[发明专利]需求预测方法、推荐方法、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种需求预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取通讯对象的当前通讯信息和行为信息，所述通讯信息包括所述通讯对象的属性信息以及对话文本；

对所述通讯信息和所述行为信息进行特征提取，得到所述通讯信息对应的特征以及所述行为信息对应的特征；

将所述通讯信息对应的特征以及所述行为信息对应的特征输入至需求预测模型进行需求预测，输出所述通讯对象的需求预测结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

所述对所述通讯信息和所述行为信息进行特征提取，得到所述通讯信息对应的特征以及所述行为信息对应的特征包括：

对所述对话文本进行分割，得到多个子对话文本；

对所述属性信息进行属性特征提取，得到属性特征信息，对所述子对话文本进行文本特征提取，得到文本特征信息，以及对所述行为信息进行行为特征提取，得到行为特征信息；

所述将所述通讯信息对应的特征以及所述行为信息对应的特征输入至需求预测模型进行需求预测，输出所述通讯对象的需求预测结果包括：

将所述属性特征信息、所述文本特征信息、所述行为特征信息进行拼接得到与所述子对话文本对应的所述通讯信息的特征信息集合；

将与所述子对话文本对应的所述通讯信息的特征信息集合输入至所述需求预测模型，输出所述通讯对象的需求预测结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将与所述子对话文本对应的所述通讯信息的特征信息集合输入至所述需求预测模型，输出所述通讯对象的需求预测结果包括：

获取历史子对话文本对应的所述通讯信息的特征信息集合；

将所述子对话文本对应的特征信息集合和所述历史子对话文本对应的特征信息集合拼接，得到序列特征信息；

将所述序列特征信息输入至所述需求预测模型，输出所述通讯对象的需求预测结果。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述属性信息进行属性特征提取，得到属性特征信息包括：

获取所述通讯信息对应的所述通讯对象的属性信息；其中，所述属性信息包括数值型属性信息和非数值型属性信息；

将所述数值型属性信息转化为业务标签信息；

对所述非数值型属性信息和所述业务标签信息进行编码，得到所述通讯对象的所述属性特征信息。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述属性信息进行属性特征提取，得到属性特征信息包括：

获取与所述通讯信息对应的所述通讯对象的用户识别码；

将缓存数据库中，与所述用户识别码对应的、满足预设要求的缓存特征信息确定为所述通讯对象的属性特征信息。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述子对话文本进行文本特征提取，得到文本特征信息包括：

获取所述子对话文本中所述通讯对象的回复文本；

对所述回复文本进行分词处理，得到对应的多个分词以及所述分词对应的词表征信息；

对所述多个分词的词表征信息求均值，得到所述文本特征信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述行为信息进行行为特征提取，得到行为特征信息包括：

获取所述子对话文本中所述通讯对象的回复行为和消费行为；

根据回复行为和所述消费行为确定回复行为信息和消费行为信息；

将所述回复行为信息和所述消费行为信息进行拼接，得到所述行为特征信息。

8.一种需求预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

获取训练信息集，所述训练信息集中包括至少一个会话信息和所述会话信息对应的需求标签，所述会话信息包括通讯信息和通讯对象的行为信息，所述通讯信息包括所述通讯对象的属性信息以及对话文本；

对所述通讯信息和所述行为信息进行特征提取，得到所述通讯信息对应的特征以及所述行为信息对应的特征；

根据所述通讯信息对应的特征、所述行为信息对应的特征以及所述会话信息的需求标签对初始需求预测模型进行迭代训练，得到所述需求预测模型。