(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202211194714.1 (22)申请日 2022.09.29 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115271891 A (43)申请公布日 2022.11.01 (73)专利权人 深圳市人马互动科技有限公司 地址 518000 广东省深圳市南 山区粤海街 道高新区社区高新南环路46号留学生 创业大厦二期20层 (72)发明人 王一　 (74)专利代理 机构 广州三环 专利商标代理有限 公司 44202 专利代理师 王勤 (51)Int.Cl. G06Q 30/06(2012.01) G06F 16/332(2019.01)G06F 16/33(2019.01) G06F 16/9535(2019.01) G06F 40/253(2020.01) G06F 40/30(2020.01) (56)对比文件 CN 108174247 A,2018.0 6.15 CN 107146 610 A,2017.09.08 CN 114783421 A,202 2.07.22 CN 104463640 A,2015.0 3.25 CN 111026969 A,2020.04.17 CN 104795 067 A,2015.07.2 2 CN 106874308 A,2017.0 6.20 CN 109600633 A,2019.04.09 CN 110889006 A,2020.0 3.17 CN 113297399 A,2021.08.24 CN 109391834 A,2019.02.26 审查员 侯鹏 (54)发明名称 基于互动小说的产品推荐方法及相关装置 (57)摘要 本申请提供了一种基于互动小说的产品推 荐方法及相关装置， 应用于综合服务系统中的电 子设备， 电子设备设置有语音互动服务引擎； 方 法包括： 调用语音互动服务引擎获取用户的目标 语音信息， 对目标语音信息进行意图识别， 得到 用户的意图识别结果； 根据意图识别结果确定适 配用户的目标服务类型； 获取用户在互动小说中 的互动记录； 根据所述剧情内容从互动记录中确 定与目标服务类型关联的目标互动记录； 根据目 标互动记录确定目标产品类型； 根据目标产品类 型确定目标产品； 获取来自服务器的关于目标产 品的产品信息； 根据产品信息生成推荐信息， 并 调用语音互动服务引擎输出推荐信息。 这样， 可 以有针对性的向用户推荐产品， 提高用户对推荐 产品的采纳率。 权利要求书4页 说明书13页 附图4页 CN 115271891 B 2022.12.30 CN 115271891 B 1.一种基于互动小说的产品推荐方法， 其特征在于， 应用于综合服务系统中的电子设 备， 所述综合服务系统包括所述电子设备和服务器， 所述电子 设备与所述服务器通信连接， 所述电子设备设置有语音互动服 务引擎； 所述方法包括： 调用所述语音互动 服务引擎获取用户的目标语音信 息， 对所述目标语音信 息进行意图 识别， 得到所述用户的意图识别结果， 所述 意图识别结果用于表征用户需求 意图； 根据所述意图识别结果确定适配所述用户的目标服务类型， 所述目标服务类型为所述 综合服务系统的服务器支持的以下至少一种服务类型中的服务类型： 影视推荐服务、 饮食 推荐服务、 景点推荐服 务； 获取所述用户在互动小说中的互动记录， 所述互动记录中包括用户输入的互动语音信 息以及与所述互动语音信息对应的互动小说的剧情内容； 根据所述剧情内容从所述互动记录中确定与所述目标服 务类型关联的目标互动记录； 根据所述目标互动记录确定目标产品类型， 所述目标产品类型为所述目标服务类型对 应的多个产品类型中的至少一个产品类型， 所述产品类型用于指示所述目标服务类型对应 的服务包括的产品的分类； 根据所述目标产品类型确定目标产品， 所述目标产品为属于所述目标产品类型的产 品； 获取来自所述 服务器的关于所述目标产品的产品信息； 根据所述产品信息生成推荐信息， 并调用所述语音互动服 务引擎输出 所述推荐信息； 所述根据所述剧情内容从所述互动记录中确定与所述目标服务类型关联的目标互动 记录， 包括： 确定所述目标服 务类型对应的目标剧情； 确定所述互动记录中所述剧情内容符合所述目标剧情的互动记录为所述目标互动记 录； 在所述目标互动记录包括多个的情况下， 所述根据 所述目标互动记录确定目标产品类 型， 包括： 根据所述目标互动记录中包括的互动语音信息确定每个目标互动记录中包括的产品 类型； 确定多个目标互动记录中包括的所有产品类型中众数对应的产品类型为目标产品类 型； 所述确定多个目标互动记录中包括的所有产品类型中众数对应的产品类型为目标产 品类型， 包括： 确定所述每个目标互动记录对应的互动类型， 所述互动类型包括选择类互动和问答类 互动， 选择类互动记录中包括的语音信息为对互动小说中的第一机器输出语句中包括的产 品类型的选择， 问答类互动记录中包括的语音信息为对互动小说中的第二机器输出语句的 回答， 所述第二机器输出语句中不包括产品类型； 确定所述选择类互动对应的目标互动记录中包括的产品类型为第 一产品类型， 所述问 答类互动对应的目标互动记录中包括的产品类型为第二产品类型， 得到第一产品类型集合 和第二产品类型集 合； 确定所述第 一产品类型集合中包括的所述第 一产品类型的总数量， 和所述第 二产品类权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115271891 B 2型集合中包括的所述第二产品类型的总数量； 确定所述第 一产品类型集合中第 一参考产品类型的数量， 和所述第 二产品类型集合中 第二参考产品类型的数量， 所述第一参考产品类型为所述第一产品类型集合中众数对应的 产品类型， 所述第二 参考产品类型为所述第二产品类型集 合中众数对应的产品类型； 根据所述第一产品类型的总数量和所述第一 参考产品类型的数量确定第一数量占比； 根据所述第二产品类型的总数量和所述第二 参考产品类型的数量确定第二数量占比； 确定所述选择类互动和所述问答类互动对应的权重占比， 所述问答类互动的权重大于 所述选择类互动； 根据所述第 一数量占比、 所述第 二数量占比和所述权重占比计算所述第 一参考产品类 型和所述第二 参考产品类型的评分； 确定所述第一参考产品类型和所述第二参考产品类型中评分高的产品类型为所述目 标产品类型； 所述根据所述产品信息生成推荐信息， 包括： 从所述目标互动记录中确定所述目标产品类型对应的互动记录为 最终互动记录； 获取所述最终互动记录 中包括的最终剧情信 息， 所述最终剧情信 息中包括人物信 息和 时间信息； 根据所述人物信息、 所述时间信息和所述目标产品类型生成第一推荐语句； 根据所述目标产品生成第二推荐语句； 根据所述第一推荐语句和所述第二推荐语句生成最终推荐语句； 根据所述 最终推荐语句和所述产品信息生成所述推荐信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述确定所述第 一参考产品类型和所述第 二参考产品类型中评分高的产品类型为所述目标产品类型， 包括： 确定所述评分高的产品类型为备选产品类型； 获取历史推荐记录， 所述历史推荐记录为针对所述目标剧情对应的产品的推荐记录； 获取每个历史推荐记录对应的推荐采纳情况； 确定所述历史推荐记录中是否包括所述备选产品类型； 若是， 则根据所述推荐采纳情况确定所述备选产品类型的推荐采纳率； 在所述推荐采纳率高于预设采纳率的情况下， 确定所述备选产品类型为所述目标产品 类型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 在所述推荐采纳率不高于所述预设采纳率的情况下， 确定最近一 次目标互动记录 中包 括的产品类型与所述备选产品类型 是否相同； 若相同， 则根据所述推荐采纳情况确定推荐采纳率最高的产品类型， 并确定所述备选 产品类型和所述推荐采纳率 最高的产品类型为目标产品类型； 若不相同， 则确定所述备选产品类型和最近一 次目标互动记录中包括的产品类型为所 述目标产品类型。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述目标产品类型确定目标产 品， 包括： 根据所述目标服 务类型确定用户信息；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115271891 B 3