CN108446922B - 产品信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种产品信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收智能货柜发送的至少两种类型的输入信息；所述至少两种类型包括触控型、视觉型和语音型中至少两种；将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本；当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，获取与符合的推送条件的组合相对应的产品信息；向所述智能货柜推送所述产品信息。采用本方法能够提高了产品信息的推送效率。

Description

产品信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种产品信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着计算机技术的发展，出现了电子商务技术，实现了商务交易过程的电子化、数字化和网络化，给人们的生活带来了诸多便利。随之发展起来的推送系统解决了电子商务中的信息超载问题，推送系统利用电子商务网站向用户提供商品信息和建议，帮助用户选择购买的产品。推送系统能够根据用户的信息需求、兴趣特点和购买行为等，向用户推送用户感兴趣的信息和产品，提供了个性化的信息推送服务，从而引导用户发现自己的信息需求。

目前的推送系统都是应用在如视频网站和电商网站等在线网站上，这些推送系统中用户和推送系统的交互都是通过点击鼠标完成的，交互方式单一，且都是用户主动和推送系统交互，才触发产品信息推送，因而导致产品信息推送效率低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高产品信息推送效率的产品信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种产品信息推送方法，所述方法包括：

接收智能货柜发送的至少两种类型的输入信息；所述至少两种类型包括触控型、视觉型和语音型中至少两种；

将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本；

当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，获取与符合的推送条件的组合相对应的产品信息；

向所述智能货柜推送所述产品信息。

在其中一个实施例中，还包括：所述至少两种类型包括视觉型，还包括语音型和触控型中至少一种；所述将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本，包括：

从所述视觉型的输入信息中识别出相应的人脸信息和目标产品信息；

将识别出的人脸信息与预存储的人脸信息进行匹配；

当匹配成功时，查询与所述预存储的人脸信息对应存储的历史数据；

根据查询到的历史数据和识别出的目标产品信息生成相应的结构化文本；

将所述语音型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

在其中一个实施例中，所述至少两种类型包括语音型，还包括视觉型和触控型中至少一种；所述将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本，包括：

从所述语音型的输入信息中识别出相应的语音内容；

查询当前时间点前最新记录的对应于语音型的输入信息的结构化文本；

根据查询到的结构化文本和识别出的语音内容生成相应的结构化文本；

将所述视觉型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

在其中一个实施例中，当转换得到的结构化文本中的至少一个不符合相应的推送条件时，将不符合推送条件的结构化文本与相应的推送条件进行比较，对应确定不符合推送条件的结构化文本相对于相应的推送条件缺少的结构化文本；

将对应确定的结构化文本转换成相应的语音内容；

根据转换得到的语音内容生成相应的语音信息；

将生成的语音信息推送至所述智能货柜。

在其中一个实施例中，接收到的输入信息中包含触控型的输入信息；所述方法还包括：

当接收到的触控型的输入信息中包含已选中的产品信息时，分别计算所述已选中的产品信息与预存储的每个产品信息之间的产品相似度；

将产品相似度满足相似条件的产品信息确定为待推送的产品信息；

向所述智能货柜推送确定的产品信息。

一种产品信息推送装置，所述装置包括：

输入信息接收模块，用于接收智能货柜发送的至少两种类型的输入信息；所述至少两种类型包括触控型、视觉型和语音型中至少两种；

输入信息转换模块，用于将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本；

产品信息获取模块，用于当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，获取与符合的推送条件的组合相对应的产品信息；

产品信息推送模块，用于向所述智能货柜推送所述产品信息。

在其中一个实施例中，所述装置还包括：

确定模块，用于当转换得到的结构化文本中的至少一个不符合相应的推送条件时，将不符合推送条件的结构化文本与相应的推送条件进行比较，对应确定不符合推送条件的结构化文本相对于相应的推送条件缺少的结构化文本；

结构化文本转换模块，用于将对应确定的结构化文本转换成相应的语音内容；

语音信息生成模块，用于根据转换得到的语音内容生成相应的语音信息；

语音信息推送模块，用于将生成的语音信息推送至所述智能货柜。

在其中一个实施例中，接收到的输入信息中包含触控型的输入信息；所述装置还包括：产品相似度计算模块和产品信息确定模块；

产品相似度计算模块，用于当接收到的触控型的输入信息中包含已选中的产品信息时，分别计算所述已选中的产品信息与预存储的每个产品信息之间的产品相似度；

产品信息确定模块，用于将产品相似度满足相似条件的产品信息确定为待推送的产品信息；

产品信息推送模块，还用于向所述智能货柜推送确定的产品信息。

一种计算机设备，包括存储器、处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

接收智能货柜发送的至少两种类型的输入信息；所述至少两种类型包括触控型、视觉型和语音型中至少两种；

将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本；

当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，获取与符合的推送条件的组合相对应的产品信息；

向所述智能货柜推送所述产品信息。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

接收智能货柜发送的至少两种类型的输入信息；所述至少两种类型包括触控型、视觉型和语音型中至少两种；

将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本；

当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，获取与符合的推送条件的组合相对应的产品信息；

向所述智能货柜推送所述产品信息。

上述产品信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质，接收智能货柜通过至少两种途径分别获取并发送输入信息，接收到的输入信息包括触控型、视觉型和语音型中至少两种类型的输入信息，增加了输入信息的获取途径，提高了输入信息的获取效率。将接收到的输入信息分别转换为相应的结构化文本，并当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，触发产品信息的推送流程，提高了产品信息的推送效率。进一步地，根据结构化文本各自符合的推送条件确定推送的产品信息，并将确定的产品信息推送至智能货柜，进一步提高了产品信息的推送效率。

附图说明

图1为一个实施例中产品信息推送方法的应用环境图；

图2为一个实施例中产品信息推送方法的流程示意图；

图3为另一个实施例中产品信息推送方法的流程示意图；

图4为一个实施例中产品信息推送方法的流程框图；

图5为一个实施例中产品信息方法中推送条件的配置界面；

图6为一个实施例中产品信息推送装置的结构框图；

图7为另一个实施例中产品信息推送装置的结构框图；

图8为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

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，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的产品信息推送方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，智能货柜110通过网络与服务器120通过网络进行通信。智能货柜110通过至少两种途径分别获取相应类型的输入信息，并将获取的输入信息通过网络连接发送至服务器120。服务器120接收智能货柜110发送的至少两种类型的输入信息，将接收到的输入信息分别转换为相应的结构化文本，以便于根据结构化文本确定是否进行产品信息推送，以及对应确定推送的产品信息。其中，智能货柜110可以包括但不限于摄像头、麦克风和触控终端。其中，触控终端可以是各种个人计算机、笔记本电脑、平板电脑和触控型显示装置，服务器120可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种产品信息推送方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

S202，接收智能货柜发送的至少两种类型的输入信息；至少两种类型包括触控型、视觉型和语音型中至少两种。

其中，智能货柜是智能的推荐产品信息和自助销售产品的柜台。智能货柜可用于以自助售货机的形式推荐和销售产品。智能货柜可应用于协助售货员进行产品信息推荐和产品销售的场景，也可应用于无人售货的场景。智能货柜可通过多种途径分别获取相应类型的输入信息，比如说智能货柜可配置有摄像头、麦克风和触控终端等设备，通过摄像头实时获取视觉型输入信息，通过麦克风实时获取语音型输入信息，通过触控终端根据检测到的触控指令实时获取触控型输入信息。

输入信息的类型是所获取的输入信息的呈现格式。输入信息的类型包括触控型、视觉型和语音型，触控型的输入信息是根据检测到的触控指令对应生成的触控信息，视觉型的输入信息是采集到的图像信息，语音型的输入信息是采集到的语音信息。输入信息的类型用于区分输入信息的获取途径，比如说触控型的输入信息通过触控终端对应获取，视觉型的输入信息通过摄像头对应获取，语音型的输入信息通过麦克风对应获取。

具体地，智能货柜通过至少两种途径分别获取相应类型的输入信息，将所获取的至少两种类型的输入信息发送至服务器。服务器接收智能货柜通过至少两种途径分别获取并对应发送的至少两种类型的输入信息，接收到的至少两种类型的输入信息包括触控型的输入信息、视觉型的输入信息和语音型的输入信息中的至少两种。

在一个实施例中，服务器接收到的输入信息根据输入信息的类型可以有多种不同的组合形式。输入信息主要有以下四种组合形式：触控型的输入信息和视觉型的输入信息；触控型的输入信息和语音型的输入信息；语音型的输入信息和视觉型的输入信息；触控型的输入信息、语音型的输入信息和视觉型的输入信息。值得说明的是，服务器接收到的输入信息的类型包括但不限于上述三种。

S204，将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本。

其中，结构化文本是特定构成格式的文本。结构化文本可以包括键值对构成的文本。其中，键由服务器根据输入信息生成，值由服务器根据输入信息对应确定，比如说键是年龄，值是18。

具体地，服务器接收到智能货柜发送的至少两种类型的输入信息后，对应确定接收到的输入信息的类型，根据与输入信息的类型对应的转换方式将接收到的输入信息分别转换为相应的结构化文本。

在一个实施例中，服务器可以同时接收智能终端发送的至少两种类型的输入信息，也可以按照智能货柜发送的先后顺序分别接收相应类型的输入信息。当接收到的输入信息中包含单一类型的输入信息时，服务器将接收到的输入信息按照相应的转换方式转换为相应的结构化文本。

S206，当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，获取与符合的推送条件的组合相对应的产品信息。

其中，推送条件是预先设定的推送时机。推送条件是服务器根据当前获取的结构化文本对应触发产品信息推送流程的依据。推送条件是服务器触发产品信息推送流程的约束条件。

具体地，服务器将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本后，将分别转换获得的结构化文本分别与各自相应的推送条件进行匹配，当转换获得的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，对结构化文本各自符合的推送条件进行组合，根据推送条件的组合对应确定推送的产品信息。

在一个实施例中，服务器将由至少两种类型的输入信息分别转换获得的结构化文本与组合推送条件进行匹配，当转换获得的结构化文本分别符合组合推送条件中各自对应的子推送条件时，根据组合推送条件对应确定推送的产品信息。子推送条件是分别与对应于相应类型的输入信息的结构化文本进行匹配，以确定是否触发推送流程的判断条件。组合推送条件是由分别对应于相应结构化文本的子推送条件组合成的推送条件。当对应于接收到的输入信息的结构化文本均符合组合推送条件时，服务器触发相应的推送流程。

在一个实施例中，服务器根据接收到的至少两种类型的输入信息分别获得相应的结构化文本后，对分别获得的结构化文本进行组合，将组合获得的结构化文本与推送条件进行比较，当组合获得的结构化文本符合推送条件时，根据推送条件对应确定推送的产品信息。

在一个实施例中，服务器将根据接收到的输入信息分别转换获得的结构化文本分别与相应的推送条件进行比较，当比较的结构化文本符合对应比较的推送条件时，根据符合的推送条件确定推送的产品信息。

S208，向智能货柜推送产品信息。

具体地，服务器根据符合的推送条件的组合对应确定推送的产品信息后，将确定的产品信息推送至智能货柜。由智能货柜对接收到的产品信息进行推荐，智能货柜可以通过语音信息的方式推荐接收到的产品信息，也可以通过平板显示的方式推荐接收到的产品信息。

上述产品信息推送方法、装置、计算机设备和存储介质，接收智能货柜通过至少两种途径分别获取并发送输入信息，接收到的输入信息包括触控型、视觉型和语音型中至少两种类型的输入信息，增加了输入信息的获取途径，提高了输入信息的获取效率。将接收到的输入信息分别转换为相应的结构化文本，并当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，触发产品信息的推送流程，提高了产品信息的推送效率。进一步地，根据结构化文本各自符合的推送条件确定推送的产品信息，并将确定的产品信息推送至智能货柜，进一步提高了产品信息的推送效率。

在一个实施例中，至少两种类型包括视觉型，还包括语音型和触控型中至少一种；步骤S204包括：从视觉型的输入信息中识别出相应的人脸信息和目标产品信息；将识别出的人脸信息与预存储的人脸信息进行匹配；当匹配成功时，查询与预存储的人脸信息对应存储的历史数据；根据查询到的历史数据和识别出的目标产品信息生成相应的结构化文本；将语音型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

其中，人脸信息是表示人脸特征的信息。人脸信息是从视觉型的输入信息中识别出的人脸特征信息。人脸信息与相应的用户存在一一对应的关系。预存储的人脸信息是预先存储的用于与从输入信息中识别出的人脸信息进行比较的人脸信息。预存储的人脸信息具体可以是对人脸信息对应的用户进行注册时采集并存储的人脸信息。预存储的人脸信息用于与识别出的人脸信息进行匹配，以确定从当前输入信息中识别出的人脸信息对应的用户标识，进而获取用户标识对应的相关信息。

目标产品信息是从视觉型的输入信息中识别出的产品信息。识别出的目标产品信息可以是识别出的人脸信息对应的用户关注或接触的产品所对应的产品信息。识别出的目标产品信息对应的产品可能是相应人脸信息对应的用户感兴趣的产品。

具体地，服务器接收到的至少两种类型的输入信息包括视觉型的输入信息，还包括语音型的输入信息和触控型的输入信息中的至少一种。服务器通过人脸识别技术在接收到的视觉型的输入信息中进行人脸识别，当从视觉型的输入信息中识别出相应的人脸信息时，将识别出的人脸信息与预存储的人脸信息进行匹配。当匹配成功时，表明识别出的人脸信息对应的用户为注册用户，表明本地存储有与识别出的人脸信息对应历史数据，根据预存储的人脸信息查询对应存储的、与识别出的人脸信息对应的历史数据。其中，与人脸信息对应的历史数据可以包括相应的用户标识，以及与用户标识对应的用户的年龄和性别，还可以包括对应于用户标识的历史购买数据。

进一步的，服务器通过物体识别技术在接收到的视觉型的输入信息中进行目标产品识别，获得相应目标产品信息。当从视觉型的输入信息中识别出相应的目标产品信息时，表明识别出的目标产品信息对应的目标产品为识别出的人脸信息对应的用户可能感兴趣的产品，可将识别出的目标产品信息作为服务器确定推送的产品信息的依据。服务器根据查询到的对应于识别出的人脸信息的历史数据和识别出的目标产品信息生成相应的结构化文本。生成的结构化文本中可以包括对应于人脸信息的用户的个人注册信息，也可以包括历史购买产品的产品信息，还可以包括识别出的目标产品信息或对应于识别出的目标产品信息的产品所对应的产品标识。服务器将接收到的语言型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

在一个实施例中，当匹配失败时，表明识别出的人脸信息对应的用户为未注册用户，本地尚未存储相应的历史数据，服务器根据识别出的人脸信息和目标产品信息生成相应的结构化文本。其中，生成的结构化文本中包含有从接收到的输入信息中识别出的相关信息和识别出的目标产品信息，比如说人脸信息对应的用户的性别，以及识别出的目标产品信息对应的产品标识或相应产品所属的产品类型标识。

举例说明，服务器基于seeta face算法在接收到的视觉型的输入信息中进行人脸识别，获得相应的人脸信息，基于YOLO2算法在接收到的视觉型的输入信息中进行目标产品识别，获得相应的目标产品信息。服务器将识别出的人脸信息与预存储的人脸信息进行匹配，当匹配成功时，表明人脸信息对应的用户为VIP(Very Important Person，高级用户)，从本地查询该用户的历史数据，历史数据中包括用户的个人注册信息，比如说用户的用户标识X、年龄Y和性别等。服务器从输入信息中识别出的目标产品信息对应的产品表示为Z。服务器根据查询到的历史数据和识别出的目标产品信息对应生成的结构化文本可以是“年龄为Y的女性用户X接触并查看了产品Z”。

上述实施例中，当接收到的输入信息中包括视觉型的输入信息时，从视觉型的输入信息中识别出相应的人脸信息和目标产品信息，根据人脸信息的匹配结果对应获取相应的历史数据，并根据获取的历史数据和识别出的目标产品信息生成相应的结构化文本，以便于根据生成的结构化文本对应确定推送的产品信息，提高了所推送的产品信息的期望符合度，进而提高了产品信息推送效率。

在一个实施例中，至少两种类型包括语音型，还包括视觉型和触控型中至少一种；步骤S204包括：从语音型的输入信息中识别出相应的语音内容；查询当前时间点前最新记录的对应于语音型的输入信息的结构化文本；根据查询到的结构化文本和识别出的语音内容生成相应的结构化文本；将视觉型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

其中，语音内容是通过语音的形式记录或传输的数据。语音内容是语音信息中包含的数据。语音内容具体可以是语音信息中携带特定含义的数据。

具体地，服务器接收到的输入信息中包括语音型的输入信息，还包括视觉型的输入信息和触控型的输入信息中的至少一种。服务器通过语言识别技术从接收到的语音型的输入信息中识别出相应的语音内容，根据识别出的语音内容查询当前时间点最新记录的、由语音型的输入信息转换获得的结构化文本，将查询到的结构化文本作为当前识别出的语音内容的上下文文本内容。服务器根据查询到的结构化文本和识别出的语音内容生成相应的结构化文本。其中，服务器查询到的结构化文本与当前识别出的语音内容对应相同的用户。

在一个实施例中，服务器从接收到的语音型的输入信息中识别出相应的语音内容时，从本地查询最新记录的相应的结构化文本。当没有查询到对应于语音型的输入信息的结构化文本时，根据识别出的语音内容生成相应的结构化文本。

在一个实施例中，服务器对识别出的语音内容进行语义理解，获得相应的意图信息和实体信息，根据获得的意图信息和实体信息生成相应的结构化文本。具体地，服务器可以通过基于JSGF(JSpeech Grammar Format，语音语法格式)的匹配方式根据识别出的语音内容获得相应的意图信息。服务器可以通过基于词典和正则的匹配方式根据识别出的语音内容获得相应的实体文本信息。其中，意图信息是语音内容表示的含义。实体信息是表示语音内容的具体参数。

举例说明，服务器可以通过语音识别系统从语音型的输入信息中识别出相应的语音内容，再通过语义理解模块将识别出的语音内容转换为相应的意图信息和实体信息。其中，服务器将识别出的语音内容转换为相应的意图信息所采用的基于JSGF的匹配方式可表示为：<水果>＝苹果|梨|西瓜|芒果，<fruit.like>＝我喜欢<水果>。

上述实施例中，通过语音识别技术从接收到的语音型的输入信息中识别出相应的语音内容，根据识别出的语音内容查询相应的上下文文本内容，结合查询到的上下文文本内容和识别出的语音内容对应生成相应的结构化文本，提高了根据输入信息转换生成的结构化文本的准确率，进而根据生成的结构化文本确定推送的产品信息，提高了产品信息的推送效率。

在一个实施例中，上述产品信息推送方法还包括：当转换得到的结构化文本中的至少一个不符合相应的推送条件时，将不符合推送条件的结构化文本与相应的推送条件进行比较，对应确定不符合推送条件的结构化文本相对于相应的推送条件缺少的结构化文本；将对应确定的结构化文本转换成相应的语音内容；根据转换得到的语音内容生成相应的语音信息；将生成的语音信息推送至智能货柜。

具体地，服务器将根据接收到的至少两种类型的输入信息分别转换获得的结构化文本分别与相应的推送条件进行比较，当比较的结构化文本不符合对应比较的推送条件时，根据比较的结构化文本与对应比较的推送条件，对应确定比较的结构化文本相对于对应比较的推送条件所缺少的结构化文本，即对应确定结构化文本符合相应推送条件所需的结构化文本。服务器将对应确定的结构化文本转换为相应的语音内容，再将转换获得的语音内容进行语音合成获得相应的语音信息，将根据语音内容获得的语音信息推送至智能货柜。

在一个实施例中，服务器将生成的语音信息推送给智能货柜，由智能货柜将接收到的语音信息播报给用户，以便于接收用户对应于播报的语音信息反馈的语音型的输入信息。服务器从接收到的对应于播报的语音信息的输入信息中识别出相应的语音内容，将识别出的语音内容与当前时间点前最新记录的对应于语音型的输入信息的结构化文本生成相应的结构化文本，生成的结构化文本为符合相应推送条件的结构化文本。若生成的结构化文本仍然不符合相应的推送条件，则返回执行根据比较的结构化文本和对应比较的推送条件，对应确定结构化文本相对于相应推送条件所缺少的结构化文本的步骤。

在一个实施例中，服务器将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本后，将转换获得的机构化文本与预设交互条件进行比较，当转换获得的机构化文本符合预设交互条件时，根据转换获得的机构化文本和预设交互条件转换获得相应的语音内容，根据转换获得的语音内容生成相应的语音信息，将生成的语音信息推送至智能货柜。

上述实施例中，当转换获得的结构化文本不符合相应的推送条件时，对应确定结构化文本符合相应推送条件所需的结构化文本，根据对应确定的结构化文本生成相应的语音信息，并将生成的语音信息推送至智能货柜，从而实现了用户与智能货柜之间的人机交互，通过人机交互获得符合推送条件的结构化文本，触发相应的推送流程，基于人机交互定位符合用户期望的产品信息，并将定位的产品信息推送至智能货柜，提高了产品信息的推送效率。

在一个实施例中，接收到的输入信息中包含触控型的输入信息；上述产品信息推送方法还包括：当接收到的触控型的输入信息中包含已选中的产品信息时，分别计算已选中的产品信息与预存储的每个产品信息之间的产品相似度；将产品相似度满足相似条件的产品信息确定为待推送的产品信息；向智能货柜推送确定的产品信息。

其中，产品相似度是产品之间的相似程度。产品相似度用于确定同时推送的相似产品。产品相似度的计算方法具体可以包括欧氏距离相似度、余弦相似度、皮尔逊相关性等。欧氏距离相似度是计算产品属性间的欧式距离。产品属性具体可以包括产品的功效、产品的生产厂家或销售商家等，根据产品的属性对应确定计算的两个产品间的相对位置关系，根据确定的相对位置关系计算相应的欧氏距离，计算出的欧式距离越小，对应的产品相似度越高，表明产品间越相似。换句话说，产品间的属性越相似，对应的产品相似度越高。相似条件是预先设定的用于与计算出的产品相似度比较的约束条件。

具体地，服务器接收到的至少两种类型的输入信息中包括触控型的输入信息，根据接收到的触控型的输入信息获得相应的结构化文本。当接收到的触控型的输入信息中包含产品信息以及相应的选中确定指令时，表明接收到的触控型的输入信息中包含已选中的产品信息。服务器根据接收到的包含已选中的产品信息的输入信息对应获得的结构化文本中包含该已选中的产品信息，从本地存储中查询预存储的产品信息，分别计算已选中的产品信息与查询到的每个产品信息间的产品相似度。服务器将分别计算出的产品相似度分别与相似条件进行比较，将产品相似度满足相似条件的产品信息作为待推送的产品信息，将作为待推送的产品信息推送至智能货柜。

在一个实施例中，当接收到的输入信息中包含视觉型的输入信息、且从视觉型的输入信息中识别出相应的目标产品信息时，根据该视觉型的输入信息转换获得的结构化文本中包含有识别出的目标产品信息。服务器在根据符合的推送条件对应确定推送的产品信息时，分别计算目标产品信息和预存储的每个产品信息间的产品相似度，将计算出的产品相似度满足相似条件的产品信息作为待推送的产品信息。

在一个实施例中，当接收到的输入信息中包含视觉型的输入信息、且从视觉型的输入信息中识别出相应的目标产品信息时，根据该视觉型的输入信息转换获得的结构化文本中包含有识别出的目标产品信息对应的产品标识。服务器在根据符合的推送条件对应确定推送的产品信息时，根据相应结构化文本中包含的产品标识从本地查询相应的产品信息，分别计算查询到的产品信息和预存储的每个产品信息间的产品相似度，将计算出的产品相似度满足相似条件的产品信息作为待推送的产品信息。

上述实施例中，通过检测用户已选中的产品信息，分别计算已选中的产品信息与预存储的产品信息间的产品相似度，将与选中的产品信息相似度较高的产品对应的产品信息推送至智能货柜，以便于智能货柜根据用户的选择推送更多相似程度高的产品信息供用户选择，提高了产品信息推送效率。

如图3所示，在一个具体的实施例中，提供了一种产品信息推送方法，该方法具体包括以下步骤：

S302，接收智能货柜发送的至少两种类型的输入信息；至少两种类型包括触控型、视觉型和语音型中至少两种。

S3040，至少两种类型包括视觉型，还包括语音型和触控型中至少一种；从视觉型的输入信息中识别出相应的人脸信息和目标产品信息。

S3042，将识别出的人脸信息与预存储的人脸信息进行匹配。

S3044，当匹配成功时，查询与预存储的人脸信息对应存储的历史数据。

S3046，根据查询到的历史数据和识别出的目标产品信息生成相应的结构化文本。

S3048，将语音型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

S3050，至少两种类型包括语音型，还包括视觉型和触控型中至少一种；从语音型的输入信息中识别出相应的语音内容。

S3052，查询当前时间点前最新记录的对应于语音型的输入信息的结构化文本。

S3054，根据查询到的结构化文本和识别出的语音内容生成相应的结构化文本。

S3056，将视觉型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

S3060，当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，获取与符合的推送条件的组合相对应的产品信息。

S3062，向智能货柜推送产品信息。

S3070，当转换得到的结构化文本中的至少一个不符合相应的推送条件时，将不符合推送条件的结构化文本与相应的推送条件进行比较，对应确定不符合推送条件的结构化文本相对于相应的推送条件缺少的结构化文本。

S3072，将对应确定的结构化文本转换成相应的语音内容。

S3074，根据转换得到的语音内容生成相应的语音信息。

S3076，将生成的语音信息推送至智能货柜，返回执行步骤S302。

上述实施例中，接收智能货柜发送的多种类型的输入信息，对于不同类型的输入信息按照不同的处理方式转换为相应的结构化文本，当转换获得的结构化文本符合推送条件时，对应确定推送的产品信息，并推送至智能货柜，提高了产品信息的推送效率。进一步的，当转换获得的结构化文本不符合相应的推送条件时，对应确定结构化文本符合相应推送条件的所需的结构化文本，根据确定的结构化文本生成相应的语音信息，以便于获取符合相应推送条件的结构化文本，进而对应确定推送的产品信息，进一步提高了产品信息的推送效率。

如图4所示，在一个具体的实施例中，提供了一种产品信息推送方法，该方法的具体实现流程为：

服务器分别接收智能货柜分别获取并发送的视觉型、语音型和触控型三种类型的输入信息。通过对话管理模块将接收到的输入信息分别转换为相应的结构化文本，将转换获得的结构化文本分别与各自对应的推送条件进行比较。当转换获得的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，通过推送产品确定模块根据结构化文本各自符合的推送条件的组合对应确定推送的产品信息，再由对话管理模块将确定的产品信息推送至智能货柜。

进一步的，通过对话管理模块根据从语音型的输入信息中识别出的语音内容和对应的上下文文本内容生成相应的结构化文本。对话管理模块将接收到的输入信息分别转换为相应的结构化文本时，可以根据接收到的输入信息从本地查询相应的用户信息，查询到的用户信息包含个人注册信息和历史数据。当转换获得的结构化文本中包括用户标识时，通过推送产品确定模块根据用户标识从本地查询相应的用户信息，以及从本地查询预存储的产品信息，根据查询到的用户信息、预存储的产品信息和转换获得的结构化文本对应确定推送的产品信息。

在一个实施例中，当接收到的至少两种类型的输入信息中包括视觉型的输入信息时，服务器通过视觉模块将视觉型的输入信息转换为相应的结构化文本，将转换获得的结构化文本发送至对话管理模块。当接收到的至少两种类型的输入信息中包括语音型的输入信息时，服务器通过语音识别模块从视觉型的输入信息中识别出相应的语音内容，将识别出的语音内容发送至对话管理模块。通过对话管理模块将接收到的语音内容，以及对应查询到的当前时间点前最新记录的结构化文本发送至语义理解模块。通过语义理解模块将识别出的语音内容转换为相应的结构化文本，并将转换获得的结构化文本发送至对话管理模块。其中，结构化文本可以以键值对的形式发送至对话管理模块。

如图5所示，在一个实施例中，对话管理中与结构化文本进行比较的推送条件通过web(World Wide Web，全球广域网)进行预先配置。其中，配置界面中包含了触发条件、对应的触发事件、推送的主题名称和推送的方式等。

在一个具体地实施例中，预设的推送条件可以是语言型的输入信息中包含产品特征的关键词、视觉型的输入信息中包含特定年龄段的女性用户的人脸信息或触控型的输入信息中包含检测到的触控指令，也可以是由上述推送条件组成的组合推送条件。根据推送条件对应确定推送的产品信息具体也可以有多种形式。

具体地，当视觉型的输入信息中包含VIP用户时，从本地对应查询该用户的个人信息，比如年龄和性别等。当视觉型的输入信息中包含女性用户的人脸信息，且语音型的输入信息中包含了某种产品的产品属性，比如说“祛痘”或“祛黑斑”时，根据获取的产品属性和性别信息确定推荐的产品信息。当获取的结构化文本中包含用户的年龄时，根据推送条件对应确定推送的产品信息时，根据推送条件和年龄对应确定推荐的产品信息。

应该理解的是，虽然图2-3的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-3中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图6所示，提供了一种产品信息推送装置600，包括：输入信息接收模块601、输入信息转换模块602、产品信息获取模块603和产品信息推送模块604，其中：

输入信息接收模块601，用于接收智能货柜发送的至少两种类型的输入信息；至少两种类型包括触控型、视觉型和语音型中至少两种。

输入信息转换模块602，用于将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本。

产品信息获取模块603，用于当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，获取与符合的推送条件的组合相对应的产品信息。

产品信息推送模块604，用于向智能货柜推送产品信息。

上述产品信息推送装置，接收智能货柜通过至少两种途径分别获取并发送输入信息，接收到的输入信息包括触控型、视觉型和语音型中至少两种类型的输入信息，增加了输入信息的获取途径，提高了输入信息的获取效率。将接收到的输入信息分别转换为相应的结构化文本，并当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，触发产品信息的推送流程，提高了产品信息的推送效率。进一步地，根据结构化文本各自符合的推送条件确定推送的产品信息，并将确定的产品信息推送至智能货柜，进一步提高了产品信息的推送效率。

在一个实施例中，至少两种类型包括视觉型，还包括语音型和触控型中至少一种；输入信息转换模块602，还用于从视觉型的输入信息中识别出相应的人脸信息和目标产品信息；将识别出的人脸信息与预存储的人脸信息进行匹配；当匹配成功时，查询与预存储的人脸信息对应存储的历史数据；根据查询到的历史数据和识别出的目标产品信息生成相应的结构化文本；将语音型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

上述实施例中，当接收到的输入信息中包括视觉型的输入信息时，从视觉型的输入信息中识别出相应的人脸信息和目标产品信息，根据人脸信息的匹配结果对应获取相应的历史数据，并根据获取的历史数据和识别出的目标产品信息生成相应的结构化文本，以便于根据生成的结构化文本对应确定推送的产品信息，提高了所推送的产品信息的期望符合度，进而提高了产品信息推送效率。

在一个实施例中，至少两种类型包括语音型，还包括视觉型和触控型中至少一种；输入信息转换模块602，还用于从语音型的输入信息中识别出相应的语音内容；查询当前时间点前最新记录的对应于语音型的输入信息的结构化文本；根据查询到的结构化文本和识别出的语音内容生成相应的结构化文本；将视觉型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

上述实施例中，通过语音识别技术从接收到的语音型的输入信息中识别出相应的语音内容，根据识别出的语音内容查询相应的上下文文本内容，结合查询到的上下文文本内容和识别出的语音内容对应生成相应的结构化文本，提高了根据输入信息转换生成的结构化文本的准确率，进而根据生成的结构化文本确定推送的产品信息，提高了产品信息的推送效率。

在一个实施例中，如图7所示，产品信息推送装置600还包括：确定模块605、结构化文本转换模块606、语音信息生成模块607和语音信息推送模块608。其中：确定模块605，用于当转换得到的结构化文本中的至少一个不符合相应的推送条件时，将不符合推送条件的结构化文本与相应的推送条件进行比较，对应确定不符合推送条件的结构化文本相对于相应的推送条件缺少的结构化文本。结构化文本转换模块606，用于将对应确定的结构化文本转换成相应的语音内容。语音信息生成模块607，用于根据转换得到的语音内容生成相应的语音信息。语音信息推送模块608，用于将生成的语音信息推送至智能货柜。

上述实施例中，当转换获得的结构化文本不符合相应的推送条件时，对应确定结构化文本符合相应推送条件所需的结构化文本，根据对应确定的结构化文本生成相应的语音信息，并将生成的语音信息推送至智能货柜，从而实现了用户与智能货柜之间的人机交互，通过人机交互获得符合推送条件的结构化文本，触发相应的推送流程，基于人机交互定位符合用户期望的产品信息，并将定位的产品信息推送至智能货柜，提高了产品信息的推送效率。

在一个实施例中，接收到的输入信息中包含触控型的输入信息；产品信息推送装置600还包括：产品相似度计算模块609和产品信息确定模块610。

产品相似度计算模块609，用于当接收到的触控型的输入信息中包含已选中的产品信息时，分别计算已选中的产品信息与预存储的每个产品信息之间的产品相似度。产品信息确定模块610，用于将产品相似度满足相似条件的产品信息确定为待推送的产品信息。产品信息推送模块604，还用于向智能货柜推送确定的产品信息。

上述实施例中，通过检测用户已选中的产品信息，分别计算已选中的产品信息与预存储的产品信息间的产品相似度，将与选中的产品信息相似度较高的产品对应的产品信息推送至智能货柜，以便于智能货柜根据用户的选择推送更多相似程度高的产品信息供用户选择，提高了产品信息推送效率。

关于产品信息推送装置的具体限定可以参见上文中对于产品信息推送方法的限定，在此不再赘述。上述产品信息推送装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图8所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储根据输入信息转换生成的结构化文本和预存储的产品信息，以及注册的用户信息。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种产品信息推送方法。

本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：接收智能货柜发送的至少两种类型的输入信息；至少两种类型包括触控型、视觉型和语音型中至少两种；将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本；当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，获取与符合的推送条件的组合相对应的产品信息；向智能货柜推送产品信息。

在一个实施例中，至少两种类型包括视觉型，还包括语音型和触控型中至少一种；将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本，包括：从视觉型的输入信息中识别出相应的人脸信息和目标产品信息；将识别出的人脸信息与预存储的人脸信息进行匹配；当匹配成功时，查询与预存储的人脸信息对应存储的历史数据；根据查询到的历史数据和识别出的目标产品信息生成相应的结构化文本；将语音型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

在一个实施例中，至少两种类型包括语音型，还包括视觉型和触控型中至少一种；将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本，包括：从语音型的输入信息中识别出相应的语音内容；查询当前时间点前最新记录的对应于语音型的输入信息的结构化文本；根据查询到的结构化文本和识别出的语音内容生成相应的结构化文本；将视觉型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：当转换得到的结构化文本中的至少一个不符合相应的推送条件时，将不符合推送条件的结构化文本与相应的推送条件进行比较，对应确定不符合推送条件的结构化文本相对于相应的推送条件缺少的结构化文本；将对应确定的结构化文本转换成相应的语音内容；根据转换得到的语音内容生成相应的语音信息；将生成的语音信息推送至智能货柜。

在一个实施例中，接收到的输入信息中包含触控型的输入信息；处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：当接收到的触控型的输入信息中包含已选中的产品信息时，分别计算已选中的产品信息与预存储的每个产品信息之间的产品相似度；将产品相似度满足相似条件的产品信息确定为待推送的产品信息；向智能货柜推送确定的产品信息。

上述计算机设备，接收智能货柜通过至少两种途径分别获取并发送输入信息，接收到的输入信息包括触控型、视觉型和语音型中至少两种类型的输入信息，增加了输入信息的获取途径，提高了输入信息的获取效率。将接收到的输入信息分别转换为相应的结构化文本，并当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，触发产品信息的推送流程，提高了产品信息的推送效率。进一步地，根据结构化文本各自符合的推送条件确定推送的产品信息，并将确定的产品信息推送至智能货柜，进一步提高了产品信息的推送效率。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：接收智能货柜发送的至少两种类型的输入信息；至少两种类型包括触控型、视觉型和语音型中至少两种；将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本；当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，获取与符合的推送条件的组合相对应的产品信息；向智能货柜推送产品信息。

在一个实施例中，至少两种类型包括视觉型，还包括语音型和触控型中至少一种；将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本，包括：从视觉型的输入信息中识别出相应的人脸信息和目标产品信息；将识别出的人脸信息与预存储的人脸信息进行匹配；当匹配成功时，查询与预存储的人脸信息对应存储的历史数据；根据查询到的历史数据和识别出的目标产品信息生成相应的结构化文本；将语音型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

在一个实施例中，至少两种类型包括语音型，还包括视觉型和触控型中至少一种；将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本，包括：从语音型的输入信息中识别出相应的语音内容；查询当前时间点前最新记录的对应于语音型的输入信息的结构化文本；根据查询到的结构化文本和识别出的语音内容生成相应的结构化文本；将视觉型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：当转换得到的结构化文本中的至少一个不符合相应的推送条件时，将不符合推送条件的结构化文本与相应的推送条件进行比较，对应确定不符合推送条件的结构化文本相对于相应的推送条件缺少的结构化文本；将对应确定的结构化文本转换成相应的语音内容；根据转换得到的语音内容生成相应的语音信息；将生成的语音信息推送至智能货柜。

在一个实施例中，接收到的输入信息中包含触控型的输入信息；计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：当接收到的触控型的输入信息中包含已选中的产品信息时，分别计算已选中的产品信息与预存储的每个产品信息之间的产品相似度；将产品相似度满足相似条件的产品信息确定为待推送的产品信息；向智能货柜推送确定的产品信息。

上述计算机可读存储介质，接收智能货柜通过至少两种途径分别获取并发送输入信息，接收到的输入信息包括触控型、视觉型和语音型中至少两种类型的输入信息，增加了输入信息的获取途径，提高了输入信息的获取效率。将接收到的输入信息分别转换为相应的结构化文本，并当转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，触发产品信息的推送流程，提高了产品信息的推送效率。进一步地，根据结构化文本各自符合的推送条件确定推送的产品信息，并将确定的产品信息推送至智能货柜，进一步提高了产品信息的推送效率。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是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非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种产品信息推送方法，所述方法包括：

接收智能货柜发送的至少两种类型的输入信息；所述至少两种类型包括触控型、视觉型和语音型中至少两种；

将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本；所述结构化文本是键值对格式的文本；所述结构化文本中的键是根据相应输入信息生成的，所结构化文本中的值是根据相应输入信息对应确定的；

在将分别转换获得的结构化文本分别与各自相应的推送条件进行匹配，且转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，对所述转换得到的结构化文本各自符合的推送条件进行组合，获取与推送条件的组合相对应的产品信息；所述推送条件是根据所述转换得到的结构化文本对应触发产品信息推送流程的依据，所述推送条件是预先设定的推送时机；

在将分别转换获得的结构化文本与组合推送条件进行匹配，且转换获得的结构化文本分别符合组合推送条件中各自对应的子推送条件时，根据组合推送条件对应确定推送的产品信息，所述组合推送条件是由分别对应于相应结构化文本的子推送条件组合成的推送条件，当对应于接收到的输入信息的结构化文本均符合组合推送条件时，触发相应的推送流程；

向所述智能货柜推送所述产品信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两种类型包括视觉型，还包括语音型和触控型中至少一种；所述将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本，包括：

从所述视觉型的输入信息中识别出相应的人脸信息和目标产品信息；

将识别出的人脸信息与预存储的人脸信息进行匹配；

当匹配成功时，查询与所述预存储的人脸信息对应存储的历史数据；

根据查询到的历史数据和识别出的目标产品信息生成相应的结构化文本；

将所述语音型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两种类型包括语音型，还包括视觉型和触控型中至少一种；所述将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本，包括：

从所述语音型的输入信息中识别出相应的语音内容；

查询当前时间点前最新记录的对应于语音型的输入信息的结构化文本；

根据查询到的结构化文本和识别出的语音内容生成相应的结构化文本；

将所述视觉型和触控型中至少一种的输入信息转换为相应的结构化文本。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当转换得到的结构化文本中的至少一个不符合相应的推送条件时，将不符合推送条件的结构化文本与相应的推送条件进行比较，对应确定不符合推送条件的结构化文本相对于相应的推送条件缺少的结构化文本；

将对应确定的结构化文本转换成相应的语音内容；

根据转换得到的语音内容生成相应的语音信息；

将生成的语音信息推送至所述智能货柜。

5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，接收到的输入信息中包含触控型的输入信息；所述方法还包括：

当接收到的触控型的输入信息中包含已选中的产品信息时，分别计算所述已选中的产品信息与预存储的每个产品信息之间的产品相似度；

将产品相似度满足相似条件的产品信息确定为待推送的产品信息；

向所述智能货柜推送确定的产品信息。

6.一种产品信息推送装置，其特征在于，所述装置包括：

输入信息接收模块，用于接收智能货柜发送的至少两种类型的输入信息；所述至少两种类型包括触控型、视觉型和语音型中至少两种；

输入信息转换模块，用于将接收到的至少两种类型的输入信息分别转换为相应的结构化文本；所述结构化文本是键值对格式的文本；所述结构化文本中的键是根据相应输入信息生成的，所结构化文本中的值是根据相应输入信息对应确定的；

产品信息获取模块，用于在将分别转换获得的结构化文本分别与各自相应的推送条件进行匹配，且转换得到的结构化文本分别符合各自相应的推送条件时，对所述转换得到的结构化文本各自符合的推送条件进行组合，获取与推送条件的组合相对应的产品信息；所述推送条件是根据所述转换得到的结构化文本对应触发产品信息推送流程的依据，所述推送条件是预先设定的推送时机；

在将分别转换获得的结构化文本与组合推送条件进行匹配，且转换获得的结构化文本分别符合组合推送条件中各自对应的子推送条件时，根据组合推送条件对应确定推送的产品信息，所述组合推送条件是由分别对应于相应结构化文本的子推送条件组合成的推送条件，当对应于接收到的输入信息的结构化文本均符合组合推送条件时，触发相应的推送流程；

产品信息推送模块，用于向所述智能货柜推送所述产品信息。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

确定模块，用于当转换得到的结构化文本中的至少一个不符合相应的推送条件时，将不符合推送条件的结构化文本与相应的推送条件进行比较，对应确定不符合推送条件的结构化文本相对于相应的推送条件缺少的结构化文本；

结构化文本转换模块，用于将对应确定的结构化文本转换成相应的语音内容；

语音信息生成模块，用于根据转换得到的语音内容生成相应的语音信息；

语音信息推送模块，用于将生成的语音信息推送至所述智能货柜。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，接收到的输入信息中包含触控型的输入信息；所述装置还包括：产品相似度计算模块和产品信息确定模块；

产品相似度计算模块，用于当接收到的触控型的输入信息中包含已选中的产品信息时，分别计算所述已选中的产品信息与预存储的每个产品信息之间的产品相似度；

产品信息确定模块，用于将产品相似度满足相似条件的产品信息确定为待推送的产品信息；

产品信息推送模块，还用于向所述智能货柜推送确定的产品信息。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。

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