CN104915345B - 一种推荐服务信息的方法和终端 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种推荐服务信息的方法和终端，涉及互联网应用技术领域，能够提高根据文本向用户推荐服务信息的准确性。所述方法包括：获取终端中存储的文本；根据所述文本和预设的事件模型确定用于指示用户活动的事件；根据所述事件，确定用户潜在需求；根据所述用户潜在需求，确定需要推荐的服务信息；显示所述需要推荐的服务信息。本发明应用于服务信息推荐技术。

Description

一种推荐服务信息的方法和终端

技术领域

本发明涉及互联网应用技术领域，尤其涉及一种推荐服务信息的方法和终端。

背景技术

终端上存在大量的文本，这些文本多含有用户潜在的需求。例如，用户习惯使用的提醒、日程表及备忘录等文本记录有行程安排及计划做的事情，而且，这些行程安排及计划做的事情含有用户潜在的需求。如果能够准确分析这些文本中包含的用户潜在需求，并有针对性地为用户推荐服务信息，例如广告和应用，将能够提高终端的易用性。

现有技术中存在一种基于用户选择的关键词而推荐服务信息的方案。在该方案中，通过识别出文本中的关键词以及参考用户的个人信息为用户推荐对应的服务信息。

在实现上述基于用户选择的关键词而推荐服务信息的过程中，对于两个文本，即使用户选择的关键词相同，其他部分的细小差异也可能带来含义上的不同，因此，仅根据用户选择的关键词和用户个人信息进行服务推荐，容易导致对用户潜在需求的错误分析。

发明内容

本发明的实施例提供一种推荐服务信息的方法和终端，能够提高根据文本向用户推荐服务信息的准确性。

为达到上述目的，本发明的实施例采用如下技术方案：

第一方面，提供一种推荐服务信息的方法，包括：

获取终端中存储的文本；

根据所述文本和预设的事件模型确定用于指示用户活动的事件；

根据所述事件，确定用户潜在需求；

根据所述用户潜在需求，确定需要推荐的服务信息；

显示所述需要推荐的服务信息。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述文本包括事件触发词和事件元素，所述根据所述文本和预设的事件模型确定用于指示用户活动的事件包括：

确定所述文本中的事件触发词和事件元素；

根据所述事件触发词和所述预设的事件模型确定事件类型；

根据所述事件元素以及所述事件类型确定用于指示用户活动的事件。

结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，在所述事件为至少两个时，所述根据所述事件，确定用户潜在需求包括：

根据预设的事件排序模型将所述事件划分优先级，所述事件包括第一优先级事件；

根据第一优先级事件确定所述用户潜在需求，所述第一优先级事件是指所述事件中优先级高于第一预设值的事件。

结合第一方面或第一方面的第一种或第二种可能的任一实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述根据所述用户潜在需求，确定需要推荐的服务信息包括：

根据所述用户潜在需求的类型，获取需要推荐的服务信息；

根据预设的服务信息排序模型，确定所述需要推荐的服务信息的优先级；

确定优先级高于第二预设值的服务信息为需要推荐的服务信息。

结合第一方面的第三种可能的实现方式，在第一方面的第四种可能的实现方式中，所述根据预设的服务信息排序模型，确定所述需要推荐的服务信息的优先级之后还包括：

根据用户个人的信息，调整所述需要推荐的服务信息的优先级；

所述确定优先级高于第二预设值的服务信息为需要推荐的服务信息包括：

确定优先级高于第二预设值的调整后的服务信息为需要推荐的服务信息。

结合第一方面或第一方面的第一种至第四种可能的任一实现方式，在第一方面的第五种可能的实现方式中，在所述根据所述用户潜在需求，确定需要推荐的服务信息之后，所述方法还包括：

在所述确定的需要推荐的服务信息至少有两条属于同一服务信息类型时，将属于同一服务信息类型的需要推荐的服务信息进行合并；

所述显示所述需要推荐的服务信息包括：

显示合并后的需要推荐的服务信息。

第二方面，提供一种终端，包括：

文本获取单元，用于获取所述终端中存储的文本；

事件抽取单元，用于根据所述文本获取单元获取的所述文本和预设的事件模型确定用于指示用户活动的事件；

事件处理单元，用于根据所述事件抽取单元确定的所述事件，确定用户潜在需求；

服务信息确定单元，用于根据所述事件处理单元确定的所述用户潜在需求，确定需要推荐的服务信息；

显示单元，用于显示所述服务信息确定单元确定的所述需要推荐的服务信息。

结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述文本包括事件触发词和事件元素，所述事件抽取单元具体用于：

确定所述文本获取单元获取的所述文本中的事件触发词和事件元素；

根据所述事件触发词和所述预设的事件模型确定事件类型；

根据所述事件元素以及所述事件类型确定用于指示用户活动的事件。

结合第二方面或第二方面的第一种可能的实现方式，在第二方面的第二种可能的实现方式中，在所述事件为至少两个时，所述事件处理单元具体用于：

根据预设的事件排序模型将所述事件抽取单元确定的所述事件划分优先级，所述事件包括第一优先级事件；

根据第一优先级事件确定所述用户潜在需求，所述第一优先级事件是指所述事件中优先级高于第一预设值的事件。

结合第二方面或第二方面的第一种或第二种可能的任一实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述服务信息确定单元具体用于：

根据所述事件处理单元确定的所述用户潜在需求的类型，获取需要推荐的服务信息；

根据预设的服务信息排序模型，确定所述需要推荐的服务信息的优先级；

确定优先级高于第二预设值的服务信息为需要推荐的服务信息。

结合第二方面的第三种可能的实现方式，在第二方面的第四种可能的实现方式中，所述服务信息确定单元具体用于：

根据用户个人的信息，调整所述需要推荐的服务信息的优先级；

确定优先级高于第二预设值的调整后的服务信息为需要推荐的服务信息。

结合第二方面或第二方面的第一种至第四种可能的任一实现方式，在第二方面的第五种可能的实现方式中，所述终端还包括服务信息处理单元，用于：

在所述服务信息确定单元确定的需要推荐的服务信息至少有两条属于同一服务信息类型时，将属于同一服务信息类型的需要推荐的服务信息进行合并；

所述显示单元具体用于：显示所述服务信息处理单元合并后的需要推荐的服务信息。

本发明实施例提供的推荐服务信息的方法和终端根据预设的事件模型确定文本对应的用于指示用户活动的事件，即以事件的方式分析文本的含义，进而确定文本中包含的用户潜在需求。由于事件模型是基于人类理解自然语言的方式而设置的，相对于以关键词的方式分析文本，以事件的方式分析文本将会更加全面、更加智能，因此，以事件的方式确定的文本含义与用户潜在需求更加准确，因而能够提高根据文本向用户推荐服务信息的准确性。

附图说明

图1为本发明第一实施例所提供的推荐服务信息的方法的流程图；

图2为本发明第二实施例所提供的推荐服务信息的方法的流程图；

图3为本发明第三实施例所提供的推荐服务信息的方法的流程图；

图4A为本发明第四实施例所提供的推荐服务信息的终端的结构示意图；

图4B为本发明第四实施例的变形实施例所提供的推荐服务信息的终端的结构示意图；

图5为本发明第五实施例所提供的终端的系统架构图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例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的一部分实施例，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做出创造性劳动的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。

图1为本发明第一实施例所提供的推荐服务信息的方法的流程图。所述方法可应用于手机、平板电脑等终端中。如图1所示，所述方法包括如下步骤：

步骤11、获取终端中存储的文本。

获取终端中存储的文本，常见的有短文本和富文本。所述文本可以是用户创建的也可以是终端接收的文本。短文本包括但不限于提醒、备忘录、日程表、短信服务（ShortMessaging Service，SMS）、多媒体短信服务（Multimedia Messaging Service，MMS）、微博、即时通信软件交互的信息和推送的通知等。而且，文本可从音频、图像、动画或视频等媒体形式提取得到，例如语音识别软件中由用户的语音转化而来的文本。富文本是一种RTF（Rich Text Format,富文本格式）的文本，支持跨平台文档格式。

文本一般记录用户的行程安排及计划做的事情，例如，在文本“下班后记得买只小兔子”中，记录着用户下班后去买只小兔子的行程安排。

步骤12、根据文本和预设的事件模型确定用于指示用户活动的事件。

在获取文本之后，终端可从自然语言的词语、词组或者语的概念、关系、属性等方面，对文本进行分词得到词语，再根据词语进行句法分析得到文本句法结构。

然后，可通过比较文本句法结构与预设的事件模型确定用于指示用户活动的事件，即将用户活动（即用户的行程安排及计划做的事情）规范化为事件。

关于对文本进行分词，具体地，无论文本是否包括完整的句子，均可将文本切分成多个词语、词组或者语。例如，可将文本“今天下午去北京”将分成“今天下午”、“去”、“北京”。

在进行分词的过程中，还可根据词语、词组或者语的概念、关系、属性等方面对分词得到的部分或全部的词语、词组或者语进行命名实体识别，即标识其实体名称或类别。例如，上述文本的命名实体识别的结果是“今天下午-时间”、“北京-地点（省份）”等。而且，还可将文本中的特定词语、词组、语规范化成特定的格式，例如，“今天”可规范化成当前系统日期。

然后，可从自然语言的句法方面解析文本的句法结构。具体地，根据分词、实体命名、规范化的结果以及自然语言的句法结构，为文本中的每个词语标注词性（名词、动词、形容词等）。其中，词性可表征词语在句子中的作用，例如动词一般作谓语。然后，可划分包含多个词语、词组的句。一个句子一般能够确定一个完整的意思，例如，句“今天下午去北京”能够唯一确定“去北京”这一活动的时间是下午，目的地是北京。通过句法分析，可确定文本句法结构，例如，可确定文本中的主语、谓语、宾语、状语等句子成分。

接着，对事件和事件模型进行说明。

一个文本中可能包括多个动作，例如文本“下午去沃尔玛，买袋大米”同时包含动作“去”和“买”，即，该文本表征了用户有两个活动：“下午去沃尔玛”和“买袋大米”。由于一个用户活动对应一个事件，因此该文本能对应两个事件。由此可见，一个文本可能对应多个事件。对于一个事件，它至少包括事件类型和事件元素。事件类型是事件所指示的用户活动的实质，例如，活动“下午去沃尔玛”的实质是“移动”，活动“买袋大米”的实质是“购买”。事件类型包括但不限于国际评测会议定义的事件类型，例如自动内容抽取（AutomaticContent Extraction，ACE）评测语料。事件元素用于构成事件，例如包括时间、地点、对象等。

事件模型是指事件类型与事件元素的对应关系。例如，对于事件类型“移动”，它对应的事件元素必须包括出发地、目的地，还可包括时间、交通方式等。在事件模型中，还可进一步包括事件触发词（可简称为触发词），构成为事件触发词、事件类型与事件元素三者的对应关系，此时，事件模型可分为事件触发词-事件类型模型、事件类型-事件元素模型、事件触发词-事件类型模型-事件元素模型。其中，一个事件触发词可对应一个或多个事件类型。例如，事件触发词“去”与事件类型“移动”对应，还同时与事件元素出发地、目的地等对应。事件模型用于识别文本中对应的事件。

以下，分两种情况对如何通过比较文本句法结构与预设的事件模型确定事件进行说明。

第一种情况、在分词得到的词语中有动词的情况下，确定动词作为事件触发词，并确定事件触发词对应的事件类型。然后，比较文本句法结构与事件类型对应的事件模型，确定事件元素。

例如，在文本“下午去沃尔玛，买袋大米”中，确定动词“去”和“买”为事件触发词，并确定事件触发词“去”对应的事件类型为“移动”；确定事件触发词“买”对应的事件类型为“商业/购买”，其中，“购买”为“商业”的子类型。

对于事件类型“移动”，其对应的事件模型可为{事件类型—“移动”，事件元素—（时间，目的地）}，通过比较文本句法结构与该事件模型，可确定事件元素为“时间：下午”和“目的地：沃尔玛”。因此，可确定上述文本对应事件1：{事件类型—“移动”，事件元素—（时间：下午，目的地：沃尔玛）}。

可选地，在确定事件元素时，若文本没有包含某一事件元素，则可采用默认值为该事件元素赋值，例如，上述文本未包含出发地，此时，可使用默认值：“出发地：用户所在位置”，得到新的事件1：{事件类型—“移动”，事件元素—（时间：下午，出发地：用户所在位置，目的地：沃尔玛）}。可选地，在事件中标注事件触发词：{事件触发词—“去”，事件类型—“移动”，事件元素—（时间：下午，出发地：用户所在位置，目的地：沃尔玛）}。

对于事件类型“商业/购买”，其对应的事件模型可为{事件类型—“商业/购买”，事件元素—（时间，地点，对象）}，通过比较文本句法结构与该事件模型，可确定事件元素为“时间：下午”、“地点：沃尔玛”及“对象：大米”。因此，可确定上述文本对应事件2：{事件类型—“商业/购买”，事件元素—（时间：下午，地点：沃尔玛，对象：大米）}。

第二种情况、在词语中无动词的情况下，比较文本句法结构和事件模型，确定事件类型。具体地，可先确定每个词语作为事件元素可能对应的事件类型（一个词语可能对应一个或多个事件类型），再以出现最多次或多于预设值（例如可设为比最多次少一次或两次，甚至更多次）的事件类型作为文本对应的事件类型。然后，比较文本句法结构与事件类型对应的事件模型，确定事件元素。

例如，文本“下午沃尔玛大米”中无动词，但经过分析可发现：“下午”可作为事件元素“时间”对应事件类型“购买”、“生产”等；“沃尔玛”可作为事件元素“目的地”对应事件类型“移动”等，或作为事件元素“地点”对应事件类型“购买”、“销售”等；“大米”可作为事件元素“对象”对应事件类型“购买”、“生产”等，而且，事件类型“购买”出现的次数最多（3次），因此，可确定“购买”为该文本对应的事件类型。然后，可通过比较文本句法结构与该事件模型，可确定事件元素，从而确定事件，具体说明可参照第一种情况。

步骤13、根据事件确定用户潜在需求。

文本中记录有行程安排及计划做的事情，用户实现行程安排及计划做的事情需要依赖或涉及一定的天气信息、场所、交通信息、商业信息等信息，这些信息即为用户潜在需求。可预设不同事件对应不同的用户潜在需求，例如，可预设某一事件类型对应特定的用户潜在需求，预设某一事件元素对应的特定的用户潜在需求。因此，根据事件能够确定事件对应的用户潜在需求。

以上述事件1为例，可预设事件类型“移动”对应的用户潜在需求是“查询地图”，预设事件元素“下午”对应的用户潜在需求是“设置提醒”，预设事件元素“沃尔玛”对应的用户潜在需求是“查询地图”、“打折商品信息”、“用户曾经购买的（同类）商品的最新优惠信息”。

在一个文本对应至少两个事件时，为了准确分析用户潜在需求，可先根据预设的事件排序模型将这些事件划分优先级，即确定这些事件与文本的含义相符合的程度。然后，确定优先级最高的事件（该事件与文本的含义最符合）对应的用户潜在需求；或者，根据第一优先级事件确定用户潜在需求，其中，第一优先级事件是指所述事件中优先级高于第一预设值的事件。例如，可设置第一预设值为大于1的任意整数N，这样，优先级为最高、第二、…、第N-1的事件均满足优先级高于第一预设值N。

其中，预设的事件排序模型可包括这样的规则：对于同一事件文本对应的多个事件，事件元素多的事件的优先级高于事件元素少的事件，或者一个事件包含另一个事件的全部事件元素，则该事件的优先级高于另一事件的优先级。例如，在文本“下午去沃尔玛，买袋大米”对应的事件1和事件2中，由于事件1的事件元素全部包含于事件2中，因此，事件2的优先级高于事件1。

可选地，在根据预设的事件排序模型确定多个事件的优先级后，若存在用户个人信息和/或用户选择事件元素的操作时，可根据用户个人信息和/或用户选择事件元素的操作，调整根据预设的事件排序模型所确定的多个事件的优先级。其中，用户个人信息和用户选择事件元素的操作隐藏着用户对于不同事件所对应的用户潜在需求的需求程度。例如，根据用户个人信息获知用户去过“沃尔玛”，可判断用户知道如何去“沃尔玛”，因此，可确定事件2的优先级要高于事件1（事件1所对应的用户潜在需求“查询地图”对于该用户而言并不重要）。又例如，“沃尔玛”是事件1和事件2共有的事件元素；在事件1中，“沃尔玛”是“移动”的目的地；在事件2中，“沃尔玛”是“购买”的场所；显然，对于“移动”而言，目的地非常重要，但对于“购买”而言，购买的地点相对而言不那么重要（重要的是购买的对象），因此，在用户选择“沃尔玛”时，调整使得事件1的优先级要高于事件2。

步骤14、根据用户潜在需求确定需要推荐的服务信息。

服务信息是指第三方服务提供方提供的、在终端上应用的信息。服务信息包括但不限于互联网上的任意服务、广告数据等。

一个事件可能对应多个用户潜在需求。用户潜在需求可用服务信息类型表示，一个用户潜在需求对应一个服务信息类型。例如，“查询地图”是一个服务信息类型，可用于表示用户想要查询地图的潜在需求。为了获取满足用户潜在需求的服务信息类型对应的服务信息，可根据预设的服务信息排序模型，确定多个服务信息类型的优先级。所述预设的服务信息排序模型举例而言可如此设置：事件1对应的服务信息类型有两个—“查询地图”（移动的方式）、“打折商品信息”（目的地的关联信息），因事件1的事件类型是“移动”，且相比于目的地的关联信息，移动的方式对于事件类型“移动”更重要，所以设置“查询地图”的优先级要高于“打折商品信息”。

进一步地，当存在用户个人信息时，可根据用户个人信息，调整根据预设的服务信息排序模型所确定的多个服务信息类型的优先级。例如，若事件1对应的服务信息类型还包括“用户曾经购买的（同类）商品的最新优惠信息”，且根据用户个人信息可获知用户没有去过“沃尔玛”，那么三者的优先级排序顺序如下“查询地图”>“用户曾经购买的（同类）商品的最新优惠信息”>“打折商品信息”。

以下，对如何确定需要推荐的服务信息进行说明。

首先，根据用户潜在需求的类型，获取需要推荐的服务信息。然后，根据预设的服务信息排序模型，确定所述需要推荐的服务信息的优先级。接着，确定优先级高于第二预设值的服务信息，并以优先级高于第二预设值的服务信息为需要推荐的服务信息。此外，还可根据用户个人的信息，调整需要推荐的服务信息的优先级。在优先级调整完成后，确定优先级高于第二预设值的调整后的服务信息为需要推荐的服务信息。其中，第二预设值的设置可参照第一预设值的设置方式。在获取用户潜在需求对应的服务信息的过程中，可利用优先级最高或优先级高于第二预设值的服务信息类型去获取所述服务信息类型对应的服务信息，这样能够提高获取的效率；也可以先获取全部服务信息类型对应的服务信息，再从中确定优先级最高或优先级高于第二预设值的服务信息类型对应的服务信息。

步骤15、显示需要推荐的服务信息。

在确定需要推荐的服务信息后，可将所确定的服务信息显示用户。例如，在用户选中或点击文本的词语时，在该词语附近自动为用户显示服务信息。在需要推荐的服务信息至少有两条属于同一服务信息类型时，可将属于同一服务信息类型的需要推荐的服务信息进行合并。具体地，当同一服务信息类型需要多个第三方服务提供方返回多个服务信息时，可对多个服务信息进行合并，过滤重复的属性，最终得到一条属性无重复的服务信息的不同属性。例如，对于“查询天气”对应的服务信息，可能多个第三方服务提供方都能返回天气结果，而且所有结果都包含属性“温度”、“湿度”等，但有的结果中还包含属性“穿衣指数”，而有的结果中还包含属性“PM2.5（Particulate Matter，悬浮微粒）”，则可将这些结果合并成一个完整的天气结果，该完整的天气结果包含属性“温度”、“湿度”、“穿衣指数”、“PM2.5”，且这些属性都不重复。通过显示合并后的需要推荐的服务信息，不仅能够使向用户推荐的服务信息变得简约，而且能够减少显示服务信息所需要的显示区域，从而能够优化用户的体验。

本发明第一实施例提供的推荐服务信息的方法根据预设的事件模型确定文本对应的用于指示用户活动的事件，即以事件的方式分析文本的含义，进而确定文本中包含的用户潜在需求。由于事件模型是基于人类理解自然语言的方式而设置的，相对于以关键词的方式分析文本，以事件的方式分析文本将会更加全面、更加智能，因此，以事件的方式确定的文本含义与用户潜在需求更加准确，因而能够提高根据文本向用户推荐服务信息的准确性。

为了进一步说明本发明第一实施例所提供的推荐服务信息的方法，以下，根据能否从文本确定事件触发词，分别以第二、第三实施例对该方法进行进一步说明。在第二、第三实施例中，推荐服务信息的方法可由具有处理功能的终端执行。为了简便，其中的部分步骤可参照第一实施例的说明。

图2为本发明第二实施例所提供的推荐服务信息的方法的流程图。如图2所示，所述方法包括如下步骤：

步骤200、开始。

步骤201、获取文本。

例如，获取终端中存储的文本一，其内容为“今天下午3点飞机回北京，之前记得买些土特产”。

步骤202、预处理。

预处理包括分句、分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等。还包括进行规范化，例如，将文本一中的“今天下午3点”规范化成xx年xx月xx日15：00，并且关联实体“时间”，“北京”关联实体“地点名”、“首都”，“土特产”关联实体“物品”等。根据句法分析，可识别谓语动词“回”与“买”的直接宾语分别为“北京”与“土特产”。

步骤203、识别触发词与事件类型。

根据预处理的结果，识别文本一的触发词，利用触发词-事件类型模型（001），确定触发词对应的一个或多个事件类型及其子类型。例如谓语动词“回”作为触发词对应的事件类型“移动”；触发词“买”对应事件类型“商业”事件类型的子类型“购买”。

步骤204、识别事件元素。

一个事件类型对应一个或多个事件元素。根据步骤203获取的事件类型，利用事件类型-事件元素模型（002）识别文本一对应的事件元素。例如，利用事件类型-事件元素模型（002）中的{事件类型“移动”，事件元素（时间，出发地，目的地）}，识别文本一对应的事件元素为“时间：xx年xx月xx日15：00”、“出发地：用户所在位置”和“目的地：北京”即为事件类型“移动”对应的事件元素。

步骤205、确定候选事件集合。

事件类型“移动”对应事件3：{触发词—“买”，事件类型“移动”，事件元素（时间：xx年xx月xx日15：00，出发地：用户所在位置，目的地：北京）}。事件类型“商业/购买”对应事件4：{触发词—“买”，事件类型—“商业/购买”，事件元素—（对象：土特产）}。事件3和事件4作为文本一的候选事件，构成候选事件集合。

步骤206、排序候选事件。

可利用机器学习的方法来训练事件的排序模型，或利用人工手写规则的方式，构建排序规则库。然后，利用排序模型或排序规则库（003）对候选事件集合中的候选事件进行排序。而且，还可同时利用用户个人信息（004）参与排序修正。例如，对于文本一，其中的“之前”是清晰的时间顺序词，因此，候选事件集合中事件4的优先级高于事件3。

步骤207、确定用户潜在需求。

不同事件对应不同的用户潜在需求可预先设置。对于事件3，可确定其预设的用户潜在需求有“订票”、“航班实时动态”等。由于“订票”和“航班实时动态”等同时也是服务信息类型，因此，可利用排序模型或排序规则库（003）和用户个人信息（004）对这些服务信息类型进行排序。假如从用户个人信息（004）中获取用户已预订回北京的某航班，那么，可设置“航班实时动态”的优先级要高于“订票”。

步骤208、调用服务信息。

根据步骤206、207的处理结果和服务信息调用模型（005），调用对应的第三方提供的服务信息，所需参数由相应的事件元素提供。例如，对于事件4，其对应的服务信息类型是商品广告推荐，而调用该推荐服务所需参数是商品的具体名称，该名称可由事件元素“对象：土特产”提供。

服务信息包括但不限于：基于Web API（Web Application ProgrammingInterface，网络应用程序接口）的服务，例如某个网站允许系统通过特定的Web API运行系统访问其中的网页和服务，获取服务信息；基于应用API的服务，应用API可由操作系统提供，也可由在操作系统上运行的应用提供，例如地图应用。

步骤209、整理服务信息。

对步骤208返回的结果进行合并、过滤、样式调整、界面展示等。经过整理的服务信息更加简约与美观，能够优化用户的体验。

步骤210、显示服务信息。

显示整理后的服务信息，例如，在用户选中文本一或其事件元素时，自动显示整理后的服务信息。

步骤211、结束。

本发明第二实施例提供的推荐服务信息的方法根据预设的事件模型确定文本对应的用于指示用户活动的事件，即以事件的方式分析文本的含义，进而确定文本中包含的用户潜在需求。由于事件模型是基于人类理解自然语言的方式而设置的，相对于以关键词的方式分析文本，以事件的方式分析文本将会更加全面、更加智能，因此，以事件的方式确定的文本含义与用户潜在需求更加准确，因而能够提高根据文本向用户推荐服务信息的准确性。

图3为本发明第三实施例所提供的推荐服务信息的方法的流程图。如图3所示，所述方法包括如下步骤：

步骤300、开始。

步骤301、获取文本。

获取终端中存储的文本二，其内容为“明天早上10点沃尔玛大米”。

步骤302、预处理。

例如，文本二中的“明天早上10点”规范化成xx年xx月xx日10：00，并且关联实体“时间”；“沃尔玛”关联实体“地点名”、“商铺名”；“大米”关联实体“物品”、“食品”。

步骤303、识别事件元素。

根据预处理的结果，识别文本中的事件元素。例如，事件元素“明天早上10点”可作为包括“移动”、“商业/购买”等在内的事件类型所对应的事件元素时间；“沃尔玛”可作为包括“移动”、“商业/购买”等在内的事件类型所对应的事件元素地点；“大米”可作为至少包括“商业/购买”在内的事件类型所对应的事件元素对象。

步骤304、确定事件类型。

根据步骤303的结果，利用事件类型-事件元素模型（002）确定文本二对应的一个或多个事件类型。由步骤303可看出，事件类型“商业/购买”出现的次数最多，因此可确定文本对应事件类型“商业/购买”。除了选择出现次数最多的事件类型外，还可同时选择出现次数较多的事件类型，例如，“移动”出现了两次，仅比“商业/购买”少出现一次，因此，可同时确定文本对应事件类型包括“商业/购买”和“移动”，这样，能够兼顾用户的多种可能的潜在需求。

步骤305、确定候选事件集合。

根据步骤303、304的结果，确定文本二对应事件5：{事件类型—“商业/购买”，事件元素—（时间：明天早上10点，地点：沃尔玛，对象：大米）}，事件6：{事件类型—“移动”，事件元素—（时间：明天早上10点，出发地：用户所在位置，目的地：沃尔玛）}。事件5与事件6组成候选事件集合。

步骤306、标示事件元素。

可在文本二中标示出候选事件的事件元素，例如，可设置事件元素对应的词语高亮显示。

步骤307、接收用户对事件元素的选择。

例如，接收用户点击事件元素“大米”的操作。

步骤308、候选事件排序。

在候选事件集合中，可利用预设的排序模型或排序规则库（003）对事件进行优先级排序，例如，由于“商业/购买”出现的次数比“移动”多，因此设置事件5的优先级高于事件6。

然后，再根据步骤307的结果调整候选事件集合的排序。例如，在接收到用户点击事件元素“大米”的操作时，因“大米”这个事件元素仅为事件5所包括，所以可将事件6从候选事件集合中过滤掉。又例如，在接收用户点击事件元素“沃尔玛”时，由于事件5和事件6都包括“沃尔玛”这个事件元素，因此候选事件集合中仍然保留事件5和事件6。但是，在事件6中，“沃尔玛”是“移动”的直接连接词（即连接为“移动至沃尔玛”，而不会是“购买沃尔玛”），可见它在事件6的重要程度要高于在事件5的重要程度，因此，调整使得事件6的优先级要高于事件5。

步骤309、确定用户潜在需求。

步骤310、调用服务信息。

步骤311、整理服务信息。

步骤312、显示服务信息。

步骤313、结束。

由上可看出，相对于现有技术中仅根据用户选择的关键词对文本进行分析，本发明第三实施例提供的推荐服务信息的方法根据预设的事件模型确定文本对应的用于指示用户活动的事件，即以事件的方式分析文本的含义，进而确定文本中包含的用户潜在需求。由于事件模型是基于人类理解自然语言的方式而设置的，相对于以关键词的方式分析文本，以事件的方式分析文本将会更加全面、更加智能，因此，以事件的方式确定的文本含义与用户潜在需求更加准确，因而能够提高根据文本向用户推荐服务信息的准确性。

与本发明实施例所提供的推荐服务信息的方法相对应，本发明实施例还提供一种终端。本发明实施例提供的推荐服务信息的方法可由具有处理功能的终端来实施，所述终端举例而言可以为手机、平板电脑等。而且，终端不限定于终端设备，而可能是跟用户直接接触的任意终端。图4A为本发明第四实施例所提供的终端的结构示意图。如图4A所示，该终端40包括：

文本获取单元41，用于获取终端40中存储的文本；

事件抽取单元42，用于根据文本获取单元41获取的文本和预设的事件模型确定用于指示用户活动的事件；

事件处理单元43，用于根据事件抽取单元42确定的事件，确定用户潜在需求；

服务信息确定单元44，用于根据事件处理单元43确定的用户潜在需求，确定需要推荐的服务信息；

显示单元45，用于显示服务信息确定单元44确定的需要推荐的服务信息。

具体地，文本包括事件触发词和事件元素，事件抽取单元42具体用于：确定文本获取单元41获取的文本中的事件触发词和事件元素；根据事件触发词和预设的事件模型确定事件类型；根据事件元素以及事件类型确定用于指示用户活动的事件。

更具体地，事件抽取单元42可用于：对文本进行分词得到词语，再根据词语进行句法分析得到文本句法结构；比较文本句法结构与事件模型，确定用于指示用户活动的事件。其中，事件至少包括事件类型和事件元素。在确定事件类型和事件元素时，事件抽取单元42具体用于：在词语中有动词的情况下，确定该动词作为事件触发词，并确定该事件触发词对应的事件类型；在词语中无动词的情况下，比较文本句法结构和事件模型，确定事件类型；在确定事件类型后，比较文本句法结构与该事件类型对应的事件模型，确定事件元素。

在所确定的事件为至少两个事件时，事件处理单元43具体用于：根据预设的事件排序模型将事件抽取单元42确定的事件划分优先级，所述事件包括第一优先级事件；根据第一优先级事件确定用户潜在需求，所述第一优先级事件是指事件中优先级高于第一预设值的事件。事件处理单元43还可用于：根据用户个人信息和/或用户选择事件元素的操作，调整根据预设的事件排序模型确定的多个事件的优先级。

服务信息确定单元44具体用于：根据事件处理单元43确定的用户潜在需求的类型，获取需要推荐的服务信息；根据预设的服务信息排序模型，确定需要推荐的服务信息的优先级；确定优先级高于第二预设值的需要推荐的服务信息。

更具体地，服务信息确定单元44用于：根据用户个人的信息，调整所述需要推荐的服务信息的优先级；确定优先级高于第二预设值的调整后的服务信息为需要推荐的服务信息。

相对于现有技术中仅根据用户选择的关键词对文本进行分析，本发明第四实施例提供的终端根据预设的事件模型确定文本对应的用于指示用户活动的事件，即以事件的方式分析文本的含义，进而确定文本中包含的用户潜在需求。由于事件模型是基于人类理解自然语言的方式而设置的，相对于以关键词的方式分析文本，以事件的方式分析文本将会更加全面、更加智能，因此，以事件的方式确定的文本含义与用户潜在需求更加准确，因而能够提高根据文本向用户推荐服务信息的准确性。

图4B为本发明第四实施例的变形实施例所提供的终端的结构示意图。如图4B所示，该终端40还包括服务信息处理单元46，该服务信息处理单元46用于：在服务信息确定单元44确定的需要推荐的服务信息至少有两条属于同一服务信息类型时，将属于同一服务信息类型的需要推荐的服务信息进行合并。而且，还可对合并后的服务信息进行样式调整、界面展示等。显示单元45具体用于：显示服务信息处理单元46合并后的需要推荐的服务信息。这样，不仅能够使向用户推荐的服务信息变得简约，而且能够减少显示服务信息所需要的显示区域，从而能够优化用户的体验。

图5为本发明第五实施例所提供的终端的系统架构图。如图5所示，本实施例的终端50的系统架构包括但不限于一个或者多个处理器51、内存52、对外接口53、输入设备54、输出设备55、存储设备56和总线57。

处理器51可以是任意控制终端50上的所有操作的设备，包括但不限于执行文本解析和服务信息推荐时产生的指令。处理器不限于一个或者多个CPU（Central ProcessingUnit，中央处理器）、GPU（Graphic Processing Unit，图形处理器）、FPGA（FieldProgrammable Gate Array，现场可编程门阵列）、DSP（Digital Signal Processor，数字信号处理器）、ASIC（Application Specific Integrated Circuit，专用集成电路）、PLD（Programmable Logic Device，可编程逻辑设备）等，也可以是它们的混合。

内存52可以是任意缓存处理器51执行终端50上的操作所需要的数据和指令序列的设备，包括但不限于在运行文本解析和服务信息推荐所需要用到的数据和指令序列。内存52包括但不限于RAM（Random Access Memory，随机存储器）、ROM（Read-Only Memory，只读存储器）、闪存等，也可以是它们的混合。

对外接口53可以是终端50和外部设备或者网络进行交互的任意接口，包括但不限于获取外部服务信息所需要的接口。外部接口53包括但不限于以太网接口、DSL（DigitalSubscriber Line，数字用户专线）接口、RF（Radio Frequency，无线射频）接口、蓝牙等，也可以是它们的混合。对外接口53上可以运行任意网络传输协议，包括但不限于USB（Universal Serial Bus，通用串行总线）、电缆、光纤、无线等传输协议，其中，无线传输协议包括但不限于WiFi（IEEE802.11标准的无线局域网络）、2G/3G/4G网络（第二/三/四代移动通信技术的线路和设备铺设而成的通信网络）的传输协议。

输入设备54可以是终端50获取用户输入和信息的任意设备，包括但不限于键盘、鼠标、触摸屏、设备按键、麦克风、各种传感器（如GPS、水平传感器、重力传感器等），也可以是它们的混合。

输出设备55可以是展示终端50的处理结果的任意设备，包括但不限于展示推荐的服务信息。输出设备55包括但不限于屏幕、发声器、耳机、打印机、振动器等，也可以是它们的混合。

存储设备56可以是存储终端50的可执行程序代码和数据的任意设备，包括但不限于闪存、硬盘等，也可以是它们的混合。

总线57可以是连接终端50中其它设备的任意设备，包括但不限于PCI（PeripheralComponent Interconnect，个人电脑接口）总线、USB、ISA（Industry StandardArchitecture，工业标准架构体系）、VESA（Video Electronics Standards Association，视频电子标准协会）总线等。总线57可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。其中：

在一个实施例中，处理器51通过读取存储设备56中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于：

获取存储设备56中存储的文本；

根据所述文本和预设的事件模型确定用于指示用户活动的事件；

根据所述事件，确定用户潜在需求；

根据所述用户潜在需求，确定需要推荐的服务信息；

显示所述需要推荐的服务信息。

需说明的是，上述处理器51除了具有上述功能之外，还可用于执行上述方法实施例中的其他流程，在此不再赘述。

由上可看出，本发明第五实施例提供的终端根据预设的事件模型确定文本对应的用于指示用户活动的事件，即以事件的方式分析文本的含义，进而确定文本中包含的用户潜在需求。由于事件模型是基于人类理解自然语言的方式而设置的，相对于以关键词的方式分析文本，以事件的方式分析文本将会更加全面、更加智能，因此，以事件的方式确定的文本含义与用户潜在需求更加准确，因而能够提高根据文本向用户推荐服务信息的准确性。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种推荐服务信息的方法，其特征在于，包括：

获取终端中存储的文本；

根据所述文本和预设的事件模型确定用于指示用户活动的事件；

根据所述事件，确定用户潜在需求；

根据所述用户潜在需求，确定需要推荐的服务信息；

显示所述需要推荐的服务信息；

所述文本包括事件触发词和事件元素，所述根据所述文本和预设的事件模型确定用于指示用户活动的事件包括：

确定所述文本中的事件触发词和事件元素；

根据所述事件触发词和所述预设的事件模型确定事件类型；

根据所述事件元素以及所述事件类型确定用于指示用户活动的事件。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述事件为至少两个时，所述根据所述事件，确定用户潜在需求包括：

根据预设的事件排序模型将所述事件划分优先级，所述事件包括第一优先级事件；

根据第一优先级事件确定所述用户潜在需求，所述第一优先级事件是指所述事件中优先级高于第一预设值的事件。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户潜在需求，确定需要推荐的服务信息包括：

根据所述用户潜在需求的类型，获取需要推荐的服务信息；

根据预设的服务信息排序模型，确定所述需要推荐的服务信息的优先级；

确定优先级高于第二预设值的服务信息为需要推荐的服务信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设的服务信息排序模型，确定所述需要推荐的服务信息的优先级之后还包括：

根据用户个人的信息，调整所述需要推荐的服务信息的优先级；

所述确定优先级高于第二预设值的服务信息为需要推荐的服务信息包括：

确定优先级高于第二预设值的调整后的服务信息为需要推荐的服务信息。

5.根据权利要求1或2或4所述的方法，其特征在于，在所述根据所述用户潜在需求，确定需要推荐的服务信息之后，所述方法还包括：

在所述确定的需要推荐的服务信息至少有两条属于同一服务信息类型时，将属于同一服务信息类型的需要推荐的服务信息进行合并；

所述显示所述需要推荐的服务信息包括：

显示合并后的需要推荐的服务信息。

6.一种终端，其特征在于，包括：

文本获取单元，用于获取所述终端中存储的文本；

事件抽取单元，用于根据所述文本获取单元获取的所述文本和预设的事件模型确定用于指示用户活动的事件；

事件处理单元，用于根据所述事件抽取单元确定的所述事件，确定用户潜在需求；

服务信息确定单元，用于根据所述事件处理单元确定的所述用户潜在需求，确定需要推荐的服务信息；

显示单元，用于显示所述服务信息确定单元确定的所述需要推荐的服务信息；

所述文本包括事件触发词和事件元素，所述事件抽取单元具体用于：

确定所述文本获取单元获取的所述文本中的事件触发词和事件元素；

根据所述事件触发词和所述预设的事件模型确定事件类型；

根据所述事件元素以及所述事件类型确定用于指示用户活动的事件。

7.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，在所述事件为至少两个时，所述事件处理单元具体用于：

根据预设的事件排序模型将所述事件抽取单元确定的所述事件划分优先级，所述事件包括第一优先级事件；

根据第一优先级事件确定所述用户潜在需求，所述第一优先级事件是指所述事件中优先级高于第一预设值的事件。

8.根据权利要求6或7所述的终端，其特征在于，所述服务信息确定单元具体用于：

根据所述事件处理单元确定的所述用户潜在需求的类型，获取需要推荐的服务信息；

根据预设的服务信息排序模型，确定所述需要推荐的服务信息的优先级；

确定优先级高于第二预设值的服务信息为需要推荐的服务信息。

9.根据权利要求8所述的终端，其特征在于，所述服务信息确定单元具体用于：

根据用户个人的信息，调整所述需要推荐的服务信息的优先级；

确定优先级高于第二预设值的调整后的服务信息为需要推荐的服务信息。

10.根据权利要求6或7或9所述的终端，其特征在于，所述终端还包括服务信息处理单元，用于：

在所述服务信息确定单元确定的需要推荐的服务信息至少有两条属于同一服务信息类型时，将属于同一服务信息类型的需要推荐的服务信息进行合并；

所述显示单元具体用于：显示所述服务信息处理单元合并后的需要推荐的服务信息。