[发明专利]一种基于用户行为构建问答体系推荐问的系统及方法

说明书

本发明涉及一种基于用户行为构建问答体系推荐问的系统及方法，包括：数据采集模块，用于采集用户数据，并将所述用户数据的非结构化数据统一处理成符合要求的结构化数据；图谱模块，用于以知识图谱的形式存储用户的历史问答记录；标准问识别模块，用于根据用户输入的用户问，利用相似度算法，在知识库中匹配得到标准问；图计算模块，用于基于所述数据采集模块得到的数据、所述图谱模块存储内容、所述标准问识别模块得到的标准问，通过图计算得到推荐问；推荐问模块，用于按要求向用户返回推荐问列表。解决了现有问答系统个性化低、运维成本高的问题，为用户提供个性化的推荐问。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于用户行为构建问答体系推荐问的系统及方法。

背景技术

计算机领域重视的信息检索系统便是搜索引擎，但目前搜索引擎的缺陷也很明显，几乎快成了新的信息过载，一是搜索结果数量庞大，二是搜索结果的线性排列。在现有技术中，问答技术和个性化推荐被认为是能够提高检索返回结果质量的可能途径，问答系统可以分为自动问答系统和互动问答系统，自动问答系统主要利用基于语义匹配的方法获取答案以及相似推荐问。传统的构建推荐问采用简单的基于相似度类似问句，或人工可配置推荐问的方法。

以基于相似度类似问句为例，如“A股的定义”，基于软件分词器，可切分成两个重要的词“A股”和“定义”，根据分词后的两个主要词在知识库中通过相似匹配进行召回，“什么是A股”是匹配到的标准问题，和A股相关的问题则放在推荐问中，如返回给用户推荐问列表内容包括“A股转账怎么操作”“A股规费费率说明”“A股如何转户”等。上述推荐问方式简单，通过用户问句中的关键词在知识库中召回相似度较高的问题作为推荐问，但是没有把用户行为以及用户个性化数据作为推荐问的参考标准问，导致推荐问的准确度不高，没有问题之间的业务前后关系，只单纯以相似度高低做判断。

人工可配置推荐问方法是在推荐问逻辑处理中将人工配置的有业务关联性的问题放入到推荐问的列表中，以上述具体为基础，返回给用户推荐问列表内容包括“如何购买股票”(人工配置的推荐问)、“A股转账怎么操作”“A股规费费率说明”等。这种推荐问方式简单，将通过人工配置的有业务关联性的问题作为推荐问，虽然推荐的准确度较高，但是运维成本较高，不能动态调整问题之间的关联性，往往需要极大的人力资源来维护问题之间的推荐问关系。

发明内容

针对上述现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于用户行为构建问答体系推荐问的系统及方法，在用户输入用户问时，根据采集的用户数据、用户历史问答记录构建的知识图谱、在知识库中匹配得到的标准问，通过图计算得到推荐问，并按要求向用户返回推荐问列表，解决现有问答系统个性化低、运维成本高的问题，为用户提供个性化的推荐问。

本发明具体为：

一种基于用户行为构建问答体系推荐问的系统，包括：

数据采集模块，用于采集用户数据，并将所述用户数据的非结构化数据统一处理成符合要求的结构化数据；所述用户数据包括用户的个人基本信息、社交网络数据、问答行为数据、相关领域大数据；

图谱模块，用于以知识图谱的形式存储用户的历史问答记录；

标准问识别模块，用于根据用户输入的用户问，利用相似度算法，在知识库中匹配得到标准问；

图计算模块，用于基于所述数据采集模块得到的数据、所述图谱模块存储内容、所述标准问识别模块得到的标准问，通过图计算得到推荐问；

推荐问模块，用于根据所述数据采集模块得到的数据、所述图计算模块得到的推荐问，按要求向用户返回推荐问列表。

进一步地，所述数据采集模块还用于：