[发明专利]一种基于知识图谱的内容推送方法、装置、设备及介质

说明书

本申请提供了一种基于知识图谱的内容推送方法、装置、设备及介质，其中，将目标用户的历史提问信息中的对知识性信息进行提问的目标历史提问信息映射为第一词向量，其中，所述历史提问信息为所述目标用户在使用所述人机交互设备时在所述人机交互设备中输入的文本信息；针对每个待推荐标签，将该待推荐标签映射为第二词向量，并将所述第一词向量分别和每个第二词向量进行相似度的计算；将为目标相似度对应的待推荐标签分配的待推荐内容推送给所述目标用户，其中，目标相似度为大于预设阈值的相似度。采用上述方法，将与目标用户的历史提问信息相似度最高的待推荐标签中的内容对该目标用户进行推送，有利于提高内容推送的有效性。

技术领域

本发明涉及人机交互技术领域，具体而言，涉及一种基于知识图谱的内容推送方法、装置、设备及介质。

背景技术

在医疗领域中，应用人机交互技术的人机交互设备致力于为用户提供医疗咨询的推荐。现有技术中，在人机交互设备为用户推荐医疗领域的咨询内容时，通常只为该用户推荐系统设定好的特定内容，而这些特定内容有可能不是用户感兴趣的内容，使得用户很可能不对系统推荐的内容进行浏览，从而降低了内容推送的有效性。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于知识图谱的内容推送方法、装置、设备及介质，有利于提高内容推送的有效性。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于知识图谱的内容推送方法，应用于人机交互设备，所述方法包括：

将目标用户的历史提问信息中的对知识性信息进行提问的目标历史提问信息映射为第一词向量，其中，所述历史提问信息为所述目标用户在使用所述人机交互设备时在所述人机交互设备中输入的文本信息；

针对每个待推荐标签，将该待推荐标签映射为第二词向量，并将所述第一词向量分别和每个第二词向量进行相似度的计算；

将为目标相似度对应的待推荐标签分配的待推荐内容推送给所述目标用户，其中，目标相似度为大于预设阈值的相似度。

可选地，在将目标用户的历史提问信息中的对知识性信息进行提问的目标历史提问信息映射为第一词向量前，所述方法还包括：

统计对所述目标用户的历史提问信息所推送的所有回复信息；

将所述所有回复信息中的非知识性信息进行删除得到不包含非知识性信息的回复信息，将所述不包含非知识性信息的回复信息作为知识性信息。

可选地，在将目标用户的历史提问信息中的对知识性知识进行提问的目标历史提问信息映射为第一词向量时，所述方法包括：

将所述目标历史提问信息进行中文分词处理后过滤停用词，对过滤后的中文分词结果进行去重处理得到目标分词结果；

将所述目标分词结果映射为第一词向量。

可选地，在将所述第一词向量分别和每个第二词向量进行相似度的计算时，所述方法包括：

将所述第一词向量作为下述公式的xi变量，将所述第二词向量作为下述公式的yi变量进行余弦相似度的计算：

第二方面，本申请实施例提供了一种基于知识图谱的内容推送装置，所述装置包括：

第一词向量映射模块，用于将目标用户的历史提问信息中的对知识性信息进行提问的目标历史提问信息映射为第一词向量，其中，所述历史提问信息为所述目标用户在使用所述人机交互设备时在所述人机交互设备中输入的文本信息；

相似度计算模块，用于针对每个待推荐标签，将该待推荐标签映射为第二词向量，并将所述第一词向量分别和每个第二词向量进行相似度的计算；

内容推荐模块，用于将为目标相似度对应的待推荐标签分配的待推荐内容推送给所述目标用户，其中，目标相似度为大于预设阈值的相似度。