查询的消息；

至少基于所述消息来确定第二产品推荐信息；以及

通过所述用户界面来呈现所述第二产品推荐信息。

7.一种有助于自动聊天中的产品推荐的方法，包括：

在聊天流中接收第一消息；

提供对所述第一消息的响应，所述响应指示至少基于所述第一消息而确定的至少一个产品；

接收包括对所述至少一个产品的评论的第二消息；以及

至少基于所述第二消息来确定对所述至少一个产品的用户喜好。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：

在所述聊天流中呈现产品推荐信息，所述产品推荐信息是至少基于所述用户喜好来确定的。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，通过基于会话的排序模型来确定所述至少一个产品，所述基于会话的排序模型用于：

对所述聊天流中的当前会话与至少一个参考会话之间的相似性进行评分；以及

选择与分数最高的参考会话相关联的一个或多个参考产品作为所述至少一个产品。

10.根据权利要求7所述的方法，其中，通过基于会话的生成模型来确定所述至少一个产品，所述基于会话的生成模型用于：

通过递归神经网络(RNN)，基于所述聊天流中的当前会话来生成所述至少一个产品的名称。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述RNN包括：

第一双向RNN层，用于在所述当前会话的每个语句中的词语之间执行递归操作；以及

第二双向RNN层，用于在所述当前会话中的语句之间执行递归操作。

12.根据权利要求7所述的方法，还包括：

对所述至少一个产品的名称执行语义扩展，以获得一组产品名称；以及

将所述用户喜好与所述一组产品名称相关联。

13.根据权利要求7所述的方法，其中，所述确定所述用户喜好包括：

通过对至少所述第二消息执行情感分析来确定对所述至少一个产品的正面、负面或中性情感。

14.根据权利要求7所述的方法，其中，所述响应是隐式产品调查的一部分。