一種服務推薦方法及終端的制作方法
【技術(shù)領域】
[0001]本發(fā)明涉及信息技術(shù)領域，具體涉及一種服務推薦方法及終端。
【背景技術(shù)】
[0002]移動終端上的短消息應用已經(jīng)成為用戶每天不可或缺的應用。短消息應用也多種多樣，如傳統(tǒng)的短信息服務(SMS, Short Message Service)、多媒體短信息服務(MMS,Multimedia Messaging Service)以及最近新興的微信、微博等等。短消息的內(nèi)容也較廣泛，包括朋友間的交流，企業(yè)群發(fā)廣告，企業(yè)推送的通知等等。
[0003]移動終端上的短消息由于字數(shù)限制，一個消息不能包含太多內(nèi)容。但是短消息中很多內(nèi)容背后都包含潛在的用戶需求。例如短消息中出現(xiàn)的商戶名稱背后可能涉及潛在的產(chǎn)品推薦服務，打折信息推送服務；時間背后可能涉及潛在的日程服務；地址背后可能涉及潛在的地圖導航服務等等。如果能在有限的字數(shù)中識別出用戶的潛在需求，并且針對性地推薦服務和廣告，將提高移動終端的易用性，提高用戶粘性，并且增加服務和廣告推送的針對性和準確性，降低用戶對服務和廣告的反感。
[0004]現(xiàn)有技術(shù)提供了一種基于短消息中的關(guān)鍵詞推薦服務的方法。該方法可以包括:終端根據(jù)關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)庫，識別短消息中的關(guān)鍵詞；根據(jù)用戶特定信息，從識別出的關(guān)鍵詞中過濾出與用戶相關(guān)的特定關(guān)鍵詞；加亮顯示過濾出的關(guān)鍵詞；在用戶選擇關(guān)鍵詞之后，根據(jù)用戶特定信息，從廣告數(shù)據(jù)庫中選出與用戶選擇的關(guān)鍵詞對應的廣告，并指定與用戶選擇的關(guān)鍵詞對應的上下文服務；顯示選出的廣告及指定的上下文服務。
[0005]在對現(xiàn)有技術(shù)的研究和實踐過程中，本發(fā)明的發(fā)明人發(fā)現(xiàn)，不同的短消息可能包含相同的關(guān)鍵詞，但是不同的短消息所對應的用戶的意圖可能完全不同，因此僅根據(jù)關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)庫識別短消息中的關(guān)鍵詞，向用戶推薦關(guān)鍵詞對應的廣告或上下文服務，容易造成推薦的服務與用戶的意圖不匹配，推薦的服務不符合用戶的真實需求。例如，短消息內(nèi)容是“明天離開四川大學生活結(jié)束了”，根據(jù)關(guān)鍵詞數(shù)據(jù)庫，識別出的關(guān)鍵詞很可能是“四川大學”，并推薦跟四川大學相關(guān)的地圖服務。然而，從句式上可以看出，該短消息中的“四川”、“大學”應該是分開的，因此，推薦的四川大學相關(guān)的地圖服務基本上就不符合用戶的需求。還例如，消息內(nèi)容“有沒有興趣去百度的開發(fā)者大會”，對于現(xiàn)有技術(shù)，很可能識別出“百度”，并且推薦“百度”相關(guān)的搜索服務等，其實從句式上“百度的開發(fā)者大會”才是一個完整的內(nèi)容，因此，推薦的“百度”相關(guān)的搜索服務基本上就不符合用戶的需求。
[0006]由此可見，現(xiàn)有技術(shù)中存在識別出的關(guān)鍵詞不能準確反映出短消息的意圖，從而導致推薦的服務不符合用戶的需求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本發(fā)明的目的在于提供一種服務推薦方法及終端，通過本發(fā)明方法，能夠準確識別短消息對應的用戶的潛在意圖，使得獲取的服務符合用戶的需求。
[0008]本發(fā)明第一方面提供一種服務推薦方法，其包括:
[0009]獲取終端內(nèi)的短消息；
[0010]將所述短消息進行語言解析，識別所述短消息對應的用戶的潛在意圖；
[0011]根據(jù)所述用戶的潛在意圖，獲取與所述用戶的潛在意圖對應的服務。
[0012]結(jié)合第一方面，在第一方面的第一種實施方式中，所述將所述短消息進行語言解析，獲得所述短消息對應的用戶的潛在意圖，包括:
[0013]將所述短消息進行詞法解析，獲取所述短消息中詞語的概念、屬性以及所述詞語之間的邏輯關(guān)系；
[0014]根據(jù)所述詞語的概念或?qū)傩源_定所述詞語對應的命名實體；
[0015]根據(jù)所述命名實體以及所述詞語之間的邏輯關(guān)系，確定所述短消息對應的用戶的潛在意圖。
[0016]結(jié)合第一方面的第一種實施方式，在第一方面的第二種實施方式中，所述根據(jù)所述命名實體以及所述詞語之間的邏輯關(guān)系，確定所述短消息對應的用戶的潛在意圖之前，還包括:
[0017]確定所述詞語的詞性，根據(jù)所述詞語的詞性識別所述短消息的句法結(jié)構(gòu)；
[0018]所述根據(jù)所述命名實體以及所述詞語之間的邏輯關(guān)系，確定所述短消息對應的用戶的潛在意圖包括:
[0019]根據(jù)所述命名實體、所述詞語之間的邏輯關(guān)系以及所述短消息的句法結(jié)構(gòu)，確定所述短消息對應的用戶的潛在意圖。
[0020]結(jié)合第一方面，或第一方面的第一種實施方式，或第一方面的第二種實施方式，在第一方面的第三種實施方式中，在將所述短消息進行語言解析，獲得所述短消息對應的用戶的潛在意圖之后，所述方法還包括:
[0021]當所述短消息對應至少兩個潛在意圖時，根據(jù)意圖模型，獲取所述至少兩個潛在意圖中每個潛在意圖對應的概率；根據(jù)所述至少兩個潛在意圖中每個潛在意圖對應的概率，篩選預設數(shù)量的潛在意圖。
[0022]結(jié)合第一方面的第三種實施方式，在第一方面的第四種實施方式中，所述根據(jù)預設的意圖模型，獲取所述至少兩個潛在意圖中每個潛在意圖對應的概率之前，所述方法還包括:
[0023]根據(jù)用戶的歷史操作數(shù)據(jù)，利用機器學習法對所述用戶的歷史操作數(shù)據(jù)進行訓練，獲取所述意圖模型。
[0024]結(jié)合第一方面，或第一方面的第一種實施方式，或第一方面的第二種實施方式，或第一方面的第三種實施方式，或第一方面的第四種實施方式，在第一方面的第五種實施方式中，所述根據(jù)所述用戶的潛在意圖，獲取與所述用戶的潛在意圖對應的服務，具體包括:
[0025]確定獲取與所述用戶的潛在意圖對應的服務所需的參數(shù)，根據(jù)所需的參數(shù)獲取所述短消息的上下文情景；
[0026]根據(jù)所述上下文情景生成與所述潛在意圖對應的推薦說明。
[0027]結(jié)合第一方面，或第一方面的第一種實施方式，或第一方面的第二種實施方式，或第一方面的第三種實施方式，或第一方面的第四種實施方式，或第一方面的第五種實施方式，在第一方面的第六種實施方式中，所述獲取與所述用戶的潛在意圖對應的服務之后，還包括:當所述服務的數(shù)量為至少兩條時，按照預設服務類型將所述服務進行合并，獲得第一服務集合；
[0028]從所述第一服務集合中獲取預設數(shù)量的服務，并將所述預設數(shù)量的服務按照與所述短消息的貼合度排序后顯示在界面上以供用戶選擇。
[0029]本發(fā)明第二方面提供一種終端，其包括:
[0030]消息獲取單元，用于獲取終端內(nèi)的短消息；
[0031]意圖識別單元，用于將所述短消息進行語言解析，識別所述短消息對應的用戶的潛在意圖；
[0032]服務獲取單元，用于根據(jù)所述用戶的潛在意圖，獲取與所述用戶的潛在意圖對應的服務。
[0033]結(jié)合第二方面，在第二方面的第一種實施方式中，所述意圖識別單元包括:
[0034]詞法解析子單元，用于將所述短消息進行詞法解析，獲取所述短消息中詞語的概念、屬性以及所述詞語之間的邏輯關(guān)系；
[0035]第一確定子單元，用于根據(jù)所述詞語的概念或?qū)傩源_定所述詞語對應的命名實體；
[0036]第二確定子單元，用于根據(jù)所述命名實體以及所述詞語之間的邏輯關(guān)系，確定所述短消息對應的用戶的潛在意圖。
[0037]結(jié)合第二方面的第一種實施方式，在第二方面的第二種實施方式中，所述意圖識別單元還包括:
[0038]句法識別子單元，用于確定所述詞語的詞性，根據(jù)所述詞語的詞性識別所述短消息的句法結(jié)構(gòu)；
[0039]所述第二確定子單元具體用于，
[0040]根據(jù)所述命名實體、所述詞語之間的邏輯關(guān)系以及所述短消息的句法結(jié)構(gòu)，確定所述短消息對應的用戶的潛在意圖。
[0041]結(jié)合第二方面，或第二方面的第一種實施方式，或第二方面的第二種實施方式，在第二方面的第三種實施方式中，所述終端還包括:
[0042]概率獲取單元，用于當所述服務獲取單元獲取的短消息對應至少兩個潛在意圖時，根據(jù)意圖模型，獲取所述至少兩個潛在意圖中每個潛在意圖對應的概率；
[0043]意圖過濾單元，用于根據(jù)所述至少兩個潛在意圖中每個潛在意圖對應的概率，篩選預設數(shù)量的潛在意圖。
[0044]結(jié)合第二方面的第三種實施方式，在第二方面的第四種實施方式中，所述終端還包括:
[0045]模型訓練單元，根據(jù)用戶的歷史操作數(shù)據(jù)，利用機器學習法對所述用戶的歷史操作數(shù)據(jù)進行訓練，獲取所述意圖模型；
[0046]所述概率獲取單元，具體用于當所述服務獲取單元獲取的短消息對應至少兩個潛在意圖時，根據(jù)所述模型訓練單元訓練的意圖模型，獲取所述至少兩個潛在意圖中每個潛在意圖對應的概率。
[0047]結(jié)合第二方面，或第二方面的第一種實施方式，或第二方面的第二種實施方式，或第二方面的第三種實施方式，或第二方面的第四種實施方式，在第二方面的第五種實施方式中，所述服務獲取單元包括:
[0048]情景獲取子單元，用于確定獲取與所述用戶的潛在意圖對應的服務所需的參數(shù)，根據(jù)所需的參數(shù)獲取所述短消息的上下文情景；
[0049]說明生成子單元，用于根據(jù)所述上下文情景生成與所述潛在意圖對應的推薦說明。
[0050]結(jié)合第二方面，或第二方面的第一種實施方式，或第二方面的第二種實施方式，或第二方面的第三種實施方式，或第二方面的第四種實施方式，或第二方面的第五種實施方式，在第二方面的第六種實施方式中，所述終端還包括:
[0051]服務合并單元，用于當所述服務獲取單元獲取的服務的數(shù)量為至少兩條時，按照預設服務類型將所述服務進行合并，獲得第一服務集合；
[0052]服務顯示單元，用于從所述第一服務集合中獲取預設數(shù)量的服務，并將所述預設數(shù)量的服務按照與所述短消息的貼合度排序后顯示在界面上以供用戶選擇。
[0053]本發(fā)明方法通過將所述短消息進行語言解析，能夠準確識別所述短消息對應的用戶的潛在意圖，獲取與所述用戶的潛在意圖對應的服務，從而使獲取的服務符合用戶的需求。
【附圖說明】
[0054]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術(shù)方案，下面將對本發(fā)明實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域技術(shù)人員來講，還可以如這些附圖獲得其他的附圖。
[0055]圖1是本發(fā)明提供的服務推薦方法的一個實施例示意圖；
[0056]圖2是本發(fā)明提供的服務推薦方法的另一實施例示意圖；
[0057]圖3是本發(fā)明提供的終端的一個實施例示意圖；
[0058]圖4是本發(fā)明提供的終端的另一實施例示意圖