确定业务对象主题、业务对象推荐的方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种确定业务对象主题的方法，所述方法包括：根据业务对象的文本描述信息，确定所述业务对象的至少一个特性标签；建立所述特性标签与预先设置的兴趣主题之间的关联关系；使用各业务对象具备的特性标签以及所述关联关系，确定各业务对象对应的兴趣主题。采用上述方法，解决现有业务对象推荐方式单一、无法对用户进行个性化的推荐的问题。

Methods and devices for determining business object subject and business object recommendation

The application discloses a method for determining the subject of a business object, the method includes: determining at least one feature label of the business object according to the text description information of the business object; establishing the association relationship between the feature label and the preset interest subject; using the feature labels of each business object and the Association relationship to determine the business object pair Should be the subject of interest. Using the above method, we can solve the problem that the existing business object recommendation mode is single, and the user can not be personalized.

【技术实现步骤摘要】
确定业务对象主题、业务对象推荐的方法及装置
本申请涉及计算机
，具体涉及一种确定业务对象主题的方法及装置，本申请另外涉及一种业务对象推荐方法及装置。
技术介绍
近年来，随着互联网技术的快速发展和人民生活水平的不断提高，在线旅游行业发展迅速。现有技术下，在线旅游行业对旅行产品的推荐方式是基于目的地维度来进行的，将旅行产品按照目的地进行分类，并根据目的地将与目的地匹配的旅行产品推荐给用户。按照目的地对旅行产品的推荐方式存在以下缺陷：1、对旅行产品的分类方式过于单一；2、对于目的地不太明确的用户无法提供其他的推荐方式；3、无法针对用户进行个性化的推荐。
技术实现思路
本申请提供一种确定业务对象主题的方法及装置，以解决现有业务对象推荐方式单一、无法对用户进行个性化的推荐的问题。本申请提供一种确定业务对象主题的方法，所述方法包括：根据业务对象的文本描述信息，确定所述业务对象的至少一个特性标签；建立所述特性标签与预先设置的兴趣主题之间的关联关系；使用各业务对象具备的特性标签以及所述关联关系，确定各业务对象对应的兴趣主题。可选的，所述建立所述特性标签与预先设置的兴趣主题之间的关联关系，采用如下方式实现：所述兴趣主题采用以特性标签组成的逻辑运算式表达；每个兴趣主题对应一个或者多个逻辑运算式。可选的，所述使用各业务对象具备的特性标签以及所述关联关系，确定各业务对象对应的兴趣主题，包括：根据特定兴趣主题的以特性标签组成的逻辑运算式，判断某个业务对象具备的标签是否满足所述逻辑运算式；若是，设定所述业务对象对应所述特定兴趣主题。可选的，所述建立所述特性标签与预先设置的兴趣主题之间的关联关系，采用如下方式实现：为每个兴趣主题建立对应的特性标签组合的记录，并将所述记录存入数据库供查询。可选的，所述根据业务对象的文本描述信息，确定所述业务对象的至少一个特性标签，采用如下方式实现：根据介绍业务对象的文本描述信息，从预先设定的多个维度为所述业务对象设置特性标签。可选的，所述根据业务对象的文本描述信息，确定所述业务对象的至少一个特性标签，包括：对业务对象的文本描述信息进行分词并进行词向量处理；将词向量处理的结果输入训练获得的标签提取模型，提取业务对象的特性标签。可选的，所述标签提取模型以下述方式获得：选择业务对象作为样本，并进行人工打标，生成样本集；所述样本集包括训练集和测试集；对所述样本集的文本描述信息进行分词，并进行词向量处理；根据训练集词向量处理的结果对神经网络模型进行训练；将采用经过训练的神经网络模型生成的标签及其权重、以及采用词频统计方式生成的标签及其权重，通过线性函数进行拟合，获得拟合后线性函数，并使用所述测试集测试所生成的拟合后线性函数；将所述经过训练的神经网络模型和所述拟合的线性函数的组合作为所述标签提取模型。可选的，所述对所述样本集的文本描述信息进行分词，包括：从所述样本集的文本描述信息中提取核心文本信息；对所述核心文本信息进行分词。可选的，所述核心文本信息，包括标题、副标题、推荐理由。可选的，所述根据训练集词向量处理的结果对神经网络模型进行训练，具体为：将训练集词向量处理的结果作为神经网络模型的输入进行模型训练，并在输出层设置分类器进行多分类预测。可选的，所述预先设置的兴趣主题采用如下方式获得：对潜在客户根据兴趣特征和/或属性特征进行多维度分组；根据各个分组特有的兴趣特征和/或属性特征，为其设置对应的兴趣主题。可选的，所述预先设置的兴趣主题采用如下方式获得：搜集业务对象推广文案；对所述业务对象推广文案进行分词并进行相关词向量处理；将所述词向量处理的结果输入训练获得的兴趣主题提取模型，提取兴趣主题。可选的，所述兴趣主题提取模型采用下述方式获得：选择业务对象推广文案作为样本，并进行人工打标，生成样本集；所述样本集包括训练集和测试集；对所述样本集的相关业务对象推广文案进行分词，并进行词向量处理；根据训练集词向量处理的结果对神经网络模型进行训练；将采用经过训练的神经网络模型生成的标签及其权重、以及采用词频统计方式生成的标签及其权重，通过线性函数进行拟合，获得拟合后线性函数，并使用所述测试集测试所生成的拟合后线性函数；将所述经过训练的神经网络模型和所述拟合的线性函数的组合作为所述提兴趣主题提取模型。可选的，所述业务对象为旅行产品；所述特性标签包括用于表征以下所列中至少一种属性的内容：时间、目的地、出发地、适合人群、交通工具、用户兴趣。本申请另外提供一种业务对象推荐方法，所述方法包括：确定用户感兴趣的兴趣主题；根据所述兴趣主题与特性标签之间的关联关系，确定所述兴趣主题相关的特性标签及关系；根据所述兴趣主题对应的特性标签及关系，以及根据各业务对象具备的特性标签，得到与兴趣主题对应的业务对象，并将其推送给用户。可选的，所述兴趣主题与特性标签之间的关联关系，通过如下方式确定：所述兴趣主题采用以特性标签组成的逻辑运算式表达；每个兴趣主题对应一个或者多个逻辑运算式。可选的，所述根据所述兴趣主题对应的特性标签及关系，以及根据各业务对象具备的特性标签，得到与兴趣主题对应的业务对象，包括：根据所述兴趣主题的以特性标签组成的逻辑运算式，判断业务对象具备的标签是否满足所述逻辑运算式；若是，确定所述业务对象为所述与兴趣主题对应的业务对象。可选的，所述确定用户感兴趣的兴趣主题，包括：获取用户的兴趣特征和/或属性特征；根据所述用户的兴趣特征和/或属性特征，匹配相应的兴趣主题。可选的，所述业务对象为旅行产品；所述特性标签包括用于表征以下所列中至少一种属性的内容：时间、目的地、出发地、适合人群、交通工具、用户兴趣。本申请还提供一种确定业务对象主题的装置，所述装置包括：特性标签确定单元，用于根据业务对象的文本描述信息，确定所述业务对象的至少一个特性标签；关联关系建立单元，用于建立所述特性标签与预先设置的兴趣主题之间的关联关系；兴趣主题确定单元，用于使用各业务对象具备的特性标签以及所述关联关系，确定各业务对象对应的兴趣主题。本申请还提供一种业务对象推荐装置，所述装置包括：兴趣主题确定单元，用于确定用户感兴趣的兴趣主题；标签及关系确定单元，用于根据所述兴趣主题与特性标签之间的关联关系，确定所述兴趣主题相关的特性标签及关系；业务对象得到单元，用于根据所述兴趣主题对应的特性标签及关系，以及根据各业务对象具备的特性标签，得到与兴趣主题对应的业务对象，并将其推送给用户。与现有技术相比，本申请具有以下优点：本申请提供一种确定业务对象主题的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种确定业务对象主题的方法，其特征在于，包括：/n根据业务对象的文本描述信息，确定所述业务对象的至少一个特性标签；/n建立所述特性标签与预先设置的兴趣主题之间的关联关系；/n使用各业务对象具备的特性标签以及所述关联关系，确定各业务对象对应的兴趣主题。/n

【技术特征摘要】
1.一种确定业务对象主题的方法，其特征在于，包括：
根据业务对象的文本描述信息，确定所述业务对象的至少一个特性标签；
建立所述特性标签与预先设置的兴趣主题之间的关联关系；
使用各业务对象具备的特性标签以及所述关联关系，确定各业务对象对应的兴趣主题。


2.根据权利要求1所述的确定业务对象主题的方法，其特征在于，所述建立所述特性标签与预先设置的兴趣主题之间的关联关系，采用如下方式实现：
所述兴趣主题采用以特性标签组成的逻辑运算式表达；每个兴趣主题对应一个或者多个逻辑运算式。


3.根据权利要求2所述的确定业务对象主题的方法，其特征在于，所述使用各业务对象具备的特性标签以及所述关联关系，确定各业务对象对应的兴趣主题，包括：
根据特定兴趣主题的以特性标签组成的逻辑运算式，判断某个业务对象具备的标签是否满足所述逻辑运算式；
若是，设定所述业务对象对应所述特定兴趣主题。


4.根据权利要求1所述的确定业务对象主题的方法，其特征在于，所述建立所述特性标签与预先设置的兴趣主题之间的关联关系，采用如下方式实现：
为每个兴趣主题建立对应的特性标签组合的记录，并将所述记录存入数据库供查询。


5.根据权利要求1所述的确定业务对象主题的方法，其特征在于，所述根据业务对象的文本描述信息，确定所述业务对象的至少一个特性标签，采用如下方式实现：
根据介绍业务对象的文本描述信息，从预先设定的多个维度为所述业务对象设置特性标签。


6.根据权利要求1所述的确定业务对象主题的方法，其特征在于，所述根据业务对象的文本描述信息，确定所述业务对象的至少一个特性标签，包括：
对业务对象的文本描述信息进行分词并进行词向量处理；
将词向量处理的结果输入训练获得的标签提取模型，提取业务对象的特性标签。


7.根据权利要求6所述的确定业务对象主题的方法，其特征在于，所述标签提取模型以下述方式获得：
选择业务对象作为样本，并进行人工打标，生成样本集；所述样本集包括训练集和测试集；
对所述样本集的文本描述信息进行分词，并进行词向量处理；
根据训练集词向量处理的结果对神经网络模型进行训练；
将采用经过训练的神经网络模型生成的标签及其权重、以及采用词频统计方式生成的标签及其权重，通过线性函数进行拟合，获得拟合后线性函数，并使用所述测试集测试所生成的拟合后线性函数；
将所述经过训练的神经网络模型和所述拟合的线性函数的组合作为所述标签提取模型。


8.根据权利要求7所述的确定业务对象主题的方法，其特征在于，所述对所述样本集的文本描述信息进行分词，包括：
从所述样本集的文本描述信息中提取核心文本信息；
对所述核心文本信息进行分词。


9.根据权利要求8所述的确定业务对象主题的方法，其特征在于，所述核心文本信息，包括标题、副标题、推荐理由。


10.根据权利要求7所述的确定业务对象主题的方法，其特征在于，所述根据训练集词向量处理的结果对神经网络模型进行训练，具体为：
将训练集词向量处理的结果作为神经网络模型的输入进行模型训练，并在输出层设置分类器进行多分类预测。


11.根据权利要求1所述的确定业务对象主题的方法，其特征在于，所述预先设置的兴趣主题采用如下方式获得：
对潜在客户根据兴趣特征和/或属性特征进行多维度分组；
根据各个分组特有的兴趣特征和/或属性特征，为其设置对应的兴趣主题。


12.根据权利要求1所述的确定业务对象主题的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：何恒旭，
申请(专利权)人：阿里巴巴集团控股有限公司，
类型：发明
国别省市：开曼群岛;KY