CN109086429A - Ivr语音导航的方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了IVR语音导航的方法、系统、设备及存储介质，包括定时获取用户数据，将整合后的用户数据输入预设的语音导航菜单计算模型，分别计算多个底层菜单项目的得分，选取用户的得分数最高的前数个底层菜单项目作为用户的用户意图选项，接收用户语音拨入信号，识别当前拨入用户的用户标识码，当判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单时，通过用户标识码获取当前拨入用户的用户意图选项，在语音导航的首层菜单中播报用户意图选项，从而向用户提供个性化的IVR语音导航菜单，将来电用户最可能需要的业务节点放在最顶上个性化推荐层节点，有效减少用户和IVR的交互次数和时间。

Description

IVR语音导航的方法、系统、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，具体地说，涉及IVR语音导航的方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

IVR(Interactive Voice Response，互动式语音应答)中的语音导航在线旅游行业的客服服务体系中占据着至关重要的作用。随着在线旅游行业的不断发展，涉及的业务领域越来越多，业务线越来越细化，相应的IVR业务流程也越来越复杂，层级也越来越深。传统的IVR语音导航菜单都是固定的，很多时候用户来电咨询相关问题，需要经过多次菜单和按键交互才能找到对应的服务入口，获取对应的信息，有时甚至出现用户找不到服务入口的情况，这在一定程度上影响了用户获取信息的便利性，降低了用户的满意度。

发明内容

针对上述技术中的问题，本发明为了解决上述技术问题，提供了一种IVR语音导航的方法、系统、设备及存储介质，通过获取用户数据计算用户的用户意图选项，当用户拨入时，识别当前拨入用户的用户标识码，判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单时，在语音导航的首层菜单中播报用户意图选项，从而能够有效预判用户来电意图，避免用户通过层层菜单交互才能获取对应的服务入口，提高信息获取便利性，提高效率，有效提升用户满意度。

本发明的第一方面提供一种IVR语音导航的方法包括以下步骤：S10、定时获取用户数据，并将用户数据按用户标识码进行筛选整合，用户数据包括用户账号数据，用户订单数据，用户行为数据；S20、将整合后的用户数据输入预设的语音导航菜单计算模型，分别计算多个底层菜单项目的得分，选取用户的得分数最高的前数个底层菜单项目作为用户的用户意图选项；S30、接收用户语音拨入信号，识别当前拨入用户的用户标识码，判断是否对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单，如是则执行步骤S40；S40、通过用户标识码获取当前拨入用户的用户意图选项，在语音导航的首层菜单中播报用户意图选项。

优选地，在步骤S10中，将整合后的用户数据封装为json格式的数据包并推送至消息队列。

优选地，用户订单数据包括订单服务类型，下单日期以及出行日期。

优选地，用户行为数据包括用户浏览各个页面的页面地址，页面停留时长，页面重复访问次数，页面按键的点击次数。

优选地，还包括步骤S60、获取用户对于语音导航的实际选择数据，根据实际选择数据计算用户的选择用户意图选项的比率。

优选地，步骤S30包括：判断当前拨入用户的选择用户意图选项的比率是否低于预设的第一阈值，如否则判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单，如是则判断不对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单。

优选地，还包括步骤S70判断当前用户的选择用户意图选项的比率是否低于预设的第二阈值，如是则根据用户对于语音导航的实际选择数据优化语音导航菜单计算模型中的参数。

本发明的第二方面提供一种IVR语音导航的系统，包括：数据采集模块，数据采集模块用于定时获取用户数据，并将用户数据按用户标识码进行筛选整合，用户数据包括用户账号数据，用户订单数据，用户行为数据；用户分析模块，用户分析模块用于将整合后的用户数据输入预设的语音导航菜单计算模型，分别计算多个底层菜单项目的得分，选取用户的得分数最高的前数个底层菜单项目作为用户的用户意图选项；语音导航菜单模块，语音导航菜单模块用于接收用户语音拨入信号，识别当前拨入用户的用户标识码，在语音导航的首层菜单中播报用户意图选项；推荐语音导航菜单模块，推荐语音导航菜单模块用于判断是否对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单，当判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜时，通过用户标识码获取当前拨入用户的用户意图选项。

本发明的第三方面还提供一种IVR语音导航设备，包括：处理器；存储器，其中存储有处理器的可执行指令；其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行上述第一方面的IVR语音导航的方法的步骤。

本发明的第四方面还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，程序被执行时实现上述第一方面的IVR语音导航的方法的步骤。

本发明所提供的IVR语音导航的方法、系统、设备及存储介质通过获取用户数据计算用户的用户意图选项，当用户拨入时，识别当前拨入用户的用户标识码，判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单时，在语音导航的首层菜单中播报用户意图选项，从而能够有效预判用户来电意图，避免用户通过层层菜单交互才能获取对应的服务入口，提高信息获取便利性，提高效率，有效提升用户满意度。

附图说明

通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。

图1是本发明的实施例一的IVR语音导航的方法的流程图；

图2是图1中步骤S20的详细流程图；

图3是图1中步骤S30至步骤S50的详细流程图；

图4是本发明一实施例的包括IVR语音导航的系统的模块示意图；

图5是本发明一实施例的IVR语音导航的设备的结构示意图；以及

图6是本发明一实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式。相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略对它们的重复描述。

针对IVR语音导航，现有技术通常使用固定的语音导航菜单，首先播报首层菜单，接收用户的选择信息后，根据用户选择的选项播报下一层菜单，直至播放到底层菜单。然而这样的方式当业务领域越来越多，业务线越来越细化，相应的IVR业务流程也越来越复杂，层级也越来越深，从而产生用户交互繁琐，效率低下，甚至无法找到服务入口的问题。

本发明通过获取用户数据计算用户的用户意图选项，当用户拨入时，识别当前拨入用户的用户标识码，判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单时，在语音导航的首层菜单中播报所述用户意图选项，从而能够有效预判用户来电意图，避免用户通过层层菜单交互才能获取对应的服务入口，提高信息获取便利性，提高效率，有效提升用户满意度。

图1是本发明的实施例一的IVR语音导航的方法的流程图。如图1所示，本发明的IVR语音导航的方法，包括以下步骤：

S10、定时获取用户数据并进行整合。

具体而言，通过定时调度任务获取用户数据。用户数据包括用户账号数据，用户订单数据以及用户行为数据。其中，用户账户数据包括用户标识码即用户ID、用户名称、用户手机号码、用户终端类型、终端IP地址等数据，用户标识码为对应特定用户的唯一编码。用户订单数据是特定用户下单的相关数据，包括订单服务类型，下单日期以及出行日期。订单服务类型是指订单所对应的服务类别，例如国内酒店、国内机票等，在本实施例中订单服务类型与IVR语音的底层菜单中的选项对应。用户行为数据包括所述用户浏览各个页面的页面地址，页面停留时长，页面重复访问次数，页面按键的点击次数等数据。

上述用户数据可以从多个外部系统中直接获取，也可以将用户数据存储在一个或多个数据库中，从数据库中获取。本实施例中，上述用户数据被存储在统一的队列中，队列被多个系统所共享，定时调度任务按预设的时间间隔从所述队列中获取上述用户数据。采用队列的方式提高了数据的获取效率以及读取速度。

在获取用户数据后，对采集的用户数据进行清洗筛选，去除无关数据，例如根据数据类型去除非必要数据。将用户数据按用户标识码进行筛选整合，从而按照用户标识码将特定用户在本次定时间隔时间内的所有用户账号数据，用户订单数据，用户行为数据整合为一体的用户数据。

优选地，在本实施例中将整合后的用户数据封装为json(JavaScript ObjectNotation)格式的数据包并推送至消息队列。

相较于其他数据格式，json格式是一种轻量级的数据交换格式，采用完全独立于语言的文本格式，扩展性好，能够被本发明环境下的多个系统使用，提高了数据读取使用效率。json格式相较于xml格式(可扩展标记语言)传输效率高，在本发明的定时数据处理的环境下，即使定时时间很短，也能够实现快速传输，提高了系统运行效率。

将整合后的用户数据发送至队列。

S20、将整合后的用户数据输入预设的语音导航菜单计算模型,计算选取用户的用户意图选项。

图2是图1中步骤S20的详细流程图。如图2所示，首先执行步骤S21，建立语音导航菜单计算模型，计算模型中包括对于各项用户订单数据、用户行为数据的数值化转换以及各项数据的权重参数，通过像计算模型输入用户数据，最终获取多个底层菜单项目的得分。如步骤S22，从队列中获取整合后的用户数据。如步骤S23，读取整合后的用户数据中的用户标识码，根据用户标识码判断当前用户的用户意图分析记录是否已经存在，如否则先执行步骤S24根据用户账号数据新建当前用户的用户意图分析记录，然后执行步骤S25。用户意图分析记录以当前用户的用户标识码为索引，用户意图分析记录保存该用户的历史的用户意图选项，以及该用户历史语音导航的实际选择数据。如当前用户的用户意图分析记录已经存在，则直接执行步骤S25，将用户数据输入预设的语音导航菜单计算模型，分别计算多个底层菜单项目的得分。

接着，如步骤S26，选取用户的得分数最高的前数个底层菜单项目作为用户的用户意图选项。如步骤S27，存储用户意图选项，更新用户意图分析记录。在本实施例中将用户意图选项同时存储在Redis后台数据库以及Redis缓存中，Redis是一种遵守BSD协议，高性能的key-value开源数据库，Redis运行在内存中但是可以持久化到磁盘，从而在后续调取用户意图选项的步骤中，先从Redis缓存中查找用户意图选项，当无法从Redis缓存中找到时，再从后台数据库中调取用户意图选项，从而能够保证数据可靠性，进一步提高数据获取效率，减少用户等待时间，提高整体系统运行效率。

步骤S30至步骤S60为接到用户语音拨入后的具体进行IVR语言导航的操作步骤。

S30、接收用户语音拨入信号，断是否对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单，如是则执行步骤S40，如否则执行步骤S50。

S40、在语音导航的首层菜单中播报用户意图选项。

S50、播报通用语音导航菜单。

优选地，为了优化系统运行准确性，在执行步骤S40或S50后，均执行步骤S60，对用户意图选项的准确度进行评估。

S60、获取用户对于语音导航的实际选择数据，计算用户的选择用户意图选项的比率。具体而言，获取用户对于语音导航的实际选择数据，从用户意图分析记录中获取该用户的历史的用户意图选项以及历史语音导航的实际选择数据，根据本次获取的实际选择数据以及用户意图选项，历史的实际选择数据以及用户意图选项，计算当前用户实际选择数据与用户意图选项一致的比率。

在其他实施例中也可以不包括步骤S60，但加入步骤S60进行反馈评估，可以根据计算出的用户的选择用户意图选项的比率调整其他步骤，从而优化系统运行，提高准确性。

下面具体地介绍步骤S30至步骤S60。图3是图1中步骤S30至步骤S50的详细流程图。如图3所示，步骤S31接收用户语音拨入信号，获取当前拨入用户的用户账户数据，用户账户数据包括用户手机号码或终端IP地址，根据用户账号数据识别当前拨入用户的用户标识码。

步骤S32以及步骤S33均用于判断是否对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单。首先如步骤S32，根据上一轮步骤S60中获取的用户的选择用户意图选项的比率判断当前拨入用户的比率是否低于预设的第一阈值，如判断当前拨入用户的比率低于阈值则执行步骤S50，不对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单，向当前用户播报通用语音导航菜单，即固定的IVR语音导航菜单。如判断当前拨入用户的比率高于阈值则执行步骤S33，进一步判断是否存在有效的用户意图选项。判断是否存在有效的用户意图选项包括判断用户意图选项的存储时间是否在预设阈值范围内，当根据用户标识码查询用户意图分析记录不存在或者用户意图分析记录的最近更新时间超出预设阈值范围时，则判断不存在有效的用户意图选项，执行步骤S50，不对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单，向当前用户播报固定的IVR语音导航菜单。当根据用户标识码查询用户意图分析记录存在且用户意图分析记录的最近更新时间在预设阈值范围时，执行步骤S41以及步骤S42，对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单。

在不包括步骤S60的其他实施例中，可以省略步骤S32，而通过步骤S33判断是否对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单。然而加入步骤S32，能够进一步根据当前用户习惯，准确判断用户意图。

S41，通过用户标识码获取当前拨入用户的用户意图选项。优选地，由于本实例中的用户意图选项被同时存储在Redis缓存以及后台数据库中，因此首先从Redis缓存中读取用户意图选项，如无法从Redis缓存中读取则再从后台数据库中读取用户意图选项。S42，在语音导航的首层菜单中播报用户意图选项。从而，当前拨入用户能够在首层菜单中能够选择到需要的选项，省去了层层菜单交互的过程。

在本实施中，在执行步骤S42或步骤S50后，均执行步骤S60，获取用户对于语音导航的实际选择数据，计算用户的选择用户意图选项的比率。

优选地，在本实施例中，在计算当前用户的选择用户意图选项的比率后，还包括步骤S70。

S70、优化语音导航菜单计算模型中的参数。具体而言，判断当前用户的选择所述用户意图选项的比率是否低于预设的第二阈值，如是则根据用户对于语音导航的实际选择数据优化语音导航菜单计算模型中的参数。

通过上述对本发明的实施例的描述可知，本发明通过获取用户数据计算用户的用户意图选项，当用户拨入时，识别当前拨入用户的用户标识码，判断是否对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单，当判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单时，在语音导航的首层菜单中播报所述用户意图选项，从而能够有效预判用户来电意图，避免用户通过层层菜单交互才能获取对应的服务入口，提高信息获取便利性，提高效率，有效提升用户满意度。

本发明通过用户订单数据以及用户行为数据的采集以及数值化计算，获取用户意图选项，从而能够较为准确地对来电用户的意图进行判断，通过用户对于语音导航的实际选择数据优化语音导航菜单计算模型中的参数，进一步提高用户意图选项的判断准确性。

本发明通过判断当前拨入用户选择用户意图选项的比率是否低于预设的第一阈值从而判断当前拨入用户既往对于IVR语音导航菜单的选择习惯是否偏向于选择用户意图选项，附加判断是否存在有效的用户意图选项，从而实现根据用户习惯以及当前用户意图选项情况，确定是否对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单，提高IVR语音导航菜单准确性，提升用户体验感。

本发明还提供了一种IVR语音导航的系统，该IVR语音导航的系统用于针对IVR语音导航通常使用固定的语音导航菜单，从而产生用户交互繁琐，效率低下，甚至无法找到服务入口的问题，本发明通过获取用户数据计算用户的用户意图选项，当用户拨入时，识别当前拨入用户的用户标识码，判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单时，在语音导航的首层菜单中播报所述用户意图选项，从而能够有效预判用户来电意图，避免用户通过层层菜单交互才能获取对应的服务入口，提高信息获取便利性，提高效率，有效提升用户满意度。

图4是本发明一实施例的包括IVR语音导航的系统的模块示意图。如图4所示，本发明的IVR语音导航的系统10包括数据采集模块11，用户分析模块12，语音导航菜单模块13，推荐语音导航菜单模块14。

数据采集模块11用于定时获取用户数据，并将用户数据按用户标识码进行筛选整合，用户数据包括用户账号数据，用户订单数据，用户行为数据。

用户分析模块12用于将整合后的用户数据输入预设的语音导航菜单计算模型，分别计算多个底层菜单项目的得分，选取所述用户的得分数最高的前数个底层菜单项目作为用户的用户意图选项。

优选地，用户分析模块12还用于获取用户对于语音导航的实际选择数据，根据所述实际选择数据计算所述用户的选择所述用户意图选项的比率。判断当前用户的选择所述用户意图选项的比率是否低于预设的第二阈值，如是则根据用户对于语音导航的实际选择数据优化所述语音导航菜单计算模型中的参数。

语音导航菜单模块13用于接收用户语音拨入信号，识别当前拨入用户的用户标识码，在语音导航的首层菜单中播报所述用户意图选项。

推荐语音导航菜单模块14用于判断是否对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单，当判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜时，通过用户标识码获取当前拨入用户的用户意图选项。

推荐语音导航菜单模块14以Restful的形式开放给语音导航菜单模块13进行调用。也就是说，当语音导航菜单模块13接收到用户语音拨入信号，识别当前拨入用户的用户标识码后，语音导航菜单模块13向推荐语音导航菜单模块14发送基于HTTP的请求数据包，语音导航菜单模块14读取数据包，判断是否对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单。当判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜时，通过用户标识码获取当前拨入用户的用户意图选项，并在返回数据包中包含用户意图选项，发回推荐语音导航菜单模块14，推荐语音导航菜单模块14接收返回数据包，并在语音导航的首层菜单中播报所述用户意图选项。当判断不对当前拨入用户执行推荐语音导航菜时，返回数据包中包含不对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单的指令，推荐语音导航菜单模块14接收返回数据包，并播报通用语音导航菜单，即固定的IVR语音导航菜单。由于采用Restful的形式进行调用，实现了轻量级以及通过HTTP直接传输数据的特性，提升了系统模块间的简便性。

可以理解的是，本发明的IVR语音导航的系统10还包括其他支持IVR语音导航的系统10运行的现有功能模块。图4显示的IVR语音导航的系统10仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

本实施例中的IVR语音导航的系统10用于实现上述的IVR语音导航的方法，因此对于IVR语音导航的系统10的具体实施步骤可以参照上述对IVR语音导航的方法的描述，此处不再赘述。

本发明所提供的IVR语音导航的系统10通过获取用户数据计算用户的用户意图选项，当用户拨入时，识别当前拨入用户的用户标识码，判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单时，在语音导航的首层菜单中播报所述用户意图选项，从而能够有效预判用户来电意图，通过向用户提供个性化的IVR语音导航菜单，将来电用户最可能需要的业务节点放在最顶上个性化推荐层节点，确保用户能第一时间获取需要的信息，有效减少用户和IVR的交互次数和时间，提升用户获取信息的便利性，提高用户的体验。

本发明实施例还提供一种IVR语音导航设备，包括处理器。存储器，其中存储有处理器的可执行指令。其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行的上述的IVR语音导航的方法的步骤。

如上，该实施例通过获取用户数据计算用户的用户意图选项，当用户拨入时，识别当前拨入用户的用户标识码，判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单时，在语音导航的首层菜单中播报所述用户意图选项，从而能够有效预判用户来电意图，通过向用户提供个性化的IVR语音导航菜单，将来电用户最可能需要的业务节点放在最顶上个性化推荐层节点，确保用户能第一时间获取需要的信息，有效减少用户和IVR的交互次数和时间，提升用户获取信息的便利性，提高用户的体验。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“平台”。

图5是本发明一实施例的IVR语音导航设备的结构示意图。下面参照图5来描述根据本发明的这种实施方式的IVR语音导航设备600。图5显示的IVR语音导航设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图5所示，IVR语音导航设备600以通用计算设备的形式表现。IVR语音导航设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同平台组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。

其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元610执行，使得处理单元610执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。

存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。

存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

IVR语音导航设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该IVR语音导航设备600交互的设备通信，和/或与使得该IVR语音导航设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，IVR语音导航设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与IVR语音导航设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合IVR语音导航设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，程序被执行时实现上述实施例中的IVR语音导航的方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。

如上所示，该实施例的计算机可读存储介质的程序在执行时，通过获取用户数据计算用户的用户意图选项，当用户拨入时，识别当前拨入用户的用户标识码，判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单时，在语音导航的首层菜单中播报所述用户意图选项，从而能够有效预判用户来电意图，通过向用户提供个性化的IVR语音导航菜单，将来电用户最可能需要的业务节点放在最顶上个性化推荐层节点，确保用户能第一时间获取需要的信息，有效减少用户和IVR的交互次数和时间，提升用户获取信息的便利性，提高用户的体验。

图6是本发明一实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。参考图6所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

本发明的IVR语音导航的方法、系统、设备及存储介质通过获取用户数据计算用户的用户意图选项，当用户拨入时，识别当前拨入用户的用户标识码，判断是否对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单，当判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单时，在语音导航的首层菜单中播报所述用户意图选项，从而能够有效预判用户来电意图，避免用户通过层层菜单交互才能获取对应的服务入口，提高信息获取便利性，提高效率，有效提升用户满意度。

本发明通过用户订单数据以及用户行为数据的采集以及数值化计算，获取用户意图选项，从而能够较为准确地对来电用户的意图进行判断，通过用户对于语音导航的实际选择数据优化语音导航菜单计算模型中的参数，进一步提高用户意图选项的判断准确性。

本发明通过判断当前拨入用户选择用户意图选项的比率是否低于预设的第一阈值从而判断当前拨入用户既往对于IVR语音导航菜单的选择习惯是否偏向于选择用户意图选项，附加判断是否存在有效的用户意图选项，从而实现根据用户习惯以及当前用户意图选项情况，确定是否对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单，提高IVR语音导航菜单准确性，提升用户体验感。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种IVR语音导航的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S10、定时获取用户数据，并将所述用户数据按用户标识码进行筛选整合，所述用户数据包括用户账号数据，用户订单数据，用户行为数据；

S20、将整合后的用户数据输入预设的语音导航菜单计算模型，分别计算多个底层菜单项目的得分，选取所述用户的得分数最高的前数个底层菜单项目作为所述用户的用户意图选项；

S30、接收用户语音拨入信号，识别当前拨入用户的用户标识码，判断是否对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单，如是则执行步骤S40；

S40、通过用户标识码获取当前拨入用户的用户意图选项，在语音导航的首层菜单中播报所述用户意图选项。

2.如权利要求1所述的IVR语音导航的方法，其特征在于在所述步骤S10中，将整合后的用户数据封装为json格式的数据包并推送至消息队列。

3.如权利要求1所述的IVR语音导航的方法，其特征在于所述用户订单数据包括订单服务类型，下单日期以及出行日期。

4.如权利要求1所述的IVR语音导航的方法，其特征在于所述用户行为数据包括所述用户浏览各个页面的页面地址，页面停留时长，页面重复访问次数，页面按键的点击次数。

5.如权利要求1所述的IVR语音导航的方法，其特征在于还包括步骤S60、获取用户对于语音导航的实际选择数据，根据所述实际选择数据计算所述用户的选择所述用户意图选项的比率。

6.如权利要求5所述的IVR语音导航的方法，其特征在于所述步骤S30包括：判断当前拨入用户的选择所述用户意图选项的比率是否低于预设的第一阈值，如否则判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单，如是则判断不对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单。

7.如权利要求5所述的IVR语音导航的方法，其特征在于，还包括所述步骤S70判断当前用户的选择所述用户意图选项的比率是否低于预设的第二阈值，如是则根据用户对于语音导航的实际选择数据优化所述语音导航菜单计算模型中的参数。

8.一种IVR语音导航的系统，其特征在于包括：

数据采集模块，所述数据采集模块用于定时获取用户数据，并将所述用户数据按用户标识码进行筛选整合，所述用户数据包括用户账号数据，用户订单数据，用户行为数据；

用户分析模块，所述用户分析模块用于将整合后的用户数据输入预设的语音导航菜单计算模型，分别计算多个底层菜单项目的得分，选取所述用户的得分数最高的前数个底层菜单项目作为所述用户的用户意图选项；

语音导航菜单模块，所述语音导航菜单模块用于接收用户语音拨入信号，识别当前拨入用户的用户标识码，在语音导航的首层菜单中播报所述用户意图选项；

推荐语音导航菜单模块，所述推荐语音导航菜单模块用于判断是否对当前拨入用户执行推荐语音导航菜单，当判断对当前拨入用户执行推荐语音导航菜时，通过用户标识码获取当前拨入用户的用户意图选项。

9.一种IVR语音导航的设备，其特征在于，包括：

处理器；

存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7中任意一项所述IVR语音导航的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被执行时实现权利要求1至7中任意一项所述IVR语音导航的方法的步骤。