CN106339380A - 常见问题信息的推荐方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种常见问题信息的推荐方法及装置，该方法可以包括：采集当前用户的行为数据；根据预设用户行为与常见问题信息之间的预定义关联关系，查找与所述行为数据相匹配的预设用户行为；获取与所述行为数据相匹配的预设用户行为对应的常见问题信息，并推荐至所述当前用户。通过本申请的技术方案，可以对常见问题信息进行智能推荐，有助于提升用户的应用体验。

Description

常见问题信息的推荐方法及装置

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及常见问题信息的推荐方法及装置。

背景技术

常见问题(FAQ，Frequently Asked Questions)是指预先对常见的问题及答案进行整理，以便用户通过浏览后，自行解决可能遇到的问题。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种常见问题信息的推荐方法及装置，可以对常见问题信息进行智能推荐，有助于提升用户的应用体验。

为实现上述目的，本申请提供技术方案如下：

根据本申请的第一方面，提出了一种常见问题信息的推荐方法，包括：

采集当前用户的行为数据；

根据预设用户行为与常见问题信息之间的预定义关联关系，查找与所述行为数据相匹配的预设用户行为；

获取与所述行为数据相匹配的预设用户行为对应的常见问题信息，并推荐至所述当前用户。

根据本申请的第二方面，提出了一种常见问题信息的推荐装置，包括：

采集单元，采集当前用户的行为数据；

查找单元，根据预设用户行为与常见问题信息之间的预定义关联关系，查找与所述行为数据相匹配的预设用户行为；

推荐单元，获取与所述行为数据相匹配的预设用户行为对应的常见问题信息，并推荐至所述当前用户。

由以上技术方案可见，本申请通过采集当前用户的行为数据，可以实时获取用户的浏览对象、浏览方式、操作动作等行为，以便于了解用户在浏览过程中可能出现的问题。然后，通过对行为数据的匹配，可以针对用户可能出现的问题，主动智能推荐对应的常见问题信息，从而无需用户手动执行搜索等操作，即可查看常见问题信息并解决相应的问题，有助于确保浏览体验的流畅度。

附图说明

图1是相关技术中的问题解决的流程图；

图2是相关技术中的常见问题信息的展示界面的示意图；

图3是根据本申请一示例性实施例示出的一种常见问题信息的推荐方法的流程图；

图4是根据本申请一示例性实施例示出的另一种常见问题信息的推荐方法的流程图；

图5是根据本申请一示例性实施例示出的一种登录界面的示意图；

图6是根据本申请一示例性实施例示出的一种登录出错的界面示意图；

图7是根据本申请一示例性实施例示出的一种常见问题信息的推荐界面的示意图；

图8是根据本申请一示例性实施例示出的另一种登录出错的界面示意图；

图9是根据本申请一示例性实施例示出的另一种常见问题信息的推荐界面的示意图；

图10是根据本申请一示例性实施例示出的一种电子设备的结构示意图；

图11是根据本申请一示例性实施例示出的一种常见问题信息的推荐装置的框图。

具体实施方式

图1是相关技术中的问题解决的流程图，如图1所示，当用户在终端上通过浏览器或应用程序进行浏览的过程中，如果遇到问题，则可以通过下述流程进行解决：

步骤102，当用户遇到无法解决的问题时，通过从浏览页面切换至FAQ信息的展示页面，对FAQ信息进行查看。比如图2为相关技术中的常见问题信息的展示界面的示意图，用户可以通过在左侧的目录中进行问题的分类选择后，从而右侧每种类型下选择感兴趣的问题进行查看，比如在左侧选取“账户管理”后，可以从右侧查看其中的“注册与激活”等子类型下的“注册xx账户”、“激活xx账户”等具体的常见问题；或者，用户还可以通过右侧的搜索框，直接对可能存在的问题进行搜索。

步骤104，若无法通过FAQ信息解决问题，则用户可以与智能机器人进行在线咨询，由智能机器人从用户的交谈信息中提取关键词，并搜索对应的FAQ信息的查看链接或直接在咨询界面上展示对应的信息。

步骤106，若无法通过智能机器人解决问题，则用户可以通过人工服务进行查询。

由上述过程可知，相关技术中的FAQ信息，需要用户充分了解自身可能遇到的问题后，才能够从FAQ信息中进行查找或搜索；如果用户不了解遇到的问题，那么用户只能够逐个翻看所有的FAQ信息，不仅阅读信息量巨大，且效率极低，极大地影响了用户的正常使用和过程体验。

因此，本申请通过对FAQ信息的智能推荐，可以解决相关技术中存在的上述问题。为对本申请进行进一步说明，提供下列实施例：

图3是根据本申请一示例性实施例示出的一种常见问题信息的推荐方法的流程图，如图3所示，该方法应用于服务器中，可以包括以下步骤：

步骤302，采集当前用户的行为数据。

在本实施例中，“行为数据”包括当前用户在页面内容浏览的过程中的操作行为以及相关信息，比如用户的页面点击、页面浏览、内容输入等操作，以及相应的输入内容、页面类型、两次操作之间的停留时长等信息；当然，以上对“行为数据”的说明仅用于举例，其他任何可以表现出用户是否遇到或是否可能遇到问题的信息，均可以作为“行为数据”，本申请并不对此进行限制。当用户通过如电脑、智能手机等终端进行页面浏览时，这些终端可以对上述行为数据进行采集并传回服务器，以供服务器对其进行分析和处理。

步骤304，根据预设用户行为与常见问题信息(即FAQ信息)之间的预定义关联关系，查找与所述行为数据相匹配的预设用户行为。

步骤306，获取与所述行为数据相匹配的预设用户行为对应的常见问题信息，并推荐至所述当前用户。

在本实施例中，作为一示例性实施方式，服务器通过对行为数据的分析，若判定当前用户遇到问题，可以直接判定触发了当前用户的推荐需求，并将匹配的常见问题信息推荐给当前用户，而无需当前用户手动触发。在该实施例中，有助于简化用户操作，提升信息推荐的智能化。

作为另一示例性实施方式，可以由当前用户手动触发推荐需求，并由终端将相应的信息传回服务器；那么，若服务器检测到所述当前用户的推荐需求被触发，则将获取的常见问题信息推荐至所述当前用户。在该实施例中，可以准确获知用户的实际需求，有助于提升消息推荐的针对性。其中，举例而言，比如当检测到所述当前用户发出对常见问题信息浏览页面的查看请求时，表明用户存在对FAQ信息的查看需求，从而判定所述推荐需求被触发。

在本实施例中，还可以根据FAQ信息对问题的消除情况，了解FAQ信息的推荐准确性，从而对FAQ信息与行为数据之间的预定义关联关系进行维护。

图4是根据本申请一示例性实施例示出的另一种常见问题信息的推荐方法的流程图，如图4所示，该方法可以包括以下步骤：

步骤402，终端采集用户的行为数据。

在本实施例中，终端可以为个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板设备等任意可以实现页面浏览的电子设备。其中，该终端可以通过运行浏览器或专用的APP，以展示相应的页面供用户浏览。

在本实施例中，行为数据可以包括用户操作，比如用户对页面的点击、翻动、切换等，可以根据用户在终端屏幕上的触摸位置、触摸方式、对物理按键的触发方式等，确定相应的用户操作；行为数据还可以包括页面类型，比如主页面、登录页面、搜索结果页面等，可以通过页面埋点等方式，确定当前浏览的页面类型；行为数据还可以包括用户在页面内的输入内容等。当然，以上行为数据的类型仅用于举例说明，实际上任何可以用于判断用户是否遇到问题或是否可能遇到问题的数据，均可应用于本申请的技术方案中，本申请并不对此进行限制。

步骤404，终端将采集到的行为数据发送至服务器。

步骤406，服务器判断用户的FAQ信息推荐需求是否被触发。

步骤408，服务器根据FAQ信息与行为数据之间的预定义关联关系，查找到与行为数据相匹配的FAQ信息。

在本实施例中，服务器可以通过多种方式判断用户是否存在推荐需求，即推荐需求是否被触发。下面以图5所示的登录界面为例，对服务器的触发判定过程进行描述。

作为一示例性实施例，服务器可以自动判断用户的推荐需求是否被触发。如图5所示，假定用户在登录界面中输入了账户和密码，准备登录相应的注册账号。终端会将用户输入的账户和密码打包传回服务器，并由服务器进行鉴权；如果存在相应账户但密码不正确，则显示为图6所示的界面，并提示用户“您输入的密码和账户名不匹配，请重新输入。”

同时，服务器可以对用户采用该账户名进行尝试登录时的连续失败次数(比如1次、3次或任意预设数值)，若连续失败次数达到预设次数，则判定用户遇到问题，即自动判定为触发了对FAQ信息的推荐需求。

那么，服务器需要根据用户的行为数据，选取相匹配的FAQ信息。服务器可以预先存储“行为数据——FAQ信息”关联数据，该关联数据如下表1所示，针对“登录失败”且“同一账户，多次密码输入错误”的行为数据，相应的关联FAQ信息为“忘记登录密码？”。

表1

步骤410，服务器将获取的FAQ信息告知终端。

步骤412，终端对获取的FAQ信息进行展示。

在本实施例中，服务器可以将包含FAQ信息的数据直接传回终端后，由终端进行展示；或者，终端可以预先存储所有FAQ信息，则服务器仅需传回相匹配的FAQ信息的索引或标识信息，即可由终端自行查找相应的FAQ信息并展示。

在本实施例中，每条“行为数据”可能对应于一条或多条FAQ信息。当存在多条相匹配的FAQ信息时，终端可以将这些FAQ信息进行平等地进行展示。比如图7所示，终端切换至FAQ信息展示页面，并对“忘记登录密码？”的FAQ信息进行直接展示，而用户无需自己手动翻动或搜索。

进一步地，当存在多条FAQ信息时，终端还可以根据每条FAQ信息对应的权重大小，对这些FAQ信息进行顺序展示。比如图8所示，假定用户在登录过程中，服务器未查找到用户输入的账户名“alibaba”，则登录失败并显示“该账户名不存在。”，而服务器可以判定用户遇到问题，即自动判定为触发了对FAQ信息的推荐需求。

那么，服务器需要根据用户的行为数据，选取相匹配的FAQ信息。服务器可以预先存储“行为数据——FAQ信息”关联数据，该关联数据如下表2所示，针对“登录失败”且“账户名不存在”的行为数据，相应的关联FAQ信息包括“忘记账户名？”和“忘记登录密码？”，且“忘记账户名？”的权重值为80、“忘记登录密码？”的权重值仅为30，则如图9所示，终端应当将“忘记账户名？”展示于“忘记登录密码？”的上方，以便于用户优先查看。

表2

作为另一示例性实施例，服务器可以检测用户的手动触发情况。比如在图6和图8中，当用户无法完成登录时，登录界面上可以示出“查看FAQ”的选项，则当用户手动点击该选项时，判定为用户遇到问题并且希望通过查看FAQ信息进行解决，从而根据用户的行为数据，选取相匹配的FAQ信息并展示。

步骤414，服务器从终端处了解到用户已浏览的FAQ信息。

步骤416，服务器了解到用户遇到问题的解决情况，即用户对FAQ信息的推荐需求的消除情况。

步骤418，根据消除情况，维护“行为数据——FAQ信息”的关联数据。

在本实施例中，若用户完成了原本失败的操作，比如在图6-图9所示的实施例中，顺利完成登录，则说明相应的FAQ信息解决了用户遇到的问题；或者，服务器可以通过终端向用户提供一反馈页面，由用户在该反馈页面中对FAQ信息的推荐效果进行反馈，从而了解问题的解决情况。

其中，对关联关系进行维护的过程，可以包括以下至少之一：

当已浏览的常见问题信息消除了推荐需求，且预定义关联关系中存在已浏览的常见问题信息与行为数据之间的关联关系时，增加该关联关系的展示权重；

当已浏览的常见问题信息消除了推荐需求，且预定义关联关系中不存在已浏览的常见问题信息与行为数据之间的关联关系时，添加该关联关系，并配置该关联关系的展示权重；

当已浏览的常见问题信息未消除推荐需求，且预定义关联关系中存在已浏览的常见问题信息与行为数据之间的关联关系时，降低该关联关系的展示权重。

那么，通过对关联关系以及权重的调整，可以使FAQ信息的推荐越来越准确和具有针对性，有助于提升用户的使用体验。

此外，针对用户的推荐需求，除了由服务器提供FAQ信息，还可以存在其他解决渠道，以进一步满足用户需求。其中，“其他解决渠道”包括很多种情况，比如智能机器人、人工服务等，本申请并不对此进行限制。各个渠道(包括FAQ信息以及“其他解决渠道”)之间可以是平行关系，即用户可以随意应用任意渠道；或者，各个渠道之间可以存在预设的执行顺序，比如用户首先查看FAQ信息，若无法消除推荐需求，则转入智能机器人，若智能机器人仍无法解决则转入人工服务等。

因此，服务器可以分别获取每个渠道对于同一行为数据对应的推荐需求的消除情况，从而针对预定义关联关系中的已浏览的FAQ信息与行为数据之间的关联关系的展示权重进行调整，比如消除推荐需求则增加权重、未消除推荐需求则降低权重或不变化。其中，每个渠道对权重的影响可以存在差异，比如FAQ信息对权重的调整为第一数值、其他渠道对权重的调整为第二数值；当然，“第二数值”只是表达了与“第一数值”之间的差异，智能机器人、人工服务等其他解决渠道对应的权重调整数值并不一定相同。

图10示出了根据本申请的一示例性实施例的电子设备的示意结构图。请参考图10，在硬件层面，该电子设备包括处理器、内部总线、网络接口、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，在逻辑层面上形成常见问题信息的推荐装置。当然，除了软件实现方式之外，本申请并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

请参考图11，在软件实施方式中，该常见问题信息的推荐装置可以包括采集单元、查找单元和推荐单元。其中：

采集单元，采集当前用户的行为数据；

查找单元，根据预设用户行为与常见问题信息之间的预定义关联关系，查找与所述行为数据相匹配的预设用户行为；

推荐单元，获取与所述行为数据相匹配的预设用户行为对应的常见问题信息，并推荐至所述当前用户。

可选的，还包括：

检测单元，检测所述当前用户的推荐需求是否被触发；

所述推荐单元在所述推荐需求被触发时，将获取的常见问题信息推荐至所述当前用户。

可选的，当检测到所述当前用户发出对常见问题信息浏览页面的查看请求时，所述检测单元判定所述推荐需求被触发。

可选的，还包括：

获取单元，获取所述当前用户已浏览的常见问题信息；

收集单元，收集所述已浏览的常见问题信息对所述推荐需求的消除情况；

维护单元，根据所述消除情况，维护所述预定义关联关系。

可选的，所述维护单元具体用于：

当所述已浏览的常见问题信息消除了所述推荐需求，且所述预定义关联关系中存在所述已浏览的常见问题信息与所述行为数据之间的关联关系时，增加该关联关系的展示权重；

当所述已浏览的常见问题信息消除了所述推荐需求，且所述预定义关联关系中不存在所述已浏览的常见问题信息与所述行为数据之间的关联关系时，添加该关联关系，并配置该关联关系的展示权重；

当所述已浏览的常见问题信息未消除所述推荐需求，且所述预定义关联关系中存在所述已浏览的常见问题信息与所述行为数据之间的关联关系时，降低该关联关系的展示权重。

可选的，所述推荐单元具体用于：

将与所述行为数据对应的常见问题信息以及每条常见问题信息对应的展示权重发送至所述用户，以由所述用户的终端设备按照所述展示权重的大小对所述常见问题信息进行排列展示。

可选的，

所述维护单元具体用于：对所述展示权重执行第一数值的调整；

所述装置还包括：调整单元，获取其他解决渠道对所述推荐需求的消除情况，并根据所述其他解决渠道的消除情况对所述展示权重执行第二数值的调整。

可选的，所述其他解决渠道包括以下至少之一：

智能机器人、人工服务。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flashRAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请保护的范围之内。

Claims (16)

1.一种常见问题信息的推荐方法，其特征在于，包括：

采集当前用户的行为数据；

根据预设用户行为与常见问题信息之间的预定义关联关系，查找与所述行为数据相匹配的预设用户行为；

获取与所述行为数据相匹配的预设用户行为对应的常见问题信息，并推荐至所述当前用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

检测所述当前用户的推荐需求是否被触发；

当所述推荐需求被触发时，将获取的常见问题信息推荐至所述当前用户。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当检测到所述当前用户发出对常见问题信息浏览页面的查看请求时，判定所述推荐需求被触发。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述当前用户已浏览的常见问题信息；

收集所述已浏览的常见问题信息对所述推荐需求的消除情况；

根据所述消除情况，维护所述预定义关联关系。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述消除情况，维护所述预定义关联关系，包括：

当所述已浏览的常见问题信息消除了所述推荐需求，且所述预定义关联关系中存在所述已浏览的常见问题信息与所述行为数据之间的关联关系时，增加该关联关系的展示权重；

当所述已浏览的常见问题信息消除了所述推荐需求，且所述预定义关联关系中不存在所述已浏览的常见问题信息与所述行为数据之间的关联关系时，添加该关联关系，并配置该关联关系的展示权重；

当所述已浏览的常见问题信息未消除所述推荐需求，且所述预定义关联关系中存在所述已浏览的常见问题信息与所述行为数据之间的关联关系时，降低该关联关系的展示权重。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述推荐至所述当前用户，包括：

将与所述行为数据对应的常见问题信息以及每条常见问题信息对应的展示权重发送至所述用户，以由所述用户的终端设备按照所述展示权重的大小对所述常见问题信息进行排列展示。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，

所述根据所述消除情况，维护所述预定义关联关系，包括：对所述展示权重执行第一数值的调整；

所述方法还包括：获取其他解决渠道对所述推荐需求的消除情况，并根据所述其他解决渠道的消除情况对所述展示权重执行第二数值的调整。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述其他解决渠道包括以下至少之一：

智能机器人、人工服务。

9.一种常见问题信息的推荐装置，其特征在于，包括：

采集单元，采集当前用户的行为数据；

查找单元，根据预设用户行为与常见问题信息之间的预定义关联关系，查找与所述行为数据相匹配的预设用户行为；

推荐单元，获取与所述行为数据相匹配的预设用户行为对应的常见问题信息，并推荐至所述当前用户。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括：

检测单元，检测所述当前用户的推荐需求是否被触发；

所述推荐单元在所述推荐需求被触发时，将获取的常见问题信息推荐至所述当前用户。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，当检测到所述当前用户发出对常见问题信息浏览页面的查看请求时，所述检测单元判定所述推荐需求被触发。

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，还包括：

获取单元，获取所述当前用户已浏览的常见问题信息；

收集单元，收集所述已浏览的常见问题信息对所述推荐需求的消除情况；

维护单元，根据所述消除情况，维护所述预定义关联关系。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述维护单元具体用于：

当所述已浏览的常见问题信息消除了所述推荐需求，且所述预定义关联关系中存在所述已浏览的常见问题信息与所述行为数据之间的关联关系时，增加该关联关系的展示权重；

当所述已浏览的常见问题信息消除了所述推荐需求，且所述预定义关联关系中不存在所述已浏览的常见问题信息与所述行为数据之间的关联关系时，添加该关联关系，并配置该关联关系的展示权重；

当所述已浏览的常见问题信息未消除所述推荐需求，且所述预定义关联关系中存在所述已浏览的常见问题信息与所述行为数据之间的关联关系时，降低该关联关系的展示权重。

14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述推荐单元具体用于：

将与所述行为数据对应的常见问题信息以及每条常见问题信息对应的展示权重发送至所述用户，以由所述用户的终端设备按照所述展示权重的大小对所述常见问题信息进行排列展示。

15.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，

所述维护单元具体用于：对所述展示权重执行第一数值的调整；

所述装置还包括：调整单元，获取其他解决渠道对所述推荐需求的消除情况，并根据所述其他解决渠道的消除情况对所述展示权重执行第二数值的调整。

16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述其他解决渠道包括以下至少之一：

智能机器人、人工服务。