CN114117236A - 基于智能终端的用户交互方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的基于智能终端的用户交互方法,涉及人工智能领域,通过根据用户的身份类型,可以确定工作日对用户生活作息所形成的影响,从而针对有工作日的用户分别训练工作日的推荐模型和休息日的推荐模型,通过区分工作日和休息日,为用户在不同作息条件下提供更有针对性的资源推荐,实现了根据用户不同的生活状态为用户推荐更适合的视听资源,有效地提高了视听资源推荐的有效性,提升了用户的视听体验。本发明还公开了基于智能终端的用户交互装置、设备和存储介质,能够根据用户不同的生活状态为用户推荐更适合的视听资源,有效地提高了视听资源推荐的有效性,提升了用户的视听体验。
Description
技术领域
本发明涉及智能家居领域,具体涉及一种基于智能终端的用户交互方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着网络的发展,影视、综艺和戏曲等资源越来越多地汇聚到网络平台中,种类繁多的媒体资源为人们丰富娱乐生活和感官体验提供了充足的物质基础。
在实施本发明的过程中,发明人发现,一方面由于媒体资源的种类和内容的丰富,需要更加有效的推荐方式从中筛选出适合用户的资源,另一方面受限于现代城市的生活节奏,城市居民需要进行上班或上课等活动,工作日的生活作息一般被工作或学习分割为前后两段,并且人们一般在赶赴学习工作之前和学习工作结束之后呈现出不同的心理状态,而现有技术缺乏考虑城市居民生活节奏的推荐方案,导致推荐效果难以贴合城市居民的生活状态,推荐效果不佳。
发明内容
本发明实施例提供基于智能终端的用户交互方法、装置、设备和存储介质,能够根据用户不同的生活状态为用户推荐更适合的视听资源,有效地提高了视听资源推荐的有效性,提升了用户的视听体验。
本发明第一实施例提供了一种基于智能终端的用户交互方法,包括步骤:
接收带有目标关键词的语音信息;
根据所述语音信息识别用户的身份信息;其中,所述身份信息包括用户的身份标识和身份类型,所述身份类型为有工作日和无工作日中的一种;
若所述身份类型为无工作日,调取预先针对所述用户构建的用户画像进行资源推荐;
若所述身份类型为有工作日,获取当前日期信息,判断当前日期为工作日或休息日;若判断为工作日,调取预先针对所述用户构建的工作日画像进行资源推荐;若判断为休息日,调取预先针对所述用户构建的休息日画像进行资源推荐。
作为上述方案的改进,所述语音信息包括在所述语音信息起始的目标关键词语音段以及在所述目标关键词之后的推荐指令语音段;所述根据所述语音信息识别用户的身份信息,包括步骤:
获取所述语音信息中的所述目标关键词语音段;
基于预先训练的语音识别模型,识别所述目标关键词语音段所对应的用户,获取该用户的身份信息。
作为上述方案的改进,每一所述用户的身份类型为预先设定。
作为上述方案的改进,在所述接收带有目标关键词的语音信息之前,所述交互方法还包括步骤:
根据预先构建的样本集对贝叶斯分类模型进行训练,得到完成训练的贝叶斯模型;所述样本集中的样本包括指令发出时间的分布特征,以及样本所属的身份类型;
针对每一所述用户,根据用户发出指令的时间记录,确定用户的指令发出时间的分布特征;
基于所述贝叶斯模型,根据用户的指令发出时间的分布特征确定用户所属的身份类型。
作为上述方案的改进,指令发出时间的分布特征为,以一天为单位的各个小时的指令发出数量分布。
作为上述方案的改进,所述工作日画像,为基于用户在工作日收看和收听的资源所生成的用户画像;所述休息日画像,为基于用户在休息日收看和收听的资源所生成的用户画像。
作为上述方案的改进,所述工作日画像包括第一画像、第二画像和第三画像;所述第一画像为根据用户在工作日10时以前收看和收听的资源所生成的用户画像,所述第二画像为根据用户在工作日15时点以后收看和收听的资源所生成的用户画像,所述第三画像为调用所述休息日画像的用户画像;所述调取预先针对所述用户构建的工作日画像进行资源推荐,包括步骤:
获取当前时间信息,判断当前时间所属区间;
若所述当前时间早于10时,则调取所述第一画像进行资源推荐;
若所述当前时间晚于17时,则调取所述第二画像进行资源推荐;
若所述当前时间不早于10时且不晚于17时,则调取所述第三画像进行资源推荐。
本发明第二实施例提供了一种基于智能终端的用户交互装置,包括:
语音接收模块,用于接收带有目标关键词的语音信息;
语音识别模块,用于根据所述语音信息识别用户的身份信息;其中,所述身份信息包括用户的身份标识和身份类型,所述身份类型为有工作日和无工作日中的一种;
推荐运算模块,用于若所述身份类型为无工作日,调取预先针对所述用户构建的用户画像进行资源推荐;还用于若所述身份类型为有工作日,获取当前日期信息,判断当前日期为工作日或休息日;若判断为工作日,调取预先针对所述用户构建的工作日画像进行资源推荐;若判断为休息日,调取预先针对所述用户构建的休息日画像进行资源推荐。
本发明第三实施例提供了一种基于智能终端的用户交互设备,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如上任一项所述的基于智能终端的用户交互方法。
本发明第四实施例提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序;其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备实现如上任一项所述的基于智能终端的用户交互方法。
本发明实施例提供的基于智能终端的用户交互方法、装置、设备和存储介质,通过根据用户的身份类型,可以确定工作日对用户生活作息所形成的影响,从而针对有工作日的用户分别训练工作日的推荐模型和休息日的推荐模型,通过区分工作日和休息日,为用户在不同作息条件下提供更有针对性的资源推荐,实现了根据用户不同的生活状态为用户推荐更适合的视听资源,有效地提高了视听资源推荐的有效性,提升了用户的视听体验。并且通过将工作日的推荐模型进一步细分为针对上班前(或上学前)的推荐模型和针对下班后(或放学后)的推荐模型,更好地贴合了用户的生活状态变化,进一步提高了资源推荐的有效性。
附图说明
图1是本发明第一实施例提供的基于智能终端的用户交互方法的流程示意图。
图2是本发明第二实施例提供的基于智能终端的用户交互装置的结构示意图。
图3是本发明第三实施例提供的基于智能终端的用户交互设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本发明第一实施例提供了一种基于智能终端的用户交互方法。参见图1,所述用户交互方法可以由具有语音采集功能的智能设备执行,例如智能管家机器人等,或是由配备了语音采集识别功能的机顶盒执行,以充分调用视听资源,包括步骤S110至S140。
S110、接收带有目标关键词的语音信息。
具体地,所述语音信息包括在所述语音信息起始的目标关键词语音段以及在所述目标关键词之后的推荐指令语音段。所述目标关键词具体可以是预先设定的词汇发音,例如“智慧管家”或是其他词汇等;所述推荐指令语音段具体可以是包括“推荐”的语音段,例如“推荐节目”等,从而触发后续的推荐流程。
优选地,步骤S110的所述根据所述语音信息识别用户的身份信息,可以包括步骤S111至S112。
S111、获取所述语音信息中的所述目标关键词语音段。
S112、基于预先训练的语音识别模型,识别所述目标关键词语音段所对应的用户,获取该用户的身份信息。
通过预先录入各用户的对所述目标关键词的音频,将所述目标关键词语音段与所述音频进行比较,从而识别用户身份。
S120、根据所述语音信息识别用户的身份信息;其中,所述身份信息包括用户的身份标识和身份类型,所述身份类型为有工作日和无工作日中的一种。
以常见的五口之家为例,家庭成员包括爷爷、奶奶、爸爸、妈妈和宝宝,其中爷爷奶奶居家而不需要上班,爸爸妈妈做工作日一般需要按时上下班,宝宝在工作日需要按时上下学。相应地,可以预先设定爸爸妈妈和宝宝对应的用户为有工作日用户,爷爷奶奶对应的用户为无工作日用户,从而为不同类型的用户提供更具针对性的推荐效果。
优选地,在所述接收带有目标关键词的语音信息之前,所述交互方法还包括用户类型的标定过程,包括步骤S011至S013。
S011、根据预先构建的样本集对贝叶斯分类模型进行训练,得到完成训练的贝叶斯模型。所述样本集中的样本包括指令发出时间的分布特征,以及样本所属的身份类型。
S012、针对每一所述用户,根据用户发出指令的时间记录,确定用户的指令发出时间的分布特征。
更优选地,指令发出时间的分布特征为,以一天为单位的各个小时的指令发出数量分布。
S013、基于所述贝叶斯模型,根据用户的指令发出时间的分布特征确定用户所属的身份类型。
继续以上述五口之家为例,爸爸妈妈和宝宝在工作日由于需要按时上下班或上下学,其居家时间一般为上班前(或上学前)和下班后(或放学后),因此其在一天中的指令发出时间一般集中分布于上班前(或上学前)和下班后(或放学后)所对应的时间段;而爷爷奶奶由于居家时间为一天任意时间,因此其在一天中的指令发出时间一般分散于一天中的各个时间点。结合贝叶斯分类模型可以根据指令发出时间的分布特征判断用户所属的身份类型。
S130、若所述身份类型为无工作日,调取预先针对所述用户构建的用户画像进行资源推荐。
S140、若所述身份类型为有工作日,获取当前日期信息,判断当前日期为工作日或休息日;若判断为工作日,调取预先针对所述用户构建的工作日画像进行资源推荐;若判断为休息日,调取预先针对所述用户构建的休息日画像进行资源推荐。
优选地,对于无工作日的用户,可以基于用户每天收看和收听的资源进行用户画像生成;对于有工作日的用户,可以根据工作日和休息日的区分,分别获取用户在两种日期所偏好的资源进行用户画像生成。所述工作日画像,为基于用户在工作日收看和收听的资源所生成的用户画像,所述休息日画像,为基于用户在休息日收看和收听的资源所生成的用户画像。
更优选地,针对有工作日的用户,由于一般在上班前(或上学前)和下班后(或放学后)会处于不同的心理状态,可以根据上班前(或上学前)和下班后(或放学后)两个时段的喜好不同分别生成用户画像。
例如设置所述工作日画像包括第一画像、第二画像。所述第一画像为根据用户在工作日10时以前收看和收听的资源所生成的用户画像,用于刻画用户在上班前(或上学前)的偏好;所述第二画像为根据用户在工作日15时点以后收看和收听的资源所生成的用户画像,用于刻画用户在下班后(或放学后)的偏好。所述工作日画像还可以进一步包括第三画像,所述第三画像为调用所述休息日画像的用户画像,用于当用户在工作日的工作时间发出指令时使用。所述调取预先针对所述用户构建的工作日画像进行资源推荐,可以包括步骤S141至S144。
S141、获取当前时间信息,判断当前时间所属区间;
S142、若所述当前时间早于10时,则调取所述第一画像进行资源推荐。
S143、若所述当前时间晚于17时,则调取所述第二画像进行资源推荐。
S144、若所述当前时间不早于10时且不晚于17时,则调取所述第三画像进行资源推荐。当用户在该时间段内发出指令时,表示用户处于工作日的休息状态,可以调用休息日画像以向用户提供更适合的推荐效果。
本发明第一实施例提供的基于智能终端的用户交互方法,通过根据用户的身份类型,可以确定工作日对用户生活作息所形成的影响,从而针对有工作日的用户分别训练工作日的推荐模型和休息日的推荐模型,通过区分工作日和休息日,为用户在不同作息条件下提供更有针对性的资源推荐,实现了根据用户不同的生活状态为用户推荐更适合的视听资源,有效地提高了视听资源推荐的有效性,提升了用户的视听体验。并且通过将工作日的推荐模型进一步细分为针对上班前(或上学前)的推荐模型和针对下班后(或放学后)的推荐模型,更好地贴合了用户的生活状态变化,进一步提高了资源推荐的有效性。
本发明第二实施例提供了一种基于智能终端的用户交互装置。参见图2,基于智能终端的用户交互装置20包括:
语音接收模块21,用于接收带有目标关键词的语音信息;
语音识别模块22,用于根据所述语音信息识别用户的身份信息;其中,所述身份信息包括用户的身份标识和身份类型,所述身份类型为有工作日和无工作日中的一种;
推荐运算模块23,用于若所述身份类型为无工作日,调取预先针对所述用户构建的用户画像进行资源推荐;还用于若所述身份类型为有工作日,获取当前日期信息,判断当前日期为工作日或休息日;若判断为工作日,调取预先针对所述用户构建的工作日画像进行资源推荐;若判断为休息日,调取预先针对所述用户构建的休息日画像进行资源推荐。
所述基于智能终端的用户交互装置20的工作过程如第一实施例所述的基于智能终端的用户交互方法,在此不做赘述。
本发明第二实施例提供了提供的基于智能终端的用户交互方法,通过根据用户的身份类型,可以确定工作日对用户生活作息所形成的影响,从而针对有工作日的用户分别训练工作日的推荐模型和休息日的推荐模型,通过区分工作日和休息日,为用户在不同作息条件下提供更有针对性的资源推荐,实现了根据用户不同的生活状态为用户推荐更适合的视听资源,有效地提高了视听资源推荐的有效性,提升了用户的视听体验。并且通过将工作日的推荐模型进一步细分为针对上班前(或上学前)的推荐模型和针对下班后(或放学后)的推荐模型,更好地贴合了用户的生活状态变化,进一步提高了资源推荐的有效性。
参见图3,是本发明第三实施例提供的基于智能终端的用户交互设备30的示意图。所述基于智能终端的用户交互设备30包括:处理器31、存储器32以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,例如基于智能终端的用户交互程序。所述处理器执行所述计算机程序时实现上述基于智能终端的用户交互方法实施例中的步骤,例如图1所示的基于智能终端的用户交互方法的步骤。或者,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述各***实施例中各模块的功能,例如第一实施例所述的基于智能终端的用户交互装置的各模块的功能。
示例性的,所述计算机程序可以被分割成一个或多个模块,所述一个或者多个模块被存储在所述存储器32中,并由所述处理器31执行,以完成本发明。所述一个或多个模块可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序在所述基于智能终端的用户交互终端设备中的执行过程。例如,包括语音接收模块、语音识别模块和推荐运算模块;语音接收模块,用于接收带有目标关键词的语音信息;语音识别模块,用于根据所述语音信息识别用户的身份信息;其中,所述身份信息包括用户的身份标识和身份类型,所述身份类型为有工作日和无工作日中的一种;推荐运算模块,用于若所述身份类型为无工作日,调取预先针对所述用户构建的用户画像进行资源推荐;还用于若所述身份类型为有工作日,获取当前日期信息,判断当前日期为工作日或休息日;若判断为工作日,调取预先针对所述用户构建的工作日画像进行资源推荐;若判断为休息日,调取预先针对所述用户构建的休息日画像进行资源推荐。
所述基于智能终端的用户交互设备30可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述基于智能终端的用户交互设备30可包括,但不仅限于,处理器、存储器。本领域技术人员可以理解,所述示意图仅仅是基于智能终端的用户交互设备30的示例,并不构成对基于智能终端的用户交互设备30的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件,例如所述基于智能终端的用户交互设备30还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器31可以是中央处理单元(Central Processing Unit,CPU),还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit,ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array,FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等,所述处理器31是所述基于智能终端的用户交互设备30的控制中心,利用各种接口和线路连接整个基于智能终端的用户交互终端设备的各个部分。
所述存储器32可用于存储所述计算机程序或模块,所述处理器31通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序或模块,以及调用存储在存储器内的数据,实现所述基于智能终端的用户交互终端设备的各种功能。所述存储器32可主要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***、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外,存储器32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,例如硬盘、内存、插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字(SecureDigital,SD)卡,闪存卡(Flash Card)、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
其中,所述基于智能终端的用户交互设备30集成的模块或单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
需说明的是,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外,本发明提供的装置实施例附图中,模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接,具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
本发明第三实施例提供了基于智能终端的用户交互设备和存储介质,通过根据用户的身份类型,可以确定工作日对用户生活作息所形成的影响,从而针对有工作日的用户分别训练工作日的推荐模型和休息日的推荐模型,通过区分工作日和休息日,为用户在不同作息条件下提供更有针对性的资源推荐,实现了根据用户不同的生活状态为用户推荐更适合的视听资源,有效地提高了视听资源推荐的有效性,提升了用户的视听体验。并且通过将工作日的推荐模型进一步细分为针对上班前(或上学前)的推荐模型和针对下班后(或放学后)的推荐模型,更好地贴合了用户的生活状态变化,进一步提高了资源推荐的有效性。
以上所述是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于智能终端的用户交互方法,其特征在于,包括步骤:
接收带有目标关键词的语音信息;
根据所述语音信息识别用户的身份信息;其中,所述身份信息包括用户的身份标识和身份类型,所述身份类型为有工作日和无工作日中的一种;
若所述身份类型为无工作日,调取预先针对所述用户构建的用户画像进行资源推荐;
若所述身份类型为有工作日,获取当前日期信息,判断当前日期为工作日或休息日;若判断为工作日,调取预先针对所述用户构建的工作日画像进行资源推荐;若判断为休息日,调取预先针对所述用户构建的休息日画像进行资源推荐。
2.如权利要求1所述的基于智能终端的用户交互方法,其特征在于,所述语音信息包括在所述语音信息起始的目标关键词语音段以及在所述目标关键词之后的推荐指令语音段;所述根据所述语音信息识别用户的身份信息,包括步骤:
获取所述语音信息中的所述目标关键词语音段;
基于预先训练的语音识别模型,识别所述目标关键词语音段所对应的用户,获取该用户的身份信息。
3.如权利要求1所述的基于智能终端的用户交互方法,其特征在于,每一所述用户的身份类型为预先设定。
4.如权利要求1所述的基于智能终端的用户交互方法,其特征在于,在所述接收带有目标关键词的语音信息之前,所述交互方法还包括步骤:
根据预先构建的样本集对贝叶斯分类模型进行训练,得到完成训练的贝叶斯模型;所述样本集中的样本包括指令发出时间的分布特征,以及样本所属的身份类型;
针对每一所述用户,根据用户发出指令的时间记录,确定用户的指令发出时间的分布特征;
基于所述贝叶斯模型,根据用户的指令发出时间的分布特征确定用户所属的身份类型。
5.如权利要求4所述的基于智能终端的用户交互方法,其特征在于,指令发出时间的分布特征为,以一天为单位的各个小时的指令发出数量分布。
6.如权利要求1所述的基于智能终端的用户交互方法,其特征在于,所述工作日画像,为基于用户在工作日收看和收听的资源所生成的用户画像;所述休息日画像,为基于用户在休息日收看和收听的资源所生成的用户画像。
7.如权利要求6所述的基于智能终端的用户交互方法,其特征在于,所述工作日画像包括第一画像、第二画像和第三画像;所述第一画像为根据用户在工作日10时以前收看和收听的资源所生成的用户画像,所述第二画像为根据用户在工作日15时点以后收看和收听的资源所生成的用户画像,所述第三画像为调用所述休息日画像的用户画像;所述调取预先针对所述用户构建的工作日画像进行资源推荐,包括步骤:
获取当前时间信息,判断当前时间所属区间;
若所述当前时间早于10时,则调取所述第一画像进行资源推荐;
若所述当前时间晚于17时,则调取所述第二画像进行资源推荐;
若所述当前时间不早于10时且不晚于17时,则调取所述第三画像进行资源推荐。
8.一种基于智能终端的用户交互装置,其特征在于,包括:
语音接收模块,用于接收带有目标关键词的语音信息;
语音识别模块,用于根据所述语音信息识别用户的身份信息;其中,所述身份信息包括用户的身份标识和身份类型,所述身份类型为有工作日和无工作日中的一种;
推荐运算模块,用于若所述身份类型为无工作日,调取预先针对所述用户构建的用户画像进行资源推荐;还用于若所述身份类型为有工作日,获取当前日期信息,判断当前日期为工作日或休息日;若判断为工作日,调取预先针对所述用户构建的工作日画像进行资源推荐;若判断为休息日,调取预先针对所述用户构建的休息日画像进行资源推荐。
9.一种基于智能终端的用户交互设备,其特征在于,包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7任一项所述的基于智能终端的用户交互方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序;其中,在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备实现如权利要求1-7任一项所述的基于智能终端的用户交互方法。
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2021
- 2021-12-07 CN CN202111485611.6A patent/CN114117236A/zh active Pending
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