用户信息记录方法、装置及电子设备
【技术领域】
本申请涉及数据收集技术领域,特别是涉及一种用户信息记录方法、装置及电子设备。
【背景技术】
用户信息收集和用户行为分析已经成为当前大家研究的一个热门问题。正确的收集用户信息,并合理的运用该用户信息,能够准确有效的进行用户行为分析,为用户体验带来质的飞跃。因此,有效而准确的收集用户信息具有重大的意义。
然而,目前的用户信息收集和用户行为分析处于初级阶段,还没有一种合适的方法能够准确的记录更多的用户信息。
【发明内容】
本申请实施例主要解决用户信息记录不够准确的问题。
为解决上述技术问题,本申请实施例采用的一个技术方案是:提供一种用户信息记录方法,该方法包括:采集所述用户的信息;分析所述信息,确定所述信息的类别;根据确定的所述信息的类别,将所述信息记录至所述信息的类别所对应的第一用户信息集合中,在记录的信息与所述第一用户信息集合中的至少一项用户信息冲突时,将冲突的所述信息记录至第二用户信息集合中。
为解决上述技术问题,本申请实施例采用的另一个技术方案是:提供一种用户信息记录装置,该装置包括:采集模块,用于采集所述用户的信息;第一确定模块,用于分析所述信息,确定所述信息的类别;第一记录模块,用于根据确定的所述信息的类别,将所述信息记录至所述信息的类别所对应的第一用户信息集合中;第二记录模块,用于在记录的信息与所述第一用户信息集合中的至少一项用户信息冲突时,将冲突的所述信息记录至第二用户信息集合中。
为解决上述技术问题,本申请实施例采用的又一个技术方案是:提供一种电子设备,该电子设备包括:至少一个处理器;以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令程序,所述指令程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行如上所述的方法。
为解决上述技术问题,本申请实施例采用的再一个技术方案是:提供一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括:非易失性计算机可读存储介质以及内嵌于所述非易失性计算机可读存储介质的计算机程序指令;所述计算机程序指令包括用以使处理器执行如上所述的方法的指令。
本申请实施例提供的用户信息记录方法及装置,将采集到的用户信息,根据信息类别进行相应的记录,分别存储至所述信息的类别所对应的第一用户信息集合中,并且当记录的信息与第一用户信息集合中记录的信息产生冲突时,确定该信息是需要进一步确认的信息,并将该信息记录至第二用户信息集合中。该实施方式能够实现用户信息的分类记录,并且能够准确的记录用户的信息。
【附图说明】
一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明,这些示例性说明并不构成对实施例的限定,附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件,除非有特别申明,附图中的图不构成比例限制。
图1是本申请实施例提供的用户信息记录方法的运行环境的示意图;
图2为本申请实施例提供的用户信息记录方法的流程示意图;
图3为本申请另一实施例提供的用户信息记录方法的流程示意图;
图4是本申请又一实施例提供的根据确定的所述信息的类别,将所述信息记录至所述信息的类别所对应的第一用户信息集合中的方法的流程示意图;
图5是本申请再一实施例提供的根据确定的所述信息的类别,将所述信息记录至所述信息的类别所对应的第一用户信息集合中的方法的流程示意图;
图6是本申请还一实施例提供的根据确定的所述信息的类别,将所述信息记录至所述信息的类别所对应的第一用户信息集合中的方法的流程示意图;
图7是本申请实施例提供的用户信息记录装置的结构示意图;
图8是本申请另一实施例提供的用户信息记录装置的结构示意图;
图9是本申请又一实施例提供的用户信息记录装置的结构示意图;
图10是本申请实施例提供的电子设备的硬件结构示意图。
【具体实施方式】
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
请参照图1,图1为本申请实施例提供的用户信息记录方法的运行环境的示意图。如图1所示,该应用环境包括:用户10、智能终端20。
用户10可以为具有任何数量的,具有相同或者相近操作行为的群体,例如,网络用户群体、手机用户群体、图书馆用户群体等等,用户10也可以为单独的个体。不同的用户10具有不同的个性化要求、使用习惯、使用需求等,因此每个用户都有其特定的用户数据。
用户10可以通过任何合适的类型的,一种或者多种用户交互设备(比如鼠标、键盘、遥控器、触摸屏、体感摄像头以及音频采集装置等)与智能终端20进行交互,输入指令或者控制智能终端20执行一种或者多种操作,在用户10与智能终端20进行交互的过程中,所述智能终端20对所述用户10进行信息收集。该信息收集是一个动态持续的过程,使智能终端20能够不断地丰富完善用户10的信息。
其中,该智能终端20可以为任何合适类型的,具有一定逻辑运算能力,提供一个或者多个能够满足用户意图的功能的电子设备。例如,机器人、PDA、个人电脑、平板电脑、智能手机、可穿戴智能设备等。该智能终端20还包括任何合适类型的,用以存储数据的存储介质,例如磁碟、光盘(CD-ROM)、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。该智能终端20可以包括一个或者多个逻辑运算模块,单线程或者多线程并行执行任何合适类型的功能或者操作,例如查看数据库、编辑图表等。所述逻辑运算模块可以是任何合适类型的,能够执行逻辑运算操作的电子电路或者贴片式电子器件,例如单核心处理器、多核心处理器、图形处理器(GPU)。
其中,该智能终端20还可以通过其包含的图像采集设备或者声音采集设备获取用户10的信息,该信息获取的过程也是一个动态持续的过程,使智能终端20能够不断地丰富完善用户10的信息。
需要说明的是,本申请实施例提供的用户信息记录方法的还可以进一步的拓展到其他合适的应用环境中,而不限于图1中所示的应用环境。虽然图1中仅显示了三个用户10和两个智能终端20,但本领域技术人员可以理解的是,在实际应用过程中,该应用环境还可以包括更多或者更少的用户、智能终端。
在人机交互过程中或者用户行为记录过程中,该智能终端20根据预设的方法对用户10的信息进行记录,动态的维护专属于某一用户的一份信息集合,从而在后续各个场景中需要使用用户信息时,能够从已经记录的用户信息集合中获取相应的信息,以进行预判或者信息的预填写,为用户提供更智能更贴心的服务。具体地,如图2所示,用户信息记录方法的过程包括:
步骤31、采集所述用户的信息;
步骤32、分析所述信息,确定所述信息的类别;
步骤33、根据确定的所述信息的类别,将所述信息记录至所述信息的类别所对应的第一用户信息集合中;
步骤34、在记录的信息与所述第一用户信息集合中的至少一项用户信息冲突时,将冲突的所述信息记录至第二用户信息集合中。
可以由上述智能终端来执行该用户信息记录方法,从而可以由执行本方法的智能终端采集所述用户的信息。该信息包括所述用户发送的信息或者接收的信息,该信息还可以包括与所述用户直接相关或间接相关的所有信息。例如,用于确定所述用户身份的所有信息、用于表示所述用户行为习惯的所有信息、用于表示所述用户个人喜好的所有信息、用于表示所述用户人际关系的所有信息以及某一特定场景下所述用户发送或接收的信息等。
采集所述用户的信息之后,以文本形式存储所述信息,可以基于语义分析等其他人工智能及计算语言学的方法对获取到的文本信息进行分类。通过对文本信息进行特征提取和语义分析,可以提取出文本信息中一些确定的信息,该确定的信息可以进一步划分出更细的类别,例如,用户身份类信息(比如姓名、籍贯、性别、年龄、身高、体重、面部特征、身份证号码、地址等)、用户习惯类信息(比如工作日七点起床、休息日八点起床、经常乘坐的公交、经常连接的WIFI、经常在同一家店吃午餐等)、用户偏好类信息(比如喜欢爬山、喜欢喝某款咖啡、喜欢看武侠小说、喜欢玩某类游戏等),等等。
确定所述信息的类别后,根据所述信息的类别,将所述信息分别存储至所述信息类别对应的第一用户信息集合中。该第一用户信息集合是根据确定的信息类别预先建立的一种存储数据的结构,其可以将相同类型的数据构成一个数据集合,该第一用户信息集合包含多个,每个第一用户信息集合分别对应一种信息类别。在确定所述信息类别后,可以将所述信息的类别与第一用户信息集合的类别名称进行匹配,若匹配一致,则将该信息记录至该第一用户信息集合中;或者通过其他方式实现根据信息的类别记录用户信息。
此外,还建立有第二用户信息集合,该第二用户信息集合也是一种存储数据的结构,其与第一用户信息集合的区别在于,该第二用户信息集合主要用于存储用户的不确定信息,存储时不需要区分信息的类别。其中,该不确定信息包括与所述确定的信息中不一致的、存在矛盾或冲突的信息。当在记录的信息与信息的类别所对应的第一用户信息集合中的至少一项用户信息冲突时,即认为该信息是不确定的用户信息,此时将该在记录的信息存储至第二用户信息集合中,以便在预定时间内,通过向用户请求等其他方式来进一步确定这些用户信息的确定结果。
在一些实施例中,该第一用户信息集合可以是结构体,为每一信息的类别分别设置一结构体,由不同类别的结构体分别存储用户信息。该第二用户信息集合也可以是结构体,通过结构体来记录用户的一些不确定信息。通过结构体来记录用户信息,能够利用结构体封装的特点,实现每一结构体中存储的数据的再次利用,并且可以持续动态的更新结构体中的数据,以记录更多的用户信息。
本申请实施例提供了一种用户信息记录方法,该方法根据用户信息的类别来分别将用户信息记录至第一用户信息集合中,在记录用户信息过程中,当该信息与第一用户信息集合中已记录的用户信息存在冲突时,将该冲突的用户信息记录至第二用户信息集合中。区别于相关技术,本实施例能够处理记录冲突的用户信息,提高了用户信息记录的准确性。此外,根据信息类别来记录用户信息,可使记录的用户信息更充分具体,便于后续的用户行为分析。
如图3所示,本申请另一实施例提供了一种用户信息记录方法,该方法与图2的区别主要在于,该方法还包括:
步骤35、设置所述第二用户信息集合中所述信息的紧急系数;
步骤36、根据所述紧急系数确定所述信息的确定结果;
步骤37、根据所述信息的类别,将所述信息的确定结果记录至所述类别对应的第一用户信息集合中。
在本实施例中,每一项不确定的用户信息加入第二用户信息集合中时,都会为该不确定的用户信息设置一个紧急系数,该紧急系数用于表示该不确定的用户信息需要被准确确认的一个紧急程度,例如,紧急系数为1,则表示紧急程度最高,需要立即进行确认;紧急系数为2,则表示紧急程度为中等,可以在预设时间内进行确认;紧急系数为3,则表示紧急程度较低,可以在更长的时间之后再进行确认。该紧急程度及其对应的紧急系数可以预先设置好,可以是系数越高表示越紧急,也可以是系数越低表示越紧急,在此不做限定。
此外,紧急系数明确之后,根据紧急系数确定所述信息的确定结果具体包括:通过语音询问或者消息发送等方式直接向用户进行信息确认,或者,在接下来的预设时间段内通过分析用户行为来进行进一步地确认,或者,当该不确定信息再次出现在某个场景中时,再与用户进行直接或间接的确认,等。
获取到该不确定的用户信息的确定结果之后,再根据该用户信息的类别,将该确定结果存储至该用户信息所对应的类别的第一用户信息集合中。此外,获取到用户信息的确定结果后,可以更新该确定结果对应的信息在第一用户信息集合中的权重。
在本申请实施例中,根据用户信息的类别来分别将用户信息记录至第一用户信息集合中,在记录用户信息过程中,当该信息与第一用户信息集合中已记录的用户信息存在冲突时,将该冲突的用户信息记录至第二用户信息集合中,并且,在该第二用户信息集合中再次确认用户的不确定性信息,并把确定的结果记录至用户信息对应的类别下。本实施例的实施方式能够准确的记录用户信息,并处理冲突的用户信息,通过这种实施方式来不断完善用户信息,从而在后续各个场景中需要使用用户信息时,能够从第一用户信息集合中获取相应的用户信息进行预判或信息的预填写,为用户提供更贴心的服务。
在一些实施例中,如图4所示,当所述信息的类别为确定类时,上述实施例中的步骤33具体包括:
3311、判断所述确定类对应的第一用户信息集合中是否存在所述信息对应的项目;
3312、若所述确定类对应的第一用户信息集合中不存在所述信息对应的项目,则在所述确定类对应的第一用户信息集合中创建所述项目,并存储所述信息至所述项目,以作为所述项目的内容;
3313、若所述确定类对应的第一用户信息集合中存在所述信息对应的项目,则判断所述项目的内容与所述信息是否匹配;
3314、若所述项目的内容与所述信息不匹配,则确认为存在用户信息冲突。
当采集的用户信息为确定类的信息时,本实施例给出了在所述第一用户信息集合中记录该信息的具体实施方式。例如,在结构体中记录用户信息,并且该确定类所对应的第一用户信息集合中记录的用户信息的形式为:
Struct//确定类信息
{
姓名:张三
出生日期:2006年10月24日
身份证号码:20061024
家庭地址:深圳南山区
……
}
上述结构体中,确定类对应的用户信息包括:项目和内容。该项目包括:姓名、出生日期、身份证号码、家庭地址等,每一项目下都有相应的内容。当所述信息对应的项目在上述结构体中不能查找到,则表示所述确定类所对应的结构体中不存在所述信息对应的项目,此时,在上述结构体中建立该信息对应的项目,并在建立的项目下记录该信息的具体内容,比如,在结构体中增加“籍贯:上海”。
当所述信息对应的项目为上述结构体中记录的用户信息的项目中的一项时,表示所述确定类所对应的结构体中存在所述信息对应的项目,此时,进一步判断该信息的内容与结构体中记载的内容是否匹配,比如,结构体中姓名项目下的内容为“张三”,而所述信息的内容为“李四”,说明所述结构体中的项目的内容与所述信息的内容不匹配,此时确认为存在用户信息冲突,即已经记录的用户信息与当前获取的用户信息不一致。在这里,需要对“姓名”这一项目进行进一步确定,因此,可以将所述信息存储至上述实施例中描述的第二用户信息集合,在该第二用户信息集合中进一步确认该用户的姓名。该进一步确认的过程可参考上述实施例中的叙述,在此不再赘述。此外,若所述结构体中的项目的内容与所述信息的内容匹配,则表示该信息已经准确记录在该结构体中了,此时不作处理。
在一些实施例中,如图5所示,当所述信息的类别为习惯类时,上述实施例中的步骤33具体包括:
3321、判断所述习惯类对应的第一用户信息集合中是否存在所述信息对应的习惯;
3322、若所述习惯类对应的第一用户信息集合中不存在所述信息对应的习惯,则在所述习惯类对应的第一用户信息集合中创建所述信息对应的习惯,并存储所述信息,所述信息作为所述习惯的属性,并记录所述习惯对应的权重;
3323、若所述习惯类对应的第一用户信息集合中存在所述信息对应的习惯,则判断所述习惯的属性与所述信息是否匹配;
3324、若所述习惯的属性与所述信息不匹配,则在所述习惯类对应的第一用户信息集合中建立所述信息对应的新习惯,并且存储所述信息,所述信息作为所述新习惯的属性,并记录所述新习惯对应的权重;
3325、若所述习惯的属性与所述信息匹配,则更新所述习惯对应的权重。
当采集的用户信息为习惯类的信息时,本实施例给出了在所述第一用户信息集合中记录该信息的具体实施方式。例如,在结构体中记录用户信息,并且该习惯类所对应的结构体中记录的用户信息的形式为:
Struct//习惯类信息
{
习惯1:属性次数
习惯2:属性次数
习惯3:属性次数
……
}
上述结构体中,习惯类对应的用户信息包括:用户习惯的名称、属性及次数,该用户习惯的名称即表示该习惯(比如晨跑),该属性用于对该习惯作进一步的限定(比如7点开始晨跑),该次数是用于衡量该习惯的权重,其记录了该习惯已经被执行的次数,次数越大表示权重越大,说明该习惯坚持最久,是该用户不会轻易改变的习惯,相反,若权重越小,则表示该习惯容易改变。
在本实施例中,首先将所述信息与上述结构体中的用户习惯的名称进行匹配,若能在上述结构体中查找到该信息对应的用户习惯的名称,则进一步判断该习惯对应的属性与该信息是否匹配,如果该习惯对应的属性与该信息不匹配,说明该信息是一个新的习惯,此时在上述结构体中建立该信息对应的习惯,包括其属性,并记录次数(比如次数为1),如果该习惯对应的属性与该信息匹配,说明在上述结构体中已经存在完全一致的习惯,则直接更新该习惯的次数,比如次数加1等。另外,若不能在上述结构体中查找到该信息对应的习惯名称,说明该习惯不存在,是一个新习惯,此时,在所述结构体中建立该新习惯,并记录其属性及次数。
例如,该信息的内容为“周六早上七点设置了闹钟”,通过语义分析等相关技术可知,该习惯为“周六早上设置闹钟”,该习惯的属性为“早上七点”,如果在上述结构体中已经存在“周六早上七点设置了闹钟”的习惯,则直接对该习惯的次数进行更新(比如加1);如果在上述结构体中已经存在“周六早上设置闹钟”的习惯,但属性是“早上八点”,则需要建立该信息对应的习惯,并记录相应的次数(权重);如果在上述结构体中不存在“周六早上七点设置了闹钟”或者“周六早上设置闹钟”的习惯,则直接建立该信息对应的新习惯,并记录其属性及次数(权重)。
本实施例中,用户的习惯类信息可以通过用户行为分析来获取,也可以通过其他方式来获取。
在本实施例中,为用户的习惯类的信息提供了一种信息记录方法,该方法可以更加详细的记录用户的习惯,并更具体的区分用户习惯,而且通过记录的习惯次数,能够分析出用户最常用的习惯,从而当用户再次处于相同或类似场景下时,能为用户提供更智能更贴心的服务。
在一些实施例中,如图6所示,当所述信息的类别为偏好类时,上述实施例中的步骤33具体包括:
3331、判断所述偏好类对应的第一用户信息集合中是否存在所述信息对应的偏好;
3332、若所述偏好类对应的第一用户信息集合中存在所述信息对应的偏好,则判断所述偏好类对应的第一用户信息集合中是否存在所述信息对应的相反偏好;
3333、若所述偏好类对应的第一用户信息集合中存在所述相反偏好,则更新所述信息对应的偏好的权重,并计算所述偏好的权重与所述相反偏好的权重的差值,根据所述差值的大小记录所述信息;
3334、若所述偏好类对应的第一用户信息集合中不存在所述相反偏好,则更新所述信息对应的偏好的权重;
3335、若所述偏好类对应的第一用户信息集合中不存在所述信息对应的偏好,则判断所述偏好类对应的第一用户信息集合中是否存在所述信息对应的相反偏好;
3336、若所述偏好类对应的第一用户信息集合中存在所述相反偏好,则在所述偏好类对应的第一用户信息集合中建立所述信息对应的偏好,并记录所述偏好的权重,并计算所述偏好的权重与所述相反偏好的权重的差值,根据所述差值的大小记录所述信息;
3337、若所述偏好类对应的第一用户信息集合中不存在所述相反偏好,则在所述偏好类对应的第一用户信息集合中建立所述信息对应的偏好,并记录所述偏好的权重。
当采集的用户信息为偏好类的信息时,本实施例给出了在所述第一用户信息集合中记录该信息的具体实施方式。例如,在结构体中记录用户信息,并且该偏好类所对应的结构体中记录的用户信息的形式为:
Struct//偏好类信息
{
偏好1:权重
偏好2:权重
……
}
上述偏好类对应的结构体中定义了偏好及该偏好的权重,该偏好表示用户的个人喜好,该权重表示了用户喜欢该偏好的程度,权重越高表示用户越喜欢该偏好,反之,则没那么喜欢。
在本实施例中,在该偏好类对应的结构体中查找所述信息对应的偏好,并进一步在该偏好类对应的结构体中查找所述信息对应的相反偏好(比如,所述信息对应的偏好为“喜欢喝牛奶”,则该信息的相反偏好为“不喜欢喝牛奶”)。
如果该偏好类对应的结构体中存在该信息对应的偏好且不存在相反偏好,则更新该偏好对应的权重(比如权重加1)。
如果偏好类对应的结构体中存在该信息对应的偏好且存在相反偏好,此时出现信息矛盾的情况,在这里,首先将该信息对应的偏好的权重进行更新(比如权重加1),然后计算该信息对应的偏好的权重与所述信息对应的相反偏好的权重的差值,根据该差值进一步确认用户的偏好信息并进行记录。
如果偏好类对应的结构体中不存在该信息对应的偏好且不存在相反偏好,说明该信息是用户的一个新的偏好,此时,在该偏好类对应的结构体建立该新偏好,并记录该新偏好的权重,该新偏好的权重值可以根据个人喜好设定,也可以根据***预设规律来设定。
如果偏好类对应的结构体中不存在该信息对应的偏好,但存在该信息对应的相反偏好,此时仍确认为出现信息矛盾的情况,在这里,首先建立该信息对应的偏好,并且记录该信息对应的偏好的权重(比如记权重为1),然后计算该信息对应的偏好的权重与所述信息对应的相反偏好的权重的差值,根据该差值进一步确认用户的偏好信息并进行记录。
在本实施例中,根据所述差值的大小记录所述信息具体包括:
当所述差值在预定阈值范围内时,确认为存在用户信息冲突。此时,可以将该信息记录至第二用户信息集合或结构体中,在该第二用户信息集合或结构体中再进一步确定该用户信息,具体的确定用户信息的过程可参考上述实施例中的描述,在此不再赘述。其中,差值在该预设阈值范围内,例如,当该信息对应的偏好的权重与该信息对应的相反偏好的权重的差值小于等于设定阈值时,则认为在预设阈值范围内,此时需要进一步确认该用户信息,在通过上述实施例中描述的方式确定用户信息的确定结果后,可以更新该确定结果的权重,比如将该确定结果的权重设置为该确定结果的信息所对应的相反偏好的权重与设定阈值的和。其中,该预设阈值范围和设定阈值可根据用户喜好人为设定,或者由机器的***自动设定。
当所述差值不在所述预定阈值范围内时,确定所述权重值大的偏好为所述用户的正确偏好。例如,当该信息对应的偏好的权重与该信息对应的相反偏好的权重的差值大于设定阈值时,则以权重值大的偏好作为所述用户的正确偏好。
本实施例中,该用户的偏好信息可以通过用户与机器的语音交互获取到,或者通过其他方式获取。
在本实施例中,为用户的偏好类信息提供了一种信息记录方法,该方法可以调整记录矛盾的信息,纠正用户的错误偏好,从而保证记录的用户信息更准确,当需要使用该用户偏好信息时,能够更准确的为用户提供服务。
请参照图7,图7是本申请实施例提供的用户信息记录装置的结构示意图。如图7所示,该装置40包括:采集模块410、第一确定模块420、第一记录模块430以及第二记录模块440。
其中,采集模块410,用于采集所述用户的信息;第一确定模块420,用于分析所述信息,确定所述信息的类别;第一记录模块430,用于根据确定的所述信息的类别,将所述信息记录至所述信息的类别所对应的第一用户信息集合中;第二记录模块440,用于在记录的信息与所述第一用户信息集合中的至少一项用户信息冲突时,将冲突的所述信息记录至第二用户信息集合中。
值得说明的是,上述装置内的模块之间的信息交互、执行过程等内容,由于与本申请的方法实施例基于同一构思,具体内容可参见本申请方法实施例中的叙述,此处不再赘述。
本申请实施例提供了一种用户信息记录装置,该装置根据用户信息的类别来分别将用户信息记录至第一用户信息集合中,在记录用户信息过程中,当该信息与第一用户信息集合中已记录的用户信息存在冲突时,将该冲突的用户信息记录至第二用户信息集合中。区别于相关技术,本实施例能够处理记录冲突的用户信息,提高了用户信息记录的准确性。此外,根据信息类别来记录用户信息,可使记录的用户信息更充分具体,便于后续的用户行为分析。
如图8所示,本申请另一实施例提供了一种用户信息记录装置,该装置与图7的主要区别在于,所述装置还包括:设置模块450、第二确定模块460以及第三记录模块470。
其中,设置模块450,用于设置所述第二用户信息集合中所述信息的紧急系数;第二确定模块460,用于根据所述紧急系数确定所述信息的确定结果;第三记录模块470,用于根据所述信息的类别,将所述信息的确定结果记录至所述类别对应的第一用户信息集合中。
值得说明的是,上述装置内的模块之间的信息交互、执行过程等内容,由于与本申请的方法实施例基于同一构思,具体内容可参见本申请方法实施例中的叙述,此处不再赘述。
在本申请实施例中,根据用户信息的类别来分别将用户信息记录至第一用户信息集合中,在记录用户信息过程中,当该信息与第一用户信息集合中已记录的用户信息存在冲突时,将该冲突的用户信息记录至第二用户信息集合中,并且,在该第二用户信息集合中再次确认用户的不确定性信息,并把确定的结果记录至用户信息对应的类别下。本实施例的实施方式能够准确的记录用户信息,并处理冲突的用户信息,通过这种实施方式来不断完善用户信息,从而在后续各个场景中需要使用用户信息时,能够从第一用户信息集合中获取相应的用户信息进行预判或信息的预填写,为用户提供更贴心的服务。
请参照图9,图9是本申请另一实施例提供的用户信息记录装置的结构示意图。如图9所示,该装置50包括:采集模块510、第一确定模块520、第一记录模块530、第二记录模块540、设置模块550、第二确定模块560以及第三记录模块570。
其中,采集模块510,用于采集所述用户的信息;第一确定模块520,用于分析所述信息,确定所述信息的类别;第一记录模块530,用于根据确定的所述信息的类别,将所述信息记录至所述信息的类别所对应的第一用户信息集合中;第二记录模块540,用于在记录的信息与所述第一用户信息集合中的至少一项用户信息冲突时,将冲突的所述信息记录至第二用户信息集合中;设置模块550,用于设置所述第二用户信息集合中所述信息的紧急系数;第二确定模块560,用于根据所述紧急系数确定所述信息的确定结果;第三记录模块570,用于根据所述信息的类别,将所述信息的确定结果记录至所述类别对应的第一用户信息集合中。
其中,当所述信息的类别为确定类的信息时,第一记录模块530包括:第一判断单元5301、第一创建单元5302、第二判断单元5303以及第一确认单元5304。第一判断单元5301,用于判断所述确定类对应的第一用户信息集合中是否存在所述信息对应的项目;第一创建单元5302,用于若所述确定类对应的第一用户信息集合中不存在所述信息对应的项目,则在所述确定类对应的第一用户信息集合中创建所述项目,并存储所述信息至所述项目,以作为所述项目的内容;第二判断单元5303,用于若所述确定类对应的第一用户信息集合中存在所述信息对应的项目,则判断所述项目的内容与所述信息是否匹配;第一确认单元5304,用于若所述项目的内容与所述信息不匹配,则确认为存在用户信息冲突。
其中,当所述信息的类别为习惯类的信息时,第一记录模块530还包括:第三判断单元5305、第二创建单元5306、第四判断单元5307、第三创建单元5308以及第一更新单元5309。第三判断单元5305,用于判断所述习惯类对应的第一用户信息集合中是否存在所述信息对应的习惯;第二创建单元5306,用于若所述习惯类对应的第一用户信息集合中不存在所述信息对应的习惯,则在所述习惯类对应的第一用户信息集合中创建所述信息对应的习惯,并存储所述信息,所述信息作为所述习惯的属性,并记录所述习惯对应的权重;第四判断单元5307,用于若所述习惯类对应的第一用户信息集合中存在所述信息对应的习惯,则判断所述习惯的属性与所述信息是否匹配;第三创建单元5308,用于若所述习惯的属性与所述信息不匹配,则在所述习惯类对应的第一用户信息集合中建立所述信息对应的新习惯,并且存储所述信息,所述信息作为所述新习惯的属性,并记录所述新习惯对应的权重;第一更新单元5309,用于若所述习惯的属性与所述信息匹配,则更新所述习惯对应的权重。
其中,当所述信息的类别为偏好类的信息时,第一记录模块530还包括:第五判断单元5310、第六判断单元5311、第一记录单元5312、第二更新单元5313、第七判断单元5314、第二记录单元5315以及第四创建单元5316。第五判断单元5310,用于判断所述偏好类对应的第一用户信息集合中是否存在所述信息对应的偏好;第六判断单元5311,用于若所述偏好类对应的第一用户信息集合中存在所述信息对应的偏好,则判断所述偏好类对应的第一用户信息集合中是否存在所述信息对应的相反偏好;第一记录单元5312,用于若所述偏好类对应的第一用户信息集合中存在所述相反偏好,则更新所述信息对应的偏好的权重,并计算所述偏好的权重与所述相反偏好的权重的差值,根据所述差值的大小记录所述信息;第二更新单元5313,用于若所述偏好类对应的第一用户信息集合中不存在所述相反偏好,则更新所述信息对应的偏好的权重。第七判断单元5314,用于若所述偏好类对应的第一用户信息集合中不存在所述信息对应的偏好,则判断所述偏好类对应的第一用户信息集合中是否存在所述信息对应的相反偏好;第二记录单元5315,用于若所述偏好类对应的第一用户信息集合中存在所述相反偏好,则在所述偏好类对应的第一用户信息集合中建立所述信息对应的偏好,并记录所述偏好的权重,并计算所述偏好的权重与所述相反偏好的权重的差值,根据所述差值的大小记录所述信息;第四创建单元5316,用于若所述偏好类对应的第一用户信息集合中不存在所述相反偏好,则在所述偏好类对应的第一用户信息集合中建立所述信息对应的偏好,并记录所述偏好的权重。
在一些实施例中,所述根据所述差值的大小记录所述信息具体包括:当所述差值在预定阈值范围内时,确认为存在用户信息冲突;当所述差值不在所述预定阈值范围内时,确定所述权重值大的偏好为所述用户的正确偏好。
值得说明的是,上述装置内的模块、单元之间的信息交互、执行过程等内容,由于与本申请的方法实施例基于同一构思,具体内容可参见本申请方法实施例中的叙述,此处不再赘述。
本申请实施例提供了一种用户信息记录装置,通过采集用户的信息,并确定信息的类别,该类别包括确定类、习惯类以及偏好类,然后根据类别将用户信息分别存储至所述信息的类别所对应的第一用户信息集合中,当存在冲突的用户信息时,将该信息记录至第二用户信息集合中,并对该第二用户信息集合中的信息进行确认,把确认的确定结果记录至该信息的类别所对应的第一用户信息集合中。该实施方式能够准确的记录用户信息,对为用户进行贴心合适的服务提供了保障。
请参照图10,图10是本申请实施例提供的电子设备的硬件结构示意图,该电子设备60能够执行如上所述的用户信息记录方法,其可以为任何合适的智能终端,如:智能机器人、机器人助手、PDA、个人电脑、平板电脑、智能手机、可穿戴智能设备等。
具体地,如图10所示,该电子设备60包括:一个或多个处理器610以及存储器620,图10中以一个处理器610为例。
处理器610、存储器620可以通过总线或者其他方式连接,图10中以通过总线连接为例。
存储器620作为一种非易失性计算机可读存储介质,可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块,如本申请实施例中的用户信息记录方法对应的程序指令/模块(例如,附图7所示的采集模块410、第一确定模块420、第一记录模块430以及第二记录模块440)。处理器610通过运行存储在存储器620中的非易失性软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即实现上述方法实施例用户信息记录方法。
存储器620可以包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序;存储数据区可存储根据用户信息记录装置的使用所创建的数据等。此外,存储器620可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中,存储器620可选包括相对于处理器610远程设置的存储器,这些远程存储器可以通过网络连接至用户信息记录装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器620中,当被所述一个或者多个处理器610执行时,执行上述任意方法实施例中的用户信息记录方法。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品,包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时时,使所述计算机执行上述任意方法实施例中的用户信息记录方法,例如,执行以上描述的图2中的方法步骤31至步骤34,图3中的方法步骤31至步骤37,图4中的方法步骤3311至步骤3315,图5中的方法步骤3321至步骤3325,图6中的方法步骤3331至步骤3337,实现图7中的模块410-440,图8中的模块410-470,图9中的模块510-570、单元5301-5316的功能。
专业人员应该还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。所述的计算机软件可存储于计算机可读取存储介质中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体或随机存储记忆体等。
以上所述仅为本发明的实施方式,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。