[发明专利]产品推荐方法及其系统

说明书

本申请公开了产品推荐方法及其系统，涉及互联网技术领域，所要解决的一个技术问题是基于现有机器学习技术实现产品推荐的前期投入成本较高，产品推荐的可解释性较弱，且无法对相关产品进行推荐，不支持对多个相关产品的对比。包括：对实时获取到的语音信息进行文本化处理，得到所述语音信息中的关键词信息；利用预设产品库获取与所述关键词信息匹配的多个产品信息；根据产品信息的产品属性维度，显示相应的产品详情信息；其中，所述关键词信息与所述产品信息的产品属性维度存在匹配关系。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其是产品推荐方法及其系统。

背景技术

目前工作人员给用户推荐产品时，均是根据用户要求手动选择出符合用户要求的产品，虽然可以满足要求，但是面对多款产品对比、同款产品的不同迭代更新版本、以及每款产品的内容筛选，对于工作人员的专业素质要求严格，手动筛选、对比产品的方法易导致耗时较长且判断结果准确性无法保证，严重影响用户交易数据的转化效率及用户体验。

现有的解决方案为，通过在语音交互场景下，将获取的用户语音进行预处理，通过意图识别分类和实体识别，根据意图分类结果、实体识别结果以及用户画像信息，结合大数据分析直接得到相应的产品推荐。该方案存在的不足为，卷积神经网络等复杂的机器学习技术存在实现复杂、训练数据多、训练时间长、可解释性差，且不支持对相关产品的推荐，也不支持对多个产品之间进行对比等问题。

申请内容

本申请实施例所要解决的一个技术问题是基于现有机器学习技术实现产品推荐的前期投入成本较高，产品推荐的可解释性较弱，且无法对相关产品进行推荐，不支持对多个相关产品的对比。

依据本申请一个方面，提供了一种产品推荐方法，包括：

对实时获取到的语音信息进行文本化处理，得到所述语音信息中的关键词信息；

利用预设产品库获取与所述关键词信息匹配的多个产品信息；

根据产品信息的产品属性维度，显示相应的产品详情信息；

其中，所述关键词信息与所述产品信息的产品属性维度存在匹配关系。

优选地，所述对实时获取到的语音信息进行文本化处理，得到所述语音信息中的关键词信息，具体包括：

对实时获取到的语音信息进行声纹识别，确定用户语音信息和/或目标语音信息；

对所述用户语音信息和/或目标语音信息进行文本化处理，得到语音信息中的关键词信息。

优选地，所述分别对所述用户语音信息和/或目标语音信息进行文本化处理，得到所述语音信息中的关键词信息，具体包括：

对所述用户语音信息和/或目标语音信息进行文本化处理，得到所述用户语音信息对应的第一关键词信息和/或所述目标语音信息对应的第二关键词信息；

根据所述第一关键词信息和/或第二关键词信息，确定所述语音信息中的关键词信息。

优选地，所述第一关键词信息、第二关键词信息包括一个或多个关键词，根据所述第一关键词信息和第二关键词信息，确定所述语音信息中的关键词信息，具体包括：

分别计算出所述第一关键词信息中的关键词与第二关键词信息中的关键词之间的第一相似度；

若所述第一相似度超过相似度第一预设值，则将所述第二关键词信息中的关键词作为所述语音信息中的关键词信息，并舍弃所述第一关键词信息中的关键词；

若所述第一相似度低于相似度第一预设值，则将所述第一关键词信息中的关键词和第二关键词信息中的关键词作为所述语音信息中的关键词信息。

优选地，所述利用预设产品库获取与所述关键词信息匹配的多个产品信息，具体包括：