[发明专利]需求预测方法、推荐方法、计算机设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种需求预测方法。该方法包括获取通讯对象的当前通讯信息和行为信息，通讯信息包括通讯对象的属性信息以及对话文本；对通讯信息和行为信息进行特征提取，得到通讯信息对应的特征以及行为信息对应的特征；将通讯信息对应的特征以及行为信息对应的特征输入至需求预测模型进行需求预测，输出通讯对象的需求预测结果。本申请还公开了一种推荐方法、计算机设备及存储介质。通过上述方式，本申请能够准确地对通讯对象的需求意愿进行预测，使得输出的需求预测结果能够更加贴近对象的真实意愿。

技术领域

本申请涉及人工智能领域，特别是涉及一种需求预测方法、推荐方法、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着技术的更新迭代和市场情况的改变，以资源为驱动的传统线下营销方式已面临了发展瓶颈，而由于网络迅猛发展衍生的线上营销方式，正在整个营销市场中扮演着越来越重要的角色。但在线上营销中，客户与产品以及卖家的接触大大减少，使得客户的购买体验感降低，并且客户的想法通常是通过文字来与卖家进行想法交流。为了避免客户的流失或是提升用户的客户转化率，需要结合线上交流过程对用户的需求意愿进行评估及时以对营销策略进行适当的调整。而现有的一些线上评估方法过于单一，不能较为准确的对线上交流过程进行评估，或者是过于粗糙，对于时间粒度较细，交流较频繁的营销方式来说，其不利于判断线上交流过程对于销售结果的影响。因此如何及时准确地通过线上交流过程评估用户的需求意愿是本领域技术人员亟需解决的问题。

发明内容

本申请主要目的是提供一种需求预测方法、推荐方法、电子设备及计算机可读存储装置，能够解决对线上交流过程进行及时准确评估得到用户需求意愿的技术问题。

为了实现上述目的，本申请实施例采用下述技术方案：

第一方面，本申请实施例提供一种需求预测方法。该方法包括获取通讯对象的当前通讯信息和行为信息，通讯信息包括通讯对象的属性信息以及对话文本；对通讯信息和行为信息进行特征提取，得到通讯信息对应的特征以及行为信息对应的特征；将通讯信息对应的特征以及行为信息对应的特征输入至需求预测模型进行需求预测，输出通讯对象的需求预测结果。

本申请的有益效果是：区别于现有技术的情况，本申请通过获取通讯对象的当前通讯信息以及行为信息，而通讯信息又进一步包括了通讯对象的属性信息以及对话文本，将这些不同维度的信息分别进行特征提取，得到对应的特征。通讯对象的属性信息会一定程度上体现了对象用户的生活环境、生活质量，进一步还体现了年龄阶段、婚姻状况、工作状况等信息，这些信息会作为影响对象需求意愿的基础因素。而当前的对话文本一定程度上体现了对象的需求方向和积极程度，行为信息进一步体现了对象的积极程度，其表明对象是否有购买、体验、使用等需求，将以上信息作为判断对象需求的多层次影响因素，对其进行相应的信息提取，提取出能够代表对应信息的特征信息。将这些特征信息进行整合输入至需求预测模型中进行需求预测结果的计算，使得得到的需求预测结果能够更加贴近通讯对象真实的需求意愿。

第二方面，本申请实施例提供一种需求预测模型的训练方法。该方法包括：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。

第三方面，本申请实施例提供一种信息推荐方法。该方法包括：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；