CN114730396A - 交互式和个性化的票推荐 - Google Patents

Abstract

一种方法可以包括：在票务市场的系统处从用户的设备接收对活动的票的请求；基于所请求的票生成针对用户的询问，询问请求来自用户的关于与活动的票相关联的用户偏好的信息；将询问引导至用户的设备；响应于引导询问，从用户的设备接收回答；将回答应用于机器学习模型以确定针对用户的推荐票，机器学习模型基于活动的场地处的票位置与和活动相关联的用户的自然语言短语之间的关联来生成；基于机器学习模型的输出来选择活动的推荐票；以及自动促进推荐票的购买。

Description

交互式和个性化的票推荐

对相关申请的交叉引用

本申请要求于2019年11月22日提交的标题为“INTERACTIVE AND PERSONALIZEDTICKET RECOMMENDATION”的美国专利申请第16/692,947号的优先权和利益，该专利申请的全部内容并入本文。

技术领域

本公开内容一般地涉及电子商务，更具体地，涉及交互式和个性化的票推荐。

背景技术

在线购票对于用户来说可能是麻烦且耗时的。在一些情况下，用户可能不得不在不知道关于场地的特定座位或场地处的特定类型的活动的足够量的信息的情况下过滤可用的票。在一些情况下，如果用户能够找到可接受的座位，则可以在用户完成他或她自己的购买之前购买相关联的票。此外，用户在购买票时可能有两个选项：与人工销售人员交互或与非人工且可能困难的数字界面交互。

对于第一个选项，许多用户可能不想与人工销售人员交谈，或者可能无法这样做(例如，与其他人一起在火车上、在图书馆或办公室、在嘈杂的地方)。对于第二个选项，在数字界面上购买票可能是非人工的，并且不提供会导致令人满意的购买的交互水平。例如，可能会在视觉上向用户呈现一些购票选项，但用户可能没有机会接收与他或她的偏好相匹配的选项。

在某些情况下，用户的偏好可能会基于活动、场地或其他考虑因素而变化，这可能会使个性化票证推荐甚至更加困难。

本文中要求保护的主题不限于解决任何缺点或仅在例如上述这些环境中操作的实施方式。而是，提供该背景仅用于说明可以实践本文中描述的一些实施方式的一个示例技术领域。

附图说明

图1示出了根据至少一个实施方式的示例计算系统的框图；

图2示出了根据至少一个实施方式的示例计算系统的框图；

图3示出了根据至少一个实施方式的示例计算系统的框图；

图4示出了根据至少一个实施方式的场地的图；以及

图5示出了根据至少一个实施方式的示例方法的流程图。

具体实施方式

描述了用于为用户提供交互式和个性化的票推荐和购买体验的各种实施方式。阐述了许多具体细节以提供对实施方式的透彻理解。然而，本领域技术人员将理解，可以在无这些具体细节的情况下实践实施方式。

在整个说明书中对“各种实施方式”、“一些实施方式”、“一个实施方式”、“实施方式”和“附加或可替选实施方式”的引用是指结合实施方式描述的特定特征、结构或特性包括在至少一个实施方式中。因此，在整个说明书中出现的短语“在各种实施方式中”、“在一些实施方式中”、“在一个实施方式中”、“在实施方式中”、“在附加或可替选实施方式中”不一定是指同一个实施方式。此外，特定特征、结构或特性可以在一个或更多个实施方式中以任何适当的方式进行组合。

在下面的详细描述中，参考了附图，这些附图形成了说明书的一部分并且在附图中通过说明的方式示出了本发明的具体实施方式。尽管对这些实施方式进行了足够详细的描述以使本领域技术人员能够实践本发明，但是应当理解，这些示例不是限制性的，因此可以使用其他实施方式，并且可以在不背离本发明的精神和范围的情况下进行改变。

本文描述的设备、系统和方法被提供用于执行与票的推荐以及票务活动的票的在线销售、购买和转售相关的活动。在各种特定实施方式中，设备、系统和/或方法可以涉及通过网络进行通信的一个或更多个设备。这样的设备、系统和方法可以在一些情况下自动地并且在没有人工干预的情况下促进对票务活动的票的个性化推荐，以及促进这样的票的销售、购买和转售。

在一些实施方式中，该方法可以包括：在票务市场的系统处从用户的设备接收对活动的票的请求；基于所请求的票生成针对用户的第一询问，第一询问请求来自用户的关于与活动的票相关联的用户偏好的信息；由系统将第一询问引导至用户的设备；响应于引导第一询问，由系统从用户的设备接收第一回答；由系统将第一回答应用于机器学习模型以确定针对用户的推荐票，机器学习模型基于活动的场地处的票位置与和活动相关联的用户的自然语言短语之间的关联来生成；由系统基于机器学习模型的输出来选择活动的推荐票；以及由系统自动促进推荐票的购买。

在一些实施方式中，上述方法可以由系统执行，其中系统包括：处理器、与处理器进行电子通信的存储器以及存储在存储器中的指令，所述指令可由处理器执行以使系统执行上面和这里描述的操作。在一些实施方式中，一个或更多个非暂态计算机可读介质包括一个或更多个计算机可读指令，所述计算机可读指令当由计算设备的一个或更多个处理器执行时，可以使计算设备执行上面和这里描述的方法。

在一些实施方式中，该方法可以包括：其中，第一询问是被配置用于可听地呈现给用户的自然语言询问，并且第一询问基于用户与票务市场的先前交互来生成。

在一些实施方式中，该方法可以包括：其中，第一回答作为从用户到用户的设备的可听传输由系统接收。

在一些实施方式中，该方法可以包括：获得与活动的场地处的每个票位置相关联的属性数据，属性数据存储在与票务市场相关联的数据库中。

在一些实施方式中，该方法可以包括：获得知识表示形式的属性数据。

在一些实施方式中，该方法可以包括：使用知识表示形式的属性数据来训练机器学习模型。

在一些实施方式中，该方法可以包括：获得与用户相关的历史购买数据。

在一些实施方式中，该方法可以包括：通过抓取用户的电子邮件账户、用户的社交媒体账户、博客或其组合中的至少之一来获得用户偏好。

在一些实施方式中，该方法可以包括：请求票与特许摊位、出口、入口、感兴趣区域、另一用户、吸引区域或其组合中的至少之一的优选的接近度。

在一些实施方式中，该方法可以包括：获得与下述相关联的数据：活动的天时间；活动的年时间；活动的普及度；活动类型；活动是在室内还是室外；或其组合。

在一些实施方式中，该方法可以包括：响应于从用户的设备接收到第一回答，基于第一回答生成针对用户的第二询问；由系统将第二询问引导至用户的设备；响应于引导第二询问，由系统从用户的设备接收第二回答；由系统将第二回答应用于机器学习模型以确定针对用户的经更新的推荐票；由系统基于机器学习模型的经更新的输出来选择活动的经更新的推荐票；以及由系统自动促进经更新的推荐票的购买。

本公开内容的附加特征和优点将在下面的描述中阐述，并且根据该描述部分地将是明显的，或者可以通过本公开内容的实践而获知。本公开内容的特征和优点可以借助于在所附权利要求书中特别地指出的仪器和组合来实现和获得。根据下面的描述和所附权利要求书，本公开内容的这些特征和其他特征将变得更加完全明显，或者可以通过如在下文中阐述的本公开内容的实践来获知。

图1示出了根据至少一个实施方式的示例环境100的框图；例如，环境100可以适用于实现关于票务活动的票的推荐、销售和购买的交互式电子通信。在一个实施方式中，环境100可以包括操作以执行根据所描述的实施方式的各种方法的多个服务器和/或软件组件。在一些实施方式中，服务器可以包括操作服务器操作系统(OS)诸如

OS、

OS、

OS或其它合适的基于服务器的OS的独立的服务器和企业级服务器。可以理解的是，图1所示的服务器可以以其他方式部署，并且对于给定的实现，由这样的服务器执行的操作和/或提供的服务可以被组合或分离，并且可以由更多数目或更少数目的服务器来执行。一个或更多个服务器可以由相同的实体或不同的实体操作和/或维护。

环境100可以包括客户端102。客户端102可以包括或采用可以包括或采用示例客户端设备104，例如比如膝上型计算机、移动计算设备、可穿戴计算设备、个人计算机(PC)和/或根据所描述的实施方式具有计算和/或通信能力的任何其他计算设备。根据本文描述的示例实施方式，客户端设备104可以包括智能电话设备或用户可以随身携带并且容易访问的其他类似移动设备。

在一个实施方式中，客户端设备104可以提供至少一个客户端程序106，其可以包括用于执行各种计算和/或通信操作的系统程序和应用程序。在附加或可替选实施方式中，系统程序可以包括操作系统(例如，

OS、

OS、

OS、Symbian OS^TM、Embedix OS、用于无线的二进制运行时环境(BREW)OS、Java OS、无线应用协议(WAP)OS等)、设备驱动器、编程工具、实用程序、软件库、应用编程接口(API)等。示例性应用程序可以包括网页浏览器应用、消息收发应用(例如，电子邮件、即时消息收发(IM)、短消息服务(SMS)、多媒体消息收发服务(MMS)、电话、语音邮件、基于因特网协议的语音(VoIP)、视频消息收发)、联系人应用、日历应用、电子文档应用、数据库应用、媒体应用(例如，音乐、视频、电视)、基于位置的服务(LBS)应用(例如，全球定位系统(GPS)、地图、方向、兴趣点、定位器)等。客户端程序106可以显示各种图形用户界面(GUI)以向客户端设备104呈现信息和/或从客户端设备104接收信息。

在一个实施方式中，客户端102可以经由一个或更多个网络108通信地耦接至基于网络的系统110。基于网络的系统110可以被构造、布置和/或配置成使得客户端102能够使用客户端设备104(或多个客户端设备)和/或客户端程序106与基于网络的系统110建立一个或更多个通信会话。因此，客户端102与基于网络的系统110之间的通信会话(例如，用于购买访问活动例如票务活动的参加者的基于位置的升级的通信会话)可能涉及信息的单向和/或双向交换，并且可能在取决于通信的模式的一种或更多种类型的网络108上发生。虽然图1的实施方式示出了部署在客户端－服务器环境中的环境100，但是应当理解，根据所描述的实施方式，可以使用其它合适的操作环境和/或体系结构。

客户端102与基于网络的系统110之间的数据通信和/或语音通信可以通过一个或更多个网络108发送和接收，网络108例如因特网、广域网操作(WAN)、无线广域网(WWAN)、无线局域网(WLAN)、移动电话网络、固定电话网络、VoIP网络以及其他合适的网络。例如，客户端102可以通过经由与网站、电子邮件、IM会话和/或视频消息收发会话的交互发送和/或接收信息，通过因特网或其他合适的WAN与基于网络的系统110通信。如将容易理解的，在客户端102与基于网络的系统110之间可能发生多种合适的通信类型中的任何一种。特别地，在客户端102与基于网络的系统110之间可能发生任何适当形式的无线通信，例如在移动电话或其他个人移动设备的情况下经常发生的无线通信。

在各种实施方式中，环境100可以包括第三方112以及其他元素，第三方112可以包括或采用托管第三方应用116的第三方服务器114。在各种实现方式中，第三方服务器114和/或者第三方应用116可以托管与第三方112相关联或由第三方112采用的网站。例如，第三方服务器114和/或第三方应用116可以使得基于网络的系统110能够向客户端102提供附加服务和/或信息，例如附加票清单。第三方服务器114和/或第三方应用116可以向基于网络的系统110和/或客户端102提供电子邮件服务和/或信息、社交网络服务和/或信息、定位服务和/或信息、购买服务和/或信息、或其他在线服务和/或信息。

在一个实施方式中，第三方服务器114可以包括托管用户的社交网络账户的社交网络服务器。在另一实施方式中，第三方服务器114可以包括托管用户的电子邮件账户的电子邮件服务器。在一些实施方式中，客户端程序106中的一个或更多个可以用于经由第三方112访问基于网络的系统110。例如，在最初与第三方网站通信之后，客户端102可以使用网页客户端来从基于网络的系统110访问和/或接收内容。

基于网络的系统110可以包括一个或更多个通信服务器120以提供合适的接口，该接口能够使用各种通信模式和/或经由一个或更多个网络108进行通信。通信服务器120可以包括网页服务器122、API服务器124和/或消息收发服务器126以向一个或更多个应用服务器130提供接口。基于网络的系统110的应用服务器130可以被构造、布置和/或配置成向访问基于网络的系统110的用户提供各种在线市场服务、交互式推荐服务和/或票履行服务。在各种实施方式中，客户端102可以经由由网页服务器122提供的网页接口、由API服务器124提供的编程接口和/或由消息收发服务器126提供的消息收发接口中的一个或更多个与基于网络的系统110的应用服务器130进行通信。可以理解，网络服务器122、API服务器124和消息收发服务器126可以被构造、布置和/或配置成与各种类型的客户端设备104和/或客户端程序106通信，并且在一些实现中可以彼此互操作。

网络服务器122可以被布置成与网络客户端和/或应用例如网络浏览器、网络浏览器工具栏、桌面小工具、移动小工具、基于网络的应用、基于网络的解释器、虚拟机等进行通信。API服务器124可以被布置成与各种客户端程序106和/或第三方应用116通信，第三方应用116包括用于基于网络的系统110的API的实现。消息收发服务器126可以被布置成与各种消息收发客户端和/或应用诸如电子邮件、IM、SMS、MMS、电话、VoIP、视频消息等进行通信，并且消息收发服务器126可以提供消息收发接口以使得客户端102和/或第三方112能够访问应用服务器130提供的各种服务和功能。

当实现为在线票务市场时，基于网络的系统110的应用服务器130可以提供各种交互式票推荐、在线市场和票履行服务，包括例如推荐服务、账户服务、购买服务、销售服务、列表目录服务、递送服务、支付服务、收集服务、基于位置的升级服务和通知服务。应用服务器130可以包括被构造和布置成提供这样的在线市场和票履行和/或重新分配服务的账户服务器132、销售服务器134、购买服务器136、列表目录服务器138、动态内容管理服务器140、支付服务器142、通知服务器144和/或递送服务器146。

应用服务器130又可以耦接至并能够访问一个或更多个数据库150。数据库150通常可以存储和维护供应用服务器130使用的各种类型的信息，并且可以包括根据所描述的实施方式的各种类型的计算机存储设备(例如，服务器、存储器)和/或数据库结构(例如，关系的、面向对象的、分层的、维度的、网络)或者由各种类型的计算机存储设备(例如，服务器、存储器)和/或数据库结构(例如，关系的、面向对象的、分层的、维度的、网络)来实现。

图2示出了根据至少一个实施方式的示例计算机系统200的框图。在一些实施方式中，计算机系统200可以是能够与网络通信的计算设备(例如，智能电话或移动电话、计算平板计算机、个人计算机、膝上型计算机、PDA、蓝牙设备、钥匙FOB、徽章等)的示例。票提供者、支付提供者和/或票购买者(或其他接收者)可以利用能够与网络通信的网络计算设备(例如，网络服务器)。应当理解，用户、票提供者和支付提供者使用的每个设备都可以按所描述的方式实现为计算机系统200。

在一个实施方式中，计算机系统200可以包括总线202或用于在计算机系统200的各个组件之间传送信息数据、信号和信息的其他通信机制。组件可以包括输入/输出(I/O)组件204，其处理用户动作，诸如从小键盘/键盘选择键、选择一个或更多个按钮或链接等，并将相应的信号发送到总线202。I/O组件204还可以包括输出组件，例如显示器211和光标控件213(例如键盘、小键盘、鼠标等)。还可以包括可选的音频输入/输出组件205，以使得用户能够使用语音通过转换音频信号来输入信息。音频I/O组件205可以使得用户能够听到音频。收发器或网络接口206经由网络在计算机系统200与其他设备之间发送和接收信号，其他设备例如另一用户设备、商家服务器、场地服务器、电子邮件服务器、社交网络服务器、其他第三方服务器和/或支付提供者服务器。在各种实施方式中，例如对于许多蜂窝电话和其他移动设备实施方式，该传输可以是无线的，尽管其他传输介质和方法也可能是合适的。可以是微控制器、数字信号处理器(DSP)或其它处理组件的处理器212处理这些各种信号，所述信号例如用于在计算机系统200上显示或经由通信链路218通过网络260传输到其它装置。同样，在一些实施方式中，通信链路218可以简单地是无线通信形式。处理器212还可以控制向其他设备传输信息，例如cookies或IP地址。

计算机系统200的组件还可以包括系统存储器组件214(例如，RAM)、静态存储组件216(例如，ROM)和/或磁盘驱动器217。计算机系统200通过执行包含在系统存储器组件214中的一个或更多个指令序列由处理器212和其它组件执行特定操作。逻辑可以被编码在计算机可读介质中，该计算机可读介质可以是指参与向处理器212提供指令以供执行的任何介质。这样的介质可以采取许多形式，其包括但不限于非易失性介质、易失性介质和传输介质。在各种实现方式中，非易失性介质包括光盘或磁盘，易失性介质包括动态存储器，例如系统存储器组件214，传输介质包括同轴电缆、铜线和光纤，包括构成总线202的线。在一个实施方式中，逻辑被编码在非暂态机器可读介质中。在一个示例中，传输介质可以采用声波或光波的形式，例如在无线电波、光和红外数据通信期间产生的那些。

在一些实施方式中，计算机可读介质的示例可以包括软盘、软磁盘、硬盘、磁带、任何其他磁性介质、CD-ROM、任何其他光学介质、穿孔卡、纸带、任何其他具有孔图案的物理介质、RAM、PROM、EPROM、FLASH-EPROM、任何其他存储芯片或盒式存储器、或计算机适于读取的任何其他介质。

在一些实施方式中，实践本公开内容的指令序列的执行可以由计算机系统200执行。在本公开内容的各种其他实施方式中，通过通信链路218耦接至网络(例如，诸如LAN、WLAN、PTSN和/或各种其他有线或无线网络，包括电信、移动和蜂窝电话网络)的多个计算机系统200可以执行指令序列以相互协调地实践本公开内容。本文描述的模块可以实施在一个或更多个计算机可读介质中，或者与一个或更多个处理器通信以执行或处理本文描述的步骤。

计算机系统可以通过通信链路和通信接口发送和接收消息；数据、信息和指令，包括一个或更多个程序(即应用代码)。所接收的程序代码可以由处理器执行，如在接收到和/或存储在磁盘驱动器组件或某一其它非易失性存储组件中以用于执行。

可以使用硬件、软件或硬件和软件的组合来实现各种实施方式。此外，在适用的情况下，本文阐述的各种硬件组件和/或软件组件可以在不脱离本公开内容的精神的情况下组合成包括软件、硬件和/或两者的复合组件。在适用的情况下，本文阐述的各种硬件组件和/或软件组件可以在不脱离本公开内容的范围的情况下被分成包括软件、硬件或两者的子组件。此外，在适用的情况下，可以设想软件组件可以实现为硬件组件，反之亦然。

根据本公开内容的软件例如程序代码和/或数据可以存储在一个或更多个计算机可读介质上。还可以设想，可以使用联网的和/或其他方式的一个或更多个通用或专用计算机和/或计算机系统来实现本文中识别的软件。这样的软件可以在沿着系统或贯穿系统的一个或更多个位置处、在客户端102、基于网络的系统110或两者处被存储和/或使用。在适用的情况下，本文描述的各个步骤的顺序可以改变、组合成复合步骤和/或分离成子步骤以提供本文描述的特征。

上述网络、系统、设备及其众多变体可以用于实现针对潜在购票者的交互式票推荐和购买界面，以及用于实现用于改进票购买的技术的机器学习和自然语言处理方法和系统。

图3示出了根据至少一个实施方式的交互式推荐和购票系统的框图。在一个实施方式中，票服务器330可以与一个或更多个用户设备(例如用户设备320)、一个或更多个场地设备(例如场地服务器310)以及一个或更多个第三方服务器(例如第三方服务器350)通信。在附加或可替选实施方式中，用户设备320可以是与参照图1描述的客户端设备104相同的设备或不同的设备。

在一些实施方式中，场地设备诸如场地服务器310(在本文中有时称为场地设备或场地系统)可以存在于多个不同的活动场地(例如，体育场、剧院、竞技场、圆形剧场、飞机、游轮、酒店、展览会场或其他举办票务活动的其他场地或可在一段时间内购买进入该场地的受限部分的其他场地)中的每一个处。场地服务器310可以存储和/或提供关于经调度在特定场地发生的活动的信息以及关于在场地处的座位、住宿(例如，旅馆房间、游船舱室、可访问座位)、特许权、商店、设施(例如，浴室)等的信息。

在附加或可替选实施方式中，场地服务器可以借助用户输入来接收信息，并且用户可以根据需要进一步更新相关场地信息。在附加或可替选实施方式中，场地服务器可以借助自动和计算机驱动的机器学习算法接收信息，使得场地服务器310能够自动更新关于活动的信息而无需人工输入。

在一些实施方式中，场地服务器310可以将信息提供给票服务器330。票服务器330可以从一个或更多个场地服务器310、从其它来源获得关于经调度在各种场地处发生的活动的信息以及关于在各种场地处的座位和/或其它住宿的信息，或票服务器330可以具有独立于与场地设备的任何交互的活动信息和场地信息的数据库。票服务器330例如可以是图1的基于网络的系统110的实现。

作为示例，场地服务器310可以是包括一个或更多个计算机、一个或更多个服务器、一个或更多个计算平板计算机、一个或更多个移动设备、通信设备、无线发射器或信标和/或其他合适的计算设备的系统。场地服务器310可以具有处理电路诸如处理器312和存储装置诸如存储器311。根据一些实施方式，场地服务器310可以包括通信设备诸如通信模块316。

处理器312可以执行存储在存储器311中的软件程序，用于提供关于经调度在场地的活动的信息、关于场地处的座位的信息、关于票务的用户偏好的信息以及包括时间信息、天气信息、历史购买信息的其他信息、或针对每个历史、预定或正在进行的活动的其他信息。场地服务器310可以将信息提供给票服务器和/或提供给用户设备诸如用户设备320。

通信模块316可以包括数字用户线(DSL)调制解调器、公共交换电话网络(PSTN)调制解调器、以太网设备、宽带设备、卫星设备和/或各种其他类型的有线和/或无线网络通信设备，包括微波、射频、红外线、蓝牙和近场通信设备。

场地服务器310可以设置在场地处。然而，这仅是说明性的。如果需要，场地服务器310可以设置在除场地以外的位置。每个场地可以具有专用场地服务器310，或者许多不同场地可以共享公共场地服务器310。例如，共同拥有的场地可以共享公共场地服务器310。

在一些实施方式中，如果票服务器330具有推荐、购买和促进销票务所需的信息，则可以省略场地服务器310。例如，票服务器330可以具有可用票以及关于票和场地的信息(例如，元数据)的数据库，该数据库使得票服务器330能够与用户交互并产生用于购票的个性化推荐。

第三方服务器诸如服务器350可以包括例如托管一个或更多个社交网络账户(例如，用户设备320的用户的社交网络账户)的社交媒体服务器、托管电子邮件服务(例如，用户的电子邮件帐户)的电子邮件服务器和/或旅行服务服务器。用户可以使用用户设备320来访问由服务器350之一托管的社交网站，以在由服务器350之一托管的电子邮件帐户上发送、存储和接收电子邮件或其他电子通信，以与第三方服务器350、票服务器330和/或场地服务器310中的任何之一交互。用户还可以使用用户设备320访问票服务器330以从票服务器330选择和购买票务活动的票，出票务务活动的票，和/或接收个性化推荐。

作为示例，第三方服务器350可以是计算机、服务器、平板计算机或移动设备。在一个实施方式中，服务器350可以具有处理电路诸如处理器354和存储装置诸如存储器352。

服务器350上的处理器354可以执行存储在存储器352中的一个或更多个软件程序，用于发布用户照片、视频、评论、标题或其他由用户提供的数据。另一服务器350上的处理器354可以为用户存储(例如，使用存储器352)和路由电子邮件或其他通信。

在一个实施方式中，如果票服务器330具有与用户进行电子交互以提供个性化推荐以及基于个性化推荐为用户自动购买至少一张票所需的数据，则可以省略服务器350。例如，票服务器330可以具有从用户设备320收集的与用户的用户偏好相关的购买和/或用户设备信息、以及其他信息诸如场地的位置、活动的类型、活动的时间、天气、年份、历史购买信息、关于场地处的活动的其他购票者的信息、优选价格范围、平均价格范围等的数据库。

潜在购票者可以使用诸如用户设备320的设备在线购买可用票和/或与票服务器330(或另一服务器)交互以接收针对至少一个活动的个性化推荐。用户设备320可以是移动设备，例如蜂窝电话、智能电话、智能手表(或其他可穿戴计算机设备)、平板计算机、膝上型计算机或其他便携式计算设备。用户设备320可以是非移动设备，例如家庭(陆线)电话、台式计算机、交互式机顶盒等。用户设备320可以是促进推荐在线购票的任何设备或设备的组合。

用户设备320可以具有处理器321、存储器322、全球定位系统组件(GPS)323和/或其他合适的设备组件。处理器321可以执行促进如本文所述的推荐和购票的应用诸如应用325。应用325可以存储在存储器322中。当用户与所描述的系统的至少一个组件交互以便获得对票的推荐和票的购买的推荐时，应用325可以为用户提供图形用户界面(GUI)。

用户设备320可以经由网络诸如因特网340与场地服务器、第三方服务器350和/或票服务器330进行通信。用户设备320可以经由有线连接或无线连接与因特网进行通信。

票服务器330可以由在线票务商诸如StubHub、Inc操作。票服务器330可以促进推荐和/或在线票销售。票服务器330可以包括与存储装置诸如存储器332通信的处理电路诸如处理器331。处理器331可以包括一个或更多个处理器。处理器331可以访问存储在存储器332中的账户诸如用户账户333和/或场地账户334。用户账户333可以包括关于用户的信息(例如，识别信息、习惯、偏好、账号、购买历史、社交网络联系人、电子邮件联系人、电子邮件帐户权限、社交媒体帐户权限、购票活动信息、参加活动信息等)。场地账户334可以包括关于场地的信息(例如，关于活动、座位、场地位置和其他场地特征的信息)。存储器332可以与票服务器分离并且可以用于存储任何数目的用户账户333和场地账户334。存储器332可以是分布式的，例如，其部分设置在多个不同的位置处。处理器331还可以访问其它帐户，诸如销售包括票细节诸如价格、数目、位置和活动信息的票的用户的帐户以及当他们的票被售出时使得资金能够存入销售商帐户的财务信息。

票服务器330可以包括位于一个或更多个位置处的一个或更多个服务器。因此，如果需要，票服务器330可以在地理上和操作上分布。票服务器330可以是另一个系统例如支付提供者系统的一部分。场地服务器310和/或第三方服务器350可以通过有线或无线连接例如经由网络诸如因特网340与票服务器330通信。场地服务器310和/或第三方服务器350可以与任何数目的不同票服务器330通信。票服务器330可以与任何数目的场地服务器310和/或第三方服务器350通信。各种票服务器330可以在它们之间进行通信并且在本文中可以被认为与单个票服务器330相同。用户可以操作用户设备320以与票服务器330交互，使得用户可以与票服务器330电子地交互以接收推荐、购买和/或销票务。

票服务器330可以与场地服务器310通信以获得关于场地的信息。例如，票服务器330可以与场地服务器310通信以获得关于场地处的活动的调度的信息和关于场地的特征的信息。场地的特征可以取决于场地的活动，例如，场地的特征可以因活动而变化。通常，场地服务器310、用户设备320、第三方服务器350和票服务器330可以执行本文讨论的功能。即，至少在某种程度上，本文讨论为经由这些设备中的特定一个执行的功能可以由这些设备中的不同一个、由这些设备的组合和/或由其他设备执行。

场地服务器310、用户设备320、第三方服务器350、其他移动设备和票服务器330可以经由网络诸如因特网340相互通信，或者经由一个或更多个网络例如LAN、WAN、蜂窝电话网络等相互通信。场地服务器310、移动设备诸如用户设备320、第三方服务器350、票服务器330和其他设备可以至少部分地经由一个或更多个近场通信(NFC)方法或其他短距离通信方法例如红外线(IR)、蓝牙、WiFi和WiMax相互通信。

当用户希望在线购买活动的票时，用户可以使用应用诸如应用325与在线票务商的网站交互。在一些实施方式中，在线票务商的网站可以由第三方转售公司(例如，StubHub)、由场地、由艺术家、表演者或团队代表或由其他实体托管。在一个实施方式中，例如，用户可以使用用户设备320与票务商的网站交互。

图4示出了根据至少一个实施方式的场地400的图。在一些实施方式中，场地400可以是体育场、剧院、竞技场、圆形剧场、游乐场或用于活动诸如体育活动、音乐会、戏剧、表演、比赛、竞赛或其他娱乐活动的其他室内或室外场地之一。

在一个实施方式中，场地400可以包括吸引区域402和购票者可能已经购买了至少一个座位410的各个座位区404。在附加或可替选实施方式中，座位区可以不具有物理的单独座位，但可以是受限进入区，例如一般入场区、仅站立区、地板区、VIP包厢等。吸引区域402可以是球场、场地、舞台、跑道、溜冰场或可以进行活动的场地的任何其他合适的部分。场地400可以包括一个或更多个特许区域，例如特许摊位406(例如，食品服务摊位、团队纪念品商店、饮料摊位或其他供应商摊位)。在一个示例中，特许摊位406可以位于过道405中或场地400的其他地方。场地400还可以包括一个或更多个便利设施408，例如浴室、饮水机等。此外，场地400可以包括一个或更多个感兴趣区域412。感兴趣区域412可以包括玩家或艺术家的入口和出口位置、可能接收粉丝物品(例如，收到的赠品、界外球等)的位置、或者可能发生参加者感兴趣的活动的任何其他区域。

在一个实施方式中，数据可以与场地400、区404、座位410、特许摊位406、便利设施408、感兴趣区域412等中的任何一个或全部相关联。在附加或可替选实施方式中，数据可以与活动相关联(例如，与活动的类型或特定活动相关联)。

使用座位410作为说明性示例，在一个实施方式中，管理员可以将座位410与座位410的数据描述相关联。与座位410相关联的数据可以存储在数据库例如数据库150中。在一个实施方式中，数据库150可以包括云存储。在附加或可替选实施方式中，与座椅410相关联的数据可以以电子方式自动建立和/或更新而没有人参与。

更具体地，可以训练机器学习模型来为用户输出推荐座位，其中该推荐是基于个人用户偏好和活动发生的场地处的位置的属性的组合。例如，关于用户偏好的输入可以包括手动提供的用户偏好，例如喜欢和不喜欢(例如，一个团队的粉丝，不喜欢参加工作日晚上的活动)，以及价格范围、区偏好、感兴趣区域等。在附加或可替选实施方式中，可以在没有用户输入的情况下自动确定输入，例如与历史用户购买、在线和提交的评论有关的数据、从清理电子邮件、博客、社交媒体帖子等获得的数据。

在一些实施方式中，数据可以包括每个座位410的坐标、每个座位410相对于其他座位的位置(例如，接近度)、每个座位410与区404、特许摊位406、便利设施408、吸引区域402、过道405、感兴趣区域412等的接近度。数据可以特定于在场地400处发生的每个活动。例如，在一个示例中，活动可以是在场地400内的吸引区域402的位置中具有篮球场的篮球比赛。在该示例中，可能存在环绕整个吸引区域402的座位410，因此每个座位410可以具有与座位410相关联的特定于场地400处的篮球比赛的数据。在另一示例中，活动可以是音乐会，在这种情况下，吸引区域402可以是舞台，并且舞台可以位于场地400的一端，而不是中间。在这样的场景中，吸引区域402后面可能没有座位，并且座位410可能仅位于场地的75％左右。

数据还可以基于年时间、天时间、天气等而变化。例如，如果场地400是室外场地并且活动在冬季的早上，则在场地的西侧的座位410可能会比场地的东侧的座位接收更多的阳光。在另一示例中，如果场地是室外场地并且活动在夏季的下午，则例如位于北方的座位可能位于较背阴的区域中。在附加或可替选实施方式中，可以存在位于上区下方的座位410，使得如果有雨或雪则可以保护位于悬垂物下方的座位410免受天气影响。

其他数据可能与座位410本身和/或从座位410的视野有关。例如，在一些区404中，座位410可以是软垫座位，而在其他区中，座位410可以是硬塑料座位。在一些实施方式中，座位410可以位于VIP包厢中或者可以是仅站立位置的“座位”。在附加或可替选实施方式中，座位410可以与吸引区域402的特定视野相关联(例如，在50码线上、在休息室后面、在罚球杆后面等)。

在附加或可替选实施方式中，每个座位410可以与价格或价格范围相关联。价格可能基于活动的类型、用户查看票的日期(例如，活动前一个月与活动当天)、天时间(例如，夜间与日场)等而变化。

在一个实施方式中，与每个座位410相关联的数据可以是知识表示形式。在一个实施方式中，知识表示和推理可以结合来自逻辑的发现以自动化各种种类的推理，例如规则的应用或集合和子集的关系。知识表示形式的示例包括语义网、系统架构、框架、规则和本体。自动推理引擎的示例包括推理引擎、定理证明器和分类器。例如，如果机器学习模型获得与用户偏好相关的输入，以及历史购买信息，那么可以基于用户偏好坐得更靠近舞台、同时先前购买的座位在更靠近舞台的区中，来推理出与座位偏好相关的属性。因此，用户在不同区的后续输入可能会被推理为更靠近舞台，即使没有具体指示表明座位在距舞台的预定距离内。

如前所述，可以借助手动用户输入、借助电子数据清理、借助机器学习、通过口头输入等方式获得关于座位410获得的任何数据。尽管与座位410相关联的数据被描述为参考，但是数据可以与本文描述的任何元素相关联。

在一个实施方式中，例如，所获得的并且与座位410中的每一个相关联的数据可以用于基于用户偏好向用户提供座位推荐。

在一个实施方式中，用户(例如，潜在的购票者)可能希望购买活动的票。出于解释的目的，用户想要为其购买门票的示例活动是大型户外场地中的竞技表演。室外场所的一部分是未覆盖的(例如，对元素开阔)，而场地的其他部分位于悬垂物下方或VIP包厢内。

用户可能先前已经将应用下载到用户的智能电话上，诸如参照图3描述的应用325。在另一实施方式中，用户可以导航到网页而不必下载特定应用。应用325和/或网站可以由与活动和/或场地相关联的票务实体操作。在一个实施方式中，用户可以与票务实体建立或先前已经建立了用户账户。用户账户可以包括个人信息(例如，姓名、地址等)、财务信息(例如，银行信息、信用卡号、在线支付账户信息)、以及用户偏好。用户偏好可以包括但不限于最喜欢的团队或表演者、最喜欢的活动类型、优选价格范围、优选座位位置或座位类型、优选天时间或年时间(例如，季节、周末等)等。在一些实施方式中，用户偏好可以由用户在与应用325相关联的GUI处手动提供。在附加或可替选实施方式中，用户偏好可以由用户借助语音输入来提供。在附加或可替选实施方式中，用户偏好可以由应用325通过数据清理(例如，清理用户的电子邮件、社交媒体帖子、与用户相关联的评论、与其他购买者的联系等)、通过分析用户的历史购买、和/或通过机器学习来自动确定。

在一个实施方式中，用户可以通过应用325通过指示用户正在寻找9月18日的竞技表演的票来请求座位推荐。在一个实施方式中，用户可以通过将请求键入到与应用相关联的聊天框中来请求推荐。在附加或可替选实施方式中，用户可以点击链接或以其他方式通过手动输入例如通过选中复选框或单选按钮来指示兴趣。在附加或可替选实施方式中，用户可以通过对与用户设备相关联的麦克风说话来口头表示感兴趣。

应用325然后可以通过向用户询问问题或通过向用户呈现附加信息来与用户交互。例如，使用声音输入和接收音频的实施方式，用户可以对应用说话，并且说“我喜欢在9月18日在卡尔加里的马鞍形体育馆的竞技表演的票”。

应用325可以基于用户的请求检索关于用户的信息，用户的请求例如用户之前是否参加过该场地的竞技表演、在什么日期以及用户过去购买了什么座位。用户过去可能已经购买了多个竞技表演的座位，并且总是购买了中间区第5排的座位。此外，中间区第5排的示例座位似乎始终处于背阴中。

因此，应用325可以通过陈述(或显示)“您似乎更喜欢中间区第五排背阴的座位，您想为该活动预定类似的座位吗？”来响应用户。

在这种情况下，用户可能决定他或她想要不同的体验并且现在有更多的钱来购买更好的座位。因此，用户可以通过陈述“我更喜欢100至150美元价格范围内的座位”来响应问题。应用325然后可以确定在中间区第二排有一个120美元的可用的座位，并且可以将该座位呈现给用户。例如，应用325可以陈述，“中间区第2排有一个可供购买的座位，座位204。您想从这个座位上观看吗？”然后，用户可以选择与场地地图交互以查看如果用户购买座位204他或她可以从该座位获得什么视野。如果用户认为该座位满意，用户可以陈述：“请购买座位204和紧邻的另一个座位”。

在一个实施方式中，当应用325推荐票时，应用325可以在交互式地图上向用户显示或描述推荐的座位。交互式地图可以是使用先前获得的并且与场地、座位、特许权等相关联的数据生成的二维或三维地图。因此，在附加或可替选实施方式中，用户可以在显示的地图上进行选择以选择要购买的座位，或选择不同的座位。在附加或可替选实施方式中，用户可以不被呈现有可视地图并且可以基于书面或音频陈述进行选择。

随后，应用325可以自动促进购买两个请求的座位并向用户发送通知。例如，票服务器330可以从应用325获得用户已经被呈现有推荐票的指令。在一种情况下，用户可以确认票是可接受的。在另一示例中，如果推荐的座位满足多个预先确定的用户标准，则应用可以自动为用户进行购买，而无需用户确认。

票服务器330然后可以自动从用户325获得包括个人信息(例如，姓名、地址、电话号码)和支付信息(例如，信用卡号、银行信息)的购买信息。在一个实施方式中，个人信息和支付信息可以存储在与用户相关联的用户账户中，并且票服务器330可以获得该信息以进行购买。在附加或可替选实施方式中，票服务器330可以与第三方服务器350通信以获得完成交易的信息。例如，用户的支付信息可以存储在第三方服务器350中，其中第三方服务器350是信用卡公司。因此，可以在票服务器330与第三方服务器350之间发起和确认购买交易。例如，用户可能已经预先存储了财务信息和购买信息，例如存储的信用卡号、银行信息或在线财务机构账户信息(例如，Venmo、PayPal等)。因此，应用325可以访问与用户的财务信息相关联的第三方服务器，以便自动完成购票交易。

在一个实施方式中，无论用户是手动输入数据(例如，打字、敲击)还是口头提供数据，应用325都可以使用自然语言处理来确定用户提供的评论。此外，机器学习算法可以用于在接收来自用户的输入并做出推荐时提高对应用325的理解。

例如，用户可以说或输入他或她更喜欢“阳光充足的座位”。应用325可以使用自然语言处理和/或机器学习来确定“阳光充足的座位”与“不在背阴处”、“在西侧”、“在开阔处”等的座位同义。在另一示例中，用户可能对他或她的偏好和要求更加模糊，并且可能会陈述，“我想坐在我有很大机会与参赛者之一交互的地方”。因此，应用325可以确定感兴趣区域412的预定接近度内的座位具有用户与参赛者之一交互的较高的可能性。应用325可以用附加的问题和/或建议来跟进请求，以便细化建议并提供针对用户个性化的细化建议。

在一些实施方式中，例如，应用325可以向机器学习模型提供输入并且从机器学习模型获得输出。通常，机器学习模型可以对输入数据源进行训练。例如，机器学习模型可以被训练为在“竞技表演”类型的活动期间，在场地400处存在1200个座位可供出售。因此，用于训练机器学习模型以输出关于票销售的推荐的一些输入可以是在特定场地对于特定日期的特定活动的座位数。此外，其他输入可以包括每个座位410与至少特定属性(例如，离舞台的接近度)相关联。因此，机器学习模型已经从“9月18日竞技表演的场地400的座位”的数据集中获得了一组示例。然后，机器学习模型可以输出推荐给用户，该推荐是寻找在9月19日在场地400处的竞技表演的距离吸引区域有x接近度的座位。因为机器学习模型已经给出了一组示例数据，因此机器学习模型可以预测哪些座位将符合在相似日期(9月19日)距离吸引区域x接近度内的标准。对于提供给机器学习模型的每组新的输入数据，机器学习模型可以能够基于机器学习模型之前不一定看到的输入来更准确地预测输出。

在本文的描述的上下文中，例如，机器学习模型可以先前已经对输入诸如历史用户购买、价格、座位售出速度、在预定时间帧中关于表演者的社交媒体帖子的数目等进行了训练，以基于先前输出来确定输入(例如，请求)具有超过预定阈值的发生的可能性的统计可能性。因此，对于用户回答的每个询问，可以将回答应用于机器学习模型以更新推荐。如果用户回答了询问并购买了票，机器学习模型可能会知道询问、回答和相关联的座位是构成特定输出的示例的集合的一部分，并且机器学习模型可以继续改进关于做出准确和个性化的推荐。

在附加或可替选实施方式中，用户可以请求应用325提供可以相互比较的多于一个推荐。应用325可以客观地或考虑到用户的偏好自动提醒用户每个推荐的差异、优点和缺点。

如果用户在请求推荐之前没有提供足够的偏好数据(例如，用户从未用该实体购买过票，用户没有建立用户帐户等)，那么应用325可以基于从其他用户获得的受欢迎的数据或公共数据进行建议。为了提供令人满意的推荐，应用325然后可以向用户询问额外的问题以便改进建议。

在可替选或附加实施方式中，应用325可以集成到用户可访问的其他设备中，例如智能手表、汽车媒体系统、家庭自动化系统等。在这些示例中，用户可以使用口头陈述、手动输入(例如，文本输入)、手势(例如，在相机的视图中点头、竖起大拇指)、面部表情(例如，在相机的视图中微笑、做鬼脸、摇头等)与应用325交互。

如前所述，在进行推荐时可以考虑用户的历史购买。也可以使用其他数据，包括用户是否与特定的朋友组坐在一起，用户是否在某些活动中显得更喧闹或在另一些活动中显得更安静，用户是否从外地来访(并且更愿意与相似的粉丝坐在一起)，用户是否倾向于更频繁地离开他或她的座位吃零食、饮料或洗手间等。

随着每个用户或更多用户继续与系统交互，机器学习算法会继续训练机器学习模型，以改进票的推荐以及票的自动购买。在一个实施方式中，机器学习技术可以包括线性回归、逻辑回归、决策树、贝叶斯定理、K均值聚类、随机森林、降维算法、k最近邻等。

自然语言处理可以包括针对计算系统与自然人类语言之间的交互的算法。在一些实施方式中，自然语言处理算法可以考虑语法、文法、解析、语音标记、字分割、句子分割、同义词和反义词、术语提取、词汇语义、分布语义、机器翻译、命名实体识别、光学字符识别、语音识别、文本到语音等。

在一个实施方式中，向用户推荐的座位可能变得不可用。不可用可能发生在购买完成之前或之后。在该示例中，应用325可以基于从用户获得和学习的并且与活动和/或场地相关的数据来确定不可用性并确定替换推荐。在某些情况下，用于进行替换推荐的数据可能包括其他用户针对同一活动和/或在同一场地的购买数据、该活动的票销售的普及度、活动之前的时间等。

在附加或可替选实施方式中，可以针对用户自动购买替换票，而无需用户提供输入；然而，在另一实施方式中，可以将替换推荐传达给用户。然后，用户可以使用一系列问题和回答再次与应用325交互，以选择和购买替换票。

图5示出了根据至少一个实施方式的示例方法500的流程图。方法500可以由任何合适的系统、装置或设备来执行。尽管利用分立块来示出，但与方法500的一个或更多个块相关联的步骤和操作可以被划分为附加的块，被组合为更少的块，或者被消除，这取决于特定的实现方式。

在块502处，该方法可以包括在票务市场的系统处从用户的设备接收对活动的票的请求。在一个实施方式中，计算设备可以是例如图1的基于网络的系统110的一部分。例如，用户设备可以是图1的客户端设备104。

在块504处，该方法可以包括基于所请求的票生成针对用户的第一询问，第一询问请求来自用户的关于与活动的票相关联的用户偏好的信息。在一个实施方式中，活动的票可以用于示例场地400处的活动。

在块506处，该方法可以包括由系统将第一询问引导至用户的设备。在一个实施方式中，计算设备可以借助与用户设备(例如，客户端设备104)相关联的扬声器向用户发送可听的第一询问。

在块508处，该方法可以包括响应于引导第一询问，由系统从用户的设备接收第一回答。在一个实施方式中，用户可以通过对着与用户设备(例如，客户端设备104)相关联的麦克风讲话来回答第一询问，该回答从用户设备传送到系统。

在块510处，该方法可以包括由系统将第一回答应用于机器学习模型以确定针对用户的推荐票，机器学习模型基于活动的场地处的票位置与和事件相关联的用户的自然语言短语之间的关联来生成。

在块512处，该方法可以包括由系统基于机器学习模型的输出来选择活动的推荐票。在一个实施方式中，推荐票可以借助显示器211传达给用户。在附加或可替选实施方式中，推荐票可以借助与用户设备(例如，客户端设备104)相关联的扬声器传达给用户。

在块514处，该方法可以包括由系统自动促进推荐票的购买。在一个实施方式中，自动购买票可以包括基于网络的系统110与第三方服务器114通信，其中第三方服务器114可以是与金融机构相关联的服务器。

如在本公开内容中所使用的，术语“模块”或“组件”可以是指下述特定硬件实现方式：被配置成执行可以存储在计算系统的通用硬件(例如，计算机可读介质、处理装置等)上和/或由该硬件执行的软件对象或软件例程和/或模块或部件的动作。在一些实施方式中，本公开内容中描述的不同组件、模块、引擎和服务可以被实现为在计算系统上执行的对象或进程(例如，作为单独的线程)。虽然本公开内容中描述的一些系统和方法通常被描述为以软件(存储在通用硬件上和/或由通用硬件执行)实现，但特定的硬件实现方式或软件与特定的硬件实现方式的组合也是可能的并且是可预期的。在本说明书中，“计算实体”可以是如本公开内容中先前限定的任何计算系统或者在计算系统上运行的任何模块或模块的组合。

在本公开内容中并且特别是在所附权利要求(例如，所附权利要求的主体)中使用的术语通常旨在作为“开放式”术语(例如，术语“包括”应被解释为“包括但不限于”，术语“具有”应被解释为“至少具有”，术语“包含”应被解释为“包含但不限于”等)。

另外地，如果意在特定数目的所引入的权利要求列举，则这样的意图将在权利要求中明确记载，并且在没有这样的列举的情况下，不存在这样的意图。为了有助于理解，所附权利要求可以包含使用引入性短语“至少一个”和“一个或更多个”以引入权利要求叙述；然而，即使在同一权利要求包括引入性短语“一个或更多个”或“至少一个”以及不定冠词例如“一”或“一个”(例如，“一”和/或“一个”应被解释为意指“至少一个”或“一个或更多个”)的情况下，对这样的短语的使用也不应被解释为暗指通过不定冠词“一”或“一个”引入权利要求叙述将包含这样引入的权利要求叙述的任何特定权利要求限制为仅包含一个这样的叙述的实施方式；这同样适用于使用定冠词来引入权利要求叙述。

另外，即使明确地记载了所引入的权利要求叙述的具体数目，本领域技术人员也将认识到，这样的叙述应被解释为至少意指所记载的数目(例如，没有其他修饰语的“两个叙述”的无修饰叙述意指至少两个叙述，或者两个或更多个叙述)。此外，在那些使用类似于“A、B和C等中的至少一个”或者“A、B和C等中的一个或更多个”的惯例的情况下，通常这样的构造旨在包括单独的A、单独的B、单独的C、A和B一起、A和C一起、B和C一起或A、B和C一起等。

此外，无论是在说明书、权利要求书中还是在附图中，呈现两个或更多个可替选术语的任何分隔词或短语都应被理解为考虑包括术语之一、术语中的任一个或所有术语的可能性。例如，短语“A或B”应被理解为包括“A”或“B”或“A和B”的可能性。

本公开内容中记载的所有示例和条件语言旨在用于教导目的以有助于读者理解本公开内容和发明人为了促进本领域的发展所贡献的构思，并且应被解释为不限于这样的具体记载的示例和条件。尽管已详细地描述了本公开内容的实施方式，但是在不脱离本公开内容的精神和范围的情况下可以对本公开内容的实施方式进行各种改变、替换和变更。

Claims (20)

1.一种方法，包括：

在票务市场的系统处从用户的设备接收对活动的票的请求；

基于所请求的票生成针对所述用户的第一询问，所述第一询问请求来自所述用户的关于与所述活动的票相关联的用户偏好的信息；

由所述系统将所述第一询问引导至所述用户的设备；

响应于引导所述第一询问，由所述系统从所述用户的设备接收第一回答；

由所述系统将所述第一回答应用于机器学习模型以确定针对所述用户的推荐票，所述机器学习模型基于所述活动的场地处的票位置与和所述活动相关联的用户的自然语言短语之间的关联来生成；

由所述系统基于所述机器学习模型的输出来选择所述活动的推荐票；以及

由所述系统自动促进所述推荐票的购买。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一询问是被配置用于可听地呈现给所述用户的自然语言询问，并且所述第一询问基于所述用户与所述票务市场的先前交互来生成。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一回答作为从所述用户到所述用户的设备的可听传输由所述系统接收。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一询问的生成进一步包括：

获得与所述活动的场地处的每个票位置相关联的属性数据，所述属性数据存储在与所述票务市场相关联的数据库中。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，获得与每个票位置相关联的所述属性数据进一步包括：

获得知识表示形式的所述属性数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，获得知识表示形式的所述属性数据进一步包括：

使用知识表示形式的所述属性数据来训练所述机器学习模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，生成针对所述用户的所述第一询问进一步包括：

获得与所述用户相关的历史购买数据。

8.根据权利要求1所述的方法，其中，生成针对所述用户的所述第一询问进一步包括：

通过抓取所述用户的电子邮件账户、所述用户的社交媒体账户、博客或其组合中的至少之一来获得所述用户偏好。

9.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述第一询问引导至所述用户的设备进一步包括：

请求所述票与特许摊位、出口、入口、感兴趣区域、另一用户、吸引区域或其组合中的至少之一的优选的接近度。

10.根据权利要求1所述的方法，其中，将所述第一回答应用于所述机器学习模型进一步包括：

应用与下述相关联的数据：所述活动的天时间；所述活动的年时间；所述活动的普及度；活动类型；所述活动是在室内还是室外；或其组合。

11.根据权利要求1所述的方法，还包括：

响应于从所述用户的设备接收到所述第一回答，基于所述第一回答生成针对所述用户的第二询问；

由所述系统将所述第二询问引导至所述用户的设备；

响应于引导所述第二询问，由所述系统从所述用户的设备接收第二回答；

由所述系统将所述第二回答应用于所述机器学习模型以确定针对所述用户的经更新的推荐票；

由所述系统基于所述机器学习模型的经更新的输出来选择所述活动的经更新的推荐票；以及

由所述系统自动促进所述经更新的推荐票的购买。

12.一个或更多个包含指令的非暂态计算机可读介质，所述指令在由一个或更多个处理器执行时使系统执行一个或更多个操作，所述操作包括：

在票务市场的系统处从用户的设备接收对活动的票的请求；

基于所请求的票生成针对所述用户的第一询问，所述第一询问请求来自所述用户的关于与所述活动的票相关联的用户偏好的信息；

由所述系统将所述第一询问引导至所述用户的设备；

响应于引导所述第一询问，由所述系统从所述用户的设备接收第一回答；

由所述系统将所述第一回答应用于机器学习模型以确定针对所述用户的推荐票，所述机器学习模型基于所述活动的场地处的票位置与和所述活动相关联的用户的自然语言短语之间的关联来生成；

由所述系统基于所述机器学习模型的输出来选择所述活动的推荐票；以及

由所述系统自动促进所述推荐票的购买。

13.根据权利要求12所述的非暂态计算机可读介质，其中，所述第一询问是被配置用于可听地呈现给所述用户的自然语言询问，并且所述第一询问基于所述用户与所述票务市场的先前交互来生成。

14.根据权利要求12所述的非暂态计算机可读介质，其中，所述第一回答作为从所述用户到所述用户的设备的可听传输由所述系统接收。

15.根据权利要求12所述的非暂态计算机可读介质，其中，所述第一询问的生成进一步包括：

获得与所述活动的场地处的每个票位置相关联的属性数据，所述属性数据存储在与所述票务市场相关联的数据库中。

16.根据权利要求15所述的非暂态计算机可读介质，其中，获得与每个票位置相关联的所述属性数据进一步包括：

获得知识表示形式的所述属性数据。

17.根据权利要求12所述的非暂态计算机可读媒体，其中，生成针对所述用户的所述第一询问进一步包括：

获得与所述用户相关的历史购买数据。

18.根据权利要求12所述的非暂态计算机可读媒体，其中，生成针对所述用户的所述第一询问进一步包括：

通过抓取所述用户的电子邮件账户、所述用户的社交媒体账户、博客或其组合中的至少之一来获得所述用户偏好。

19.根据权利要求12所述的非暂态计算机可读介质，其中，将所述第一询问引导至所述用户的设备进一步包括：

请求所述票与特许摊位、出口、入口、感兴趣区域、另一用户、吸引区域或其组合中的至少之一的优选的接近度。

20.一种系统，包括：

一个或更多个处理器；以及

一个或更多个包含指令的非暂态计算机可读介质，所述指令在由所述一个或更多个处理器执行时使所述系统执行一个或更多个操作，所述操作包括：

在票务市场的系统处从用户的设备接收对活动的票的请求；

基于所请求的票生成针对所述用户的第一询问，所述第一询问请求来自所述用户的关于与所述活动的票相关联的用户偏好的信息；

由所述系统将所述第一询问引导至所述用户的设备；

响应于引导所述第一询问，由所述系统从所述用户的设备接收第一回答；

由所述系统将所述第一回答应用于机器学习模型以确定针对所述用户的推荐票，所述机器学习模型基于所述活动的场地处的票位置与和所述活动相关联的用户的自然语言短语之间的关联来生成；

由所述系统基于所述机器学习模型的输出来选择所述活动的推荐票；以及

由所述系统自动促进所述推荐票的购买。

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