CN115905552B - 意图匹配方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
意图匹配方法、装置、计算机设备和存储介质Info
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Abstract
本申请涉及一种意图匹配方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图；基于业务资源组合、业务意图资源、行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱；根据服务意图图谱，分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价；基于第一意图识别代价和第二意图识别代价，确定目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度；在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，直到意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成。采用本方法能够准确地匹配交互双方意图。
Description
技术领域
本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种意图匹配方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术
随着人工智能技术的发展，出现了各种类型的金融业务服务终端，金融业务服务终端由金融业务服务提供方提供。金融业务服务提供方基于人工智能技术识别金融服务需求方（即用户）在交互过程中的行为意图，得到用户期望的信息并通过交互界面展示给用户，以方便用户使用服务终端进行相关业务操作。
目前的识别用户的行为意图的方法，通过服务反馈内容进行业务需求层面的分析，或通过挖掘用户显性画像确定用户使用终端进行相关业务服务的偏好，以增加用户行为分析结果所涵盖的内容，从而识别出用户的行为意图。
然而，目前的识别用户的行为意图的方法中，服务终端仅通过增加用户行为分析结果所涵盖的内容来实现交互意图的识别，无法准确地识别用户的行为意图，从而导致无法准确地匹配交互过程中服务提供方和服务需求方的意图的问题。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够准确地匹配交互双方意图的意图匹配方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
第一方面，本申请提供了一种意图匹配方法。所述方法包括：
获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图；
基于服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，服务意图图谱包括数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱；
根据服务意图图谱，分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价；
基于第一意图识别代价和第二意图识别代价，确定目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度；
在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成。
第二方面，本申请还提供了一种意图匹配装置。所述装置包括：
获取模块，用于获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图；
确定模块，用于基于服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，服务意图图谱包括数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱；
计算模块，用于根据服务意图图谱，分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价；
计算模块，还用于基于第一意图识别代价和第二意图识别代价，确定目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度；
调整模块，用于在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成。
第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。所述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，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图；
基于服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，服务意图图谱包括数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱；
根据服务意图图谱，分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价；
基于第一意图识别代价和第二意图识别代价，确定目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度；
在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。所述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：
获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图；
基于服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，服务意图图谱包括数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱；
根据服务意图图谱，分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价；
基于第一意图识别代价和第二意图识别代价，确定目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度；
在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成。
第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图；
基于服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，服务意图图谱包括数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱；
根据服务意图图谱，分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价；
基于第一意图识别代价和第二意图识别代价，确定目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度；
在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成。
上述意图匹配方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图；基于服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，服务意图图谱包括数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱；根据服务意图图谱，分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价；基于第一意图识别代价和第二意图识别代价，确定目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度；在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成，能够达到准确地匹配交互双方的交互意图的目的，从而能够最大化地消除交互双方在数据、信息、知识、意图等内容上的不对称，提高交互体验感。
附图说明
图1为一个实施例中意图匹配方法的应用环境图；
图2为一个实施例中意图匹配方法的流程示意图；
图3为一个实施例中服务意图图谱的结构示意图；
图4为一个实施例中调整步骤的流程示意图；
图5为一个实施例中计算显式意图识别代价步骤的示意图；
图6为一个实施例中计算第一隐式意图识别代价步骤的示意图；
图7为一个实施例中计算第二隐式意图识别代价步骤的示意图；
图8为一个实施例中计算第三隐式意图识别代价步骤的示意图；
图9为一个实施例中计算第四隐式意图识别代价步骤的示意图；
图10为另一个实施例中意图匹配方法的流程示意图；
图11为一个实施例中意图匹配装置的结构框图；
图12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。
本申请实施例提供的意图匹配方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104进行通信。数据存储系统可以存储服务器104需要处理的数据。数据存储系统可以集成在服务器104上，也可以放在云上或其他网络服务器上。终端102可单独执行本申请实施例提供的意图匹配方法，终端102和服务器104也可协同执行本申请实施例提供的意图匹配方法。
当终端102单独执行意图匹配方法时，终端102获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图；基于服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，服务意图图谱包括数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱；根据服务意图图谱，分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价；基于第一意图识别代价和第二意图识别代价，确定目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度；在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成。
当终端102和服务器104协同执行意图匹配方法时，终端102获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图，并将目标业务意图和目标行为意图发送至服务器104。服务器104基于服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，服务意图图谱包括数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱；根据服务意图图谱，分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价；基于第一意图识别代价和第二意图识别代价，确定目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度；在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成。
其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑、物联网设备和便携式可穿戴设备，物联网设备可为智能音箱、智能电视、智能空调、智能车载设备等。便携式可穿戴设备可为智能手表、智能手环、头戴设备等。服务器104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。
应当理解的是，本申请实施例中使用的“第一”、“第二”、“第三”、“第四”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。除非上下文另外清楚地指出，否则单数形式的“一个”、“一”或者“该”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种意图匹配方法，该方法可以由终端或服务器单独执行，也可以由终端和服务器协同执行。以该方法应用于图1中的终端为例进行说明，包括以下步骤：
步骤202，获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图。
其中，服务提供方和服务需求方是通过终端进行业务服务交互的双方，其中，服务提供方是提供业务服务的一方（例如企业组织），服务需求方是接收业务服务的一方（例如用户）。目标业务意图是服务提供方展示某项业务的意图，例如展示资源借取信息。目标行为意图是服务需求方进行某项业务的意图，例如查看资源借取信息。
示例性地，终端获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图。
步骤204，基于服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，服务意图图谱包括数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱。
其中，业务资源组合是业务数据、业务信息和业务知识的组合，业务意图资源表征服务提供方的业务意图的集合。其中，业务数据包括至少两种类型的数据，业务信息包括至少两种类型的信息，业务知识包括至少两种类型的知识。例如，业务数据包括3种类型的数据，业务信息包括3种类型的信息，业务知识包括3种类型的知识，则业务资源组合包括3*3*3=27种组合。
行为资源组合是行为数据、行为信息和行为知识的组合，行为意图资源表征服务需求方的行为意图的集合。其中，行为数据包括至少两种类型的数据，行为信息包括至少两种类型的信息，行为知识包括至少两种类型的知识。例如，行为数据包括3种类型的数据，行为信息包括3种类型的信息，行为知识包括3种类型的知识，则行为资源组合包括3*3*3=27种组合。
服务意图图谱是由数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱整合得到的。例如，业务资源组合包括3*3*3=27种组合，行为资源组合包括3*3*3=27种组合，则服务意图图谱至少包括27*27=729个不同的服务意图图谱。
参考图3，数据图谱包括服务提供方的业务数据图谱和服务需求方的行为数据图谱。其中，采用数据节点及关联关系的图谱结构组织和存储业务数据，得到服务提供方的业务数据图谱；采用数据节点及关联关系的图谱结构组织和存储行为数据，得到服务需求方的行为数据图谱。数据图谱的节点为原始的数据，通过观察得到的结构化和非结构化资源的归类得到，是信息的单个个体，只有有限的上下文（例如，年化利率作为无上下文的业务数据在业务数据图谱）。
业务数据是交互系统需要展示的被知识和信息在上层框架下的无上下文的数据，例如资源借取数值、利率数值、标识字段字符串、资源借取期限、资源借取日期值、非实体资源类产品收益数值等。行为数据是交互中产生的点击、滑动、停留时间和用户画像模型中的数据。
信息图谱包括服务提供方的业务信息图谱和服务需求方的行为信息图谱。其中，采用数据节点及交互关系的图谱结构组织和存储业务信息，得到服务提供方的业务信息图谱；采用数据节点及交互关系的图谱结构组织和存储行为信息，得到服务需求方的行为信息图谱。信息图谱的节点是多于一个的数据，即信息，信息与交互意图相关，目前关系型数据库可以存储的内容可以称为信息，信息通过数据的组合传达上下文，可以进行连贯的观察。
业务信息是具备不确定性的业务数据的组合，例如某个时间段非实体资源类产品的收益轨迹等。行为信息是访问轨迹、用户画像信息等。
知识图谱包括服务提供方的业务知识图谱和服务需求方的行为知识图谱。其中，通过内容节点及关系的图谱结构组织和存储业务知识，得到服务提供方的业务知识图谱；通过内容节点及关系的图谱结构组织和存储业务知识，得到服务需求方的行为知识图谱。知识图谱的节点是知识，知识体现理解、解释、判定概念、行动和意图的能力，是具备统计经验的类别推理，从积累的信息中获得普遍的理解和认识，从数据中收集规则，对信息进行聚合。
业务知识是具有规律性和概念性的内容，例如问答统计、销售排名等。行为知识是用户交互过程中得到的，例如用户最近在某企业组织申请资源借取，那么用户点击行为知识可能更多的是资源借取业务服务。
意图图谱包括服务提供方的业务意图图谱和服务需求方的行为意图图谱。其中，通过意图节点以及意图关联的图谱结构组织和存储业务意图，得到服务提供方的业务意图图谱；通过意图节点以及意图关联的图谱结构组织和存储行为意图，得到服务需求方的行为意图图谱。意图图谱的节点是意图，意图是智能体为达到某一目标而选择的规划实例，意图的作用在于指导理性决策和规划未来行为。
业务意图是面向不同的服务提供对象而展现的数据、信息、知识内容可视化实例，例如对于借取资源用于购置房产的用户而言，企业组织更希望推荐相关支援类资源借取类产品的展示。行为意图为用户为了实现业务目的而规划的实例，例如查看资源数据。
示例性地，终端基于服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，服务意图图谱包括数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱。
步骤206，根据服务意图图谱，分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价。
其中，第一意图识别代价为服务需求方的目标行为意图在服务意图图谱的意图识别代价，第二意图识别代价为服务提供方的目标业务意图在服务意图图谱的意图识别代价。
示例性地，终端根据服务意图图谱，分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价。
步骤208，基于第一意图识别代价和第二意图识别代价，确定目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度。
其中，意图匹配度表征服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图的匹配程度，意图匹配度越小，越有利于消除服务提供方和服务需求方在数据、信息、知识、意图等内容的不对称，服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图越容易匹配成功。
示例性地，终端基于第一意图识别代价和第二意图识别代价，确定目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度。
步骤210，在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成。
其中，意图匹配度阈值是根据意图匹配需求预先设定的，本申请实施例对此不作限定。
示例性地，在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，终端调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，得到由调整后的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个整合得到的调整后的服务意图图谱；在基于调整后的服务意图图谱确定出的当前的意图匹配度小于上一次的意图匹配度的情况下（在第一次调整的情况下，上一次的意图匹配度即基于服务意图图谱确定出的意图匹配度；在第N次调整的情况下，N为大于等于2的整数，上一次的意图匹配度即基于第N-1次调整后的服务意图图谱确定出的意图匹配度），继续调整，直到穷尽所有的服务意图图谱，得到最小的意图匹配度，此时，确定意图匹配完成。
上述意图匹配方法中，通过获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图；基于服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，服务意图图谱包括数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱；根据服务意图图谱，分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价；基于第一意图识别代价和第二意图识别代价，确定目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度；在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成，能够达到准确地匹配交互双方的交互意图的目的，从而能够最大化地消除交互双方在数据、信息、知识、意图等内容上的不对称，提高交互体验感。
在一个实施例中，如图4所示，在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成，包括：
步骤402，在意图匹配度大于意图匹配度阈值、并且第一意图识别代价大于第二意图识别代价的情况下，调整服务提供方的业务资源组合使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小，确定意图匹配完成。
示例性地，在业务资源组合包括3*3*3=27种组合的情况下，终端在意图匹配度大于意图匹配度阈值、并且第一意图识别代价大于第二意图识别代价的情况下，调整服务提供方的业务资源组合，即从26种业务资源组合中选择任一种替换当前的服务提供方的业务资源组合，若基于调整后的服务意图图谱确定出的当前的意图匹配度大于上一次的意图匹配度，则继续调整，直至基于调整后的服务意图图谱确定出的当前的意图匹配度小于上一次的意图匹配度；在基于调整后的服务意图图谱确定出的当前的意图匹配度小于上一次的意图匹配度的情况下，继续调整，直至穷尽26种业务资源组合所对应的调整后的服务意图图谱，得到最小的意图匹配度，此时，确定意图匹配完成。
步骤404，在意图匹配度大于意图匹配度阈值、并且第一意图识别代价小于第二意图识别代价的情况下，调整服务需求方的行为资源组合使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小，确定意图匹配完成。
示例性地，在行为资源组合包括3*3*3=27种组合的情况下，终端在意图匹配度大于意图匹配度阈值、并且第一意图识别代价小于第二意图识别代价的情况下，调整服务需求方的行为资源组合，即从26种行为资源组合中选择任一种替换当前的服务需求方的行为资源组合，若基于调整后的服务意图图谱确定出的当前的意图匹配度大于上一次的意图匹配度，则继续调整，直至基于调整后的服务意图图谱确定出的当前的意图匹配度小于上一次的意图匹配度；在基于调整后的服务意图图谱确定出的当前的意图匹配度小于上一次的意图匹配度的情况下，继续调整，直至穷尽26种行为资源组合所对应的调整后的服务意图图谱，得到最小的意图匹配度，此时，确定意图匹配完成。
步骤406，在意图匹配度小于意图匹配度阈值的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小，确定意图匹配完成。
示例性地，在业务资源组合包括3*3*3=27种组合、并且行为资源组合包括3*3*3=27种组合的情况下，终端在意图匹配度小于意图匹配度阈值的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，即只从26种业务资源组合中选择任一种替换当前的服务提供方的业务资源组合、只从26种行为资源组合中选择任一种替换当前的服务需求方的行为资源组合、以及同时从26种业务资源组合中选择任一种替换当前的服务提供方的业务资源组合和从26种行为资源组合中选择任一种替换当前的服务需求方的行为资源组合，若基于调整后的服务意图图谱确定出的当前的意图匹配度大于上一次的意图匹配度，则继续调整，直至基于调整后的服务意图图谱确定出的当前的意图匹配度小于上一次的意图匹配度；在基于调整后的服务意图图谱确定出的当前的意图匹配度小于上一次的意图匹配度的情况下，继续调整，直至穷尽728（26+26+26*26=728）种业务资源组合所对应的调整后的服务意图图谱，得到最小的意图匹配度，此时，确定意图匹配完成。
本实施例中，通过将意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况分为三种情况：意图匹配度大于意图匹配度阈值、并且第一意图识别代价大于第二意图识别代价的情况、意图匹配度大于意图匹配度阈值、并且第一意图识别代价小于第二意图识别代价的情况、和意图匹配度小于意图匹配度阈值的情况，并在这三种情况下分别采用不同调整方法减小意图匹配度，能够达到在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成的目的。
在一个实施例中，基于服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，包括：根据服务需求方的历史行为资源，确定多种行为资源组合，其中，历史行为资源包括历史行为数据、历史行为信息和历史行为知识；根据多种行为资源组合和行为意图资源，构建服务需求方的第一服务意图图谱，行为意图资源表征服务需求方的历史行为意图的集合；根据服务提供方的历史业务资源，确定多种业务资源组合，其中，历史业务资源包括历史业务数据、历史业务信息和历史业务知识；根据多种业务资源组合和业务意图资源，构建服务提供方的第二服务意图图谱，业务意图资源表征服务提供方的历史业务意图的集合；整合第一服务意图图谱和第二服务意图图谱，得到服务意图图谱。
其中，行为意图资源为历史时间段内采集到的行为意图的集合。历史行为数据、历史行为信息、历史行为知识分别为历史时间段内采集到的行为数据、行为信息、行为知识。业务意图资源为历史时间段内采集到的业务意图的集合。历史业务数据、历史业务信息和历史业务知识分别为历史时间段内采集到的业务数据、业务信息、业务知识。
第一服务意图图谱为与服务需求方对应的服务意图图谱，由服务需求方的行为数据图谱、行为信息图谱、行为知识图谱和行为意图图谱整合得到。第二服务意图图谱为与服务提供方对应的服务意图图谱，由服务提供方的业务数据谱图、业务信息图谱、业务知识图谱和业务意图图谱整合得到。
示例性地，终端根据服务需求方的历史行为资源，确定多种行为资源组合，其中，历史行为资源包括历史行为数据、历史行为信息和历史行为知识；根据历史行为数据构建服务需求方的行为数据图谱，根据历史行为信息构建服务需求方的行为信息图谱，根据历史行为知识构建服务需求方的行为知识图谱，根据历史行为意图构建服务需求方的行为意图图谱，将行为数据图谱、行为信息图谱、行为知识图谱、和行为意图图谱整合，得到服务需求方的第一服务意图图谱。
终端根据服务提供方的历史业务资源，确定多种业务资源组合，其中，历史业务资源包括历史业务数据、历史业务信息和历史业务知识；根据历史业务数据构建服务提供方的业务数据图谱，根据历史业务信息构建服务提供方的业务信息图谱，根据历史业务知识构建服务提供方的业务知识图谱，根据历史业务意图构建服务提供方的业务意图图谱，将业务数据图谱、业务信息图谱、业务知识图谱、和业务意图图谱整合，得到服务提供方的第二服务意图图谱。
终端对第一服务意图图谱和第二服务意图图谱进行整合和数据清洗，得到服务意图图谱。
本实施例中，通过基于服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，能够达到构建服务意图图谱的目的。
在一个实施例中，根据服务意图图谱，分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价，包括：根据服务意图图谱中的意图图谱，计算与目标行为意图对应的显式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的显式意图识别代价；根据服务意图图谱中的数据图谱，计算与目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的第一隐式意图识别代价；根据服务意图图谱中的信息图谱，计算与目标行为意图对应的第二隐式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的第二隐式意图识别代价；根据服务意图图谱中的知识图谱，计算与目标行为意图对应的第三隐式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的第三隐式意图识别代价；根据服务意图图谱中的知识图谱，与目标行为意图对应的第四隐式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的第四隐式意图识别代价；将与目标行为意图对应的显式意图识别代价、第一隐式意图识别代价、第二隐式意图识别代价、第三隐式意图识别代价和第四隐式意图识别代价的和，作为目标行为意图的第一意图识别代价；将与目标业务意图对应的显式意图识别代价、第一隐式意图识别代价、第二隐式意图识别代价、第三隐式意图识别代价和第四隐式意图识别代价的和，作为目标业务意图的第二意图识别代价。
其中，显式意图是服务意图图谱中已有的交互行为路径和交互业务路径信息。隐式意图是根据显式意图、行为资源组合、以及业务资源组合推理得到的路径信息，不是以直接意图形式存在的意图，而是存在于数据、信息、知识、意图中。
与目标行为意图对应的显式意图识别代价（）是目标行为意图在服务意图图谱（DIKP，即Data-Information-Knowledge-Purpose）上的搜索代价，与服务意图图谱中的意图图谱的规模及与目标行为意图的关联集合的规模有关。
与目标行为意图对应的隐式意图识别代价（）是与目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价、第二隐式意图识别代价、第三隐式意图识别代价和第四隐式意图识别代价。其中，与目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价（）是目标行为意图在服务意图图谱中的数据图谱（D）上识别隐式意图的代价，与目标行为意图对应的第二隐式意图识别代价（）是目标行为意图在服务意图图谱中的信息图谱（I）上识别隐式意图的代价，与目标行为意图对应的第三隐式意图识别代价（）是目标行为意图在服务意图图谱中的知识图谱（K）上识别隐式意图的代价，与目标行为意图对应的第四隐式意图识别代价（）是目标行为意图在服务意图图谱中的意图图谱（P）上识别隐式意图的代价。
与目标业务意图对应的显式意图识别代价是目标业务意图在服务意图图谱（DIKP）上的搜索代价，与服务意图图谱中的意图图谱的规模及与目标业务意图的关联集合的规模有关。与目标业务意图对应的隐式意图识别代价是与目标业务意图对应的第一隐式意图识别代价、第二隐式意图识别代价、第三隐式意图识别代价和第四隐式意图识别代价。其中，与目标业务意图对应的第一隐式意图识别代价是目标业务意图在服务意图图谱中的数据图谱上识别隐式意图的代价，与目标业务意图对应的第二隐式意图识别代价是目标业务意图在服务意图图谱中的信息图谱上识别隐式意图的代价，与目标业务意图对应的第三隐式意图识别代价是目标业务意图在服务意图图谱中的知识图谱上识别隐式意图的代价，与目标业务意图对应的第四隐式意图识别代价是目标业务意图在服务意图图谱中的意图图谱上识别隐式意图的代价。
示例性地，终端根据服务意图图谱中的意图图谱，计算与目标行为意图对应的显式意图识别代价（）；根据服务意图图谱中的数据图谱，计算与目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价（）；根据服务意图图谱中的信息图谱，计算与目标行为意图对应的第二隐式意图识别代价（）；根据服务意图图谱中的知识图谱，计算与目标行为意图对应的第三隐式意图识别代价（）；根据服务意图图谱中的知识图谱，计算与目标行为意图对应的第四隐式意图识别代价（）；将第一隐式意图识别代价、第二隐式意图识别代价、第三隐式意图识别代价和第四隐式意图识别代价的和，作为与目标行为意图对应的隐式意图识别代价（），并将与目标行为意图对应的隐式意图识别代价与目标行为意图对应的显式意图识别代价的和，作为目标行为意图的第一意图识别代价（），即为：
。
同样地，终端根据服务意图图谱中的意图图谱，计算与目标业务意图对应的显式意图识别代价；根据服务意图图谱中的数据图谱，计算与目标业务意图对应的第一隐式意图识别代价；根据服务意图图谱中的信息图谱，计算与目标业务意图对应的第二隐式意图识别代价；根据服务意图图谱中的知识图谱，计算与目标业务意图对应的第三隐式意图识别代价；根据服务意图图谱中的知识图谱，计算与目标业务意图对应的第四隐式意图识别代价；将与目标业务意图对应的显式意图识别代价、第一隐式意图识别代价、第二隐式意图识别代价、第三隐式意图识别代价和第四隐式意图识别代价的和，作为目标业务意图的第二意图识别代价。
本实施例中，通过服务意图图谱中的数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱，能够达到计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价的目的。
在一个实施例中，根据服务意图图谱中的意图图谱，计算与目标行为意图对应的显式意图识别代价，包括：确定服务意图图谱中的意图图谱的意图规模；确定服务意图图谱中的意图图谱中与目标行为意图对应的关联集合以及关联集合规模；将意图规模和关联集合规模的和，作为与目标行为意图对应的显式意图识别代价。
其中，服务意图图谱中的意图图谱的意图规模是服务意图图谱中的意图图谱的规模，也就是服务意图图谱中的意图图谱所包括的节点数量。与目标行为意图对应的关联集合是服务意图图谱中的意图图谱中与目标行为意图关联的意图的集合，也就是服务意图图谱中的意图图谱中与表示目标行为意图的节点相连的节点的集合。关联集合规模，也称关联频度，为关联集合中所包括的意图的数量，也就是服务意图图谱中的意图图谱与表示目标行为意图的节点相连的节点在服务意图图谱中的意图图谱中出现的次数之和。
示例性地，如图5所示，终端统计服务意图图谱中的意图图谱的意图规模，并统计服务意图图谱中的意图图谱中与目标行为意图对应的关联集合的关联集合规模，根据以下公式，计算得到与目标行为意图对应的显式意图识别代价。
EXCOST1=SCALEINTENSION_GRAPH+AssociationNum|AssociationSet
上述公式中，是服务意图图谱中的意图图谱的规模，取值为8，是关联集合规模，取值为3，是与目标行为意图对应的显式意图识别代价，取值为11。
本实施例中，通过统计服务意图图谱中的意图图谱的意图规模、与目标行为意图对应的关联集合的关联集合规模，能够达到计算出与目标行为意图对应的显式意图识别代价的目的。
在一个实施例中，根据服务意图图谱中的意图图谱，计算与目标业务意图对应的显式意图识别代价，包括：确定服务意图图谱中的意图图谱的意图规模；确定服务意图图谱中的意图图谱中与目标业务意图对应的关联集合、以及与目标业务意图对应的关联集合的关联集合规模；将意图规模和与目标业务意图对应的关联集合的关联集合规模的和，作为与目标业务意图对应的显式意图识别代价。
在一个实施例中，服务意图图谱由服务需求方对应的第一服务意图图谱和服务提供方对应的第二服务意图图谱整合得到，根据服务意图图谱中的数据图谱，计算与目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价，包括：统计服务意图图谱中的数据图谱中各数据在第一服务意图图谱中的数据图谱中出现的第一数据频度，以及在第二服务意图图谱中的数据图谱中出现的第二数据频度；将第一数据频度和第二数据频度，进行加权求和，得到各数据在服务意图图谱中的数据图谱中出现的综合数据频度；根据目标行为意图，确定第一预设条件；将满足第一预设条件的数据的综合数据频度进行加权求和，得到与目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价。
其中，第一预设条件是根据目标行为意图确定的，本申请实施例对此不作限定。例如，第一预设条件可以是综合数据频度大于综合数据频度阈值，其中综合数据频度阈值是根据意图匹配需求预先设定的，本申请实施例对此不作限定。
在服务意图图谱中的数据图谱上识别意图，是通过数据关联频度的统计，得到数据出现的综合数据频度Frequency，若综合数据频度Frequency大于综合数据频度阈值Frequency0，则认为是隐式意图，并由数据图谱中综合数据频度大于综合数据频度阈值的节点形成一个集合，这个集合是从数据图谱上识别出的隐式意图集合。
数据关联频度包括第一数据频度和第二数据频度，其中，第一数据频度为服务意图图谱中的数据图谱中每个数据在第一服务意图图谱中的数据图谱中出现的频度，第二数据频度为服务意图图谱中的数据图谱中每个数据在第二服务意图图谱中的数据图谱中出现的频度。综合数据频度为服务意图图谱中的数据图谱中每个数据在服务意图图谱中的数据图谱中出现的综合频度。
服务意图图谱由服务需求方对应的第一服务意图图谱和服务提供方对应的第二服务意图图谱整合得到，因此服务意图图谱中的数据图谱中既包括第一服务意图图谱中的数据图谱（也称作行为数据图谱），也包括第二服务意图图谱中的数据图谱（也称作业务数据图谱），服务意图图谱中的数据图谱中任一数据可以仅在第一服务意图图谱中的数据图谱中出现，可以仅在第二服务意图图谱中的数据图谱中出现，也可以同时在第一服务意图图谱中的数据图谱和第二服务意图图谱中的数据图谱中出现。
示例性地，终端统计服务意图图谱中的数据图谱中每个数据在第一服务意图图谱中的数据图谱中出现的第一数据频度，以及在第二服务意图图谱中的数据图谱中出现的第二数据频度；根据以下公式，计算得到每个数据在服务意图图谱中的数据图谱中出现的综合数据频度。
上述公式中，是数据在第一服务意图图谱中的数据图谱（DG|serviceNeeder）中出现的第一数据频度，是数据在第二服务意图图谱中的数据图谱（DG|serviceProvider）中出现的第二数据频度，h1是识别服务意图图谱中的数据图谱中每个数据在第一服务意图图谱中的数据图谱中出现的难度系数，h2是识别服务意图图谱中的数据图谱中每个数据在第二服务意图图谱中的数据图谱中出现的难度系数。
在数据仅在第一服务意图图谱中的数据图谱中出现的情况下，h2取值为0；在数据仅在第二服务意图图谱中的数据图谱中出现的情况下，h1取值为0；在数据同时在第一服务意图图谱中的数据图谱和第二服务意图图谱中的数据图谱中出现的情况下，h1和h2的取值是通过训练机器学习模型得到的，且h1和h2的和为1。
如图6所示，终端根据目标行为意图（图6所示的目标行为意图为“查看资源借取信息”），确定第一预设条件为综合数据频度大于综合数据频度阈值（例如综合数据频度阈值为70），根据第一预设条件，确定满足第一预设条件的数据的节点的集合为{“资源借取产品A”，“资源借取产品B”，“个人资源借取H”}；根据以下公式，计算得到与目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价。
上述公式中，是满足第一预设条件的n个数据中每个数据的综合数据频度，是服务意图图谱中的数据图谱中表示满足第一预设条件的数据的节点的集合。是各数据的综合数据频度的权重系数，可以是预设设置的常数，也可以是通过训练得到的。 是与目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价，其取值为108.8（即 0.4*120 + 0.4*112 + 0.2*80 = 108.8）。
本实施例中，通过计算各数据在服务意图图谱中的数据图谱中出现的综合数据频度，根据目标行为意图，确定第一预设条件，并将满足第一预设条件的数据的综合数据频度进行加权求和，能够达到计算出与目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价的目的。
在一个实施例中，服务意图图谱由服务需求方对应的第一服务意图图谱和服务提供方对应的第二服务意图图谱整合得到，根据服务意图图谱中的数据图谱，计算与目标业务意图对应的第一隐式意图识别代价，包括：统计服务意图图谱中的数据图谱中各数据在第一服务意图图谱中的数据图谱中出现的第一数据频度，以及在第二服务意图图谱中的数据图谱中出现的第二数据频度；将第一数据频度和第二数据频度，进行加权求和，得到各数据在服务意图图谱中的数据图谱中出现的综合数据频度；根据目标业务意图，确定第五预设条件；将满足第五预设条件的数据的综合数据频度进行加权求和，得到与目标业务意图对应的第一隐式意图识别代价。
其中，第五预设条件是根据目标业务意图确定的，本申请实施例对此不作限定。例如，第五预设条件可以是综合数据频度大于综合数据频度阈值，其中综合数据频度阈值是根据意图匹配需求预先设定的，本申请实施例对此不作限定。
在一个实施例中，服务意图图谱由服务需求方对应的第一服务意图图谱和服务提供方对应的第二服务意图图谱整合得到，根据服务意图图谱中的信息图谱，计算与目标行为意图对应的第二隐式意图识别代价，包括：统计服务意图图谱中的信息图谱中各信息在第一服务意图图谱中的信息图谱中出现的第一信息频度，以及在与第二服务意图图谱中的信息图谱中出现的第二信息频度；将第一信息频度和第二信息频度，进行加权求和，得到各信息在服务意图图谱中的信息图谱中出现的综合信息频度；根据目标行为意图，确定第二预设条件；将满足第二预设条件的信息的综合信息频度进行加权求和，得到与目标行为意图对应的第二隐式意图识别代价。
其中，第二预设条件是根据目标行为意图确定的，本申请实施例对此不作限定。例如，第二预设条件可以是综合信息频度大于综合信息频度阈值，其中综合信息频度阈值是根据意图匹配需求预先设定的，本申请实施例对此不作限定。
在服务意图图谱中的信息图谱上识别意图，是通过对信息交互的频度进行统计，是从行为交互层面进行的处理，是对动态数据的分析，得到信息交互的综合信息频度Interaction，若综合信息频度Interaction大于综合信息频度阈值Interaction0，则认为是隐式意图，并由信息图谱中综合信息频度大于综合信息频度阈值的节点形成一个集合，这个集合是从信息图谱上识别出的隐式意图集合。
信息交互的频度包括第一信息频度和第二信息频度，其中，第一信息频度为服务意图图谱中的信息图谱中每个信息在第一服务意图图谱中的信息图谱中出现的频度，第二信息频度为服务意图图谱中的信息图谱中每个信息在第二服务意图图谱中的信息图谱中出现的频度。综合信息频度为服务意图图谱中的信息图谱中每个信息在服务意图图谱中的信息图谱中出现的综合频度。
服务意图图谱由服务需求方对应的第一服务意图图谱和服务提供方对应的第二服务意图图谱整合得到，因此服务意图图谱中的信息图谱中既包括第一服务意图图谱中的信息图谱（也称作行为信息图谱），也包括第二服务意图图谱中的信息图谱（也称作业务信息图谱），服务意图图谱中的信息图谱中任一信息可以仅在第一服务意图图谱中的信息图谱中出现，可以仅在第二服务意图图谱中的信息图谱中出现，也可以同时在第一服务意图图谱中的信息图谱和第二服务意图图谱中的信息图谱中出现。
示例性地，终端统计服务意图图谱中的信息图谱中每个信息在第一服务意图图谱中的信息图谱中出现的第一信息频度，以及在第二服务意图图谱中的信息图谱中出现的第二信息频度；根据以下公式，计算得到每个信息在服务意图图谱中的信息图谱中出现的综合信息频度。
上述公式中，是信息在第一服务意图图谱中的信息图谱（IG|serviceNeeder）中出现的第一信息频度，是信息在第二服务意图图谱中的信息图谱（IG|serviceProvider）中出现的第二信息频度，h1是识别服务意图图谱中的信息图谱中每个信息在第一服务意图图谱中的信息图谱中出现的难度系数，h2是识别服务意图图谱中的信息图谱中每个信息在第二服务意图图谱中的信息图谱中出现的难度系数。
在信息仅在第一服务意图图谱中的信息图谱中出现的情况下，h2取值为0；在信息仅在第二服务意图图谱中的信息图谱中出现的情况下，h1取值为0；在信息同时在第一服务意图图谱中的信息图谱和第二服务意图图谱中的信息图谱中出现的情况下，h1和h2的取值是通过训练机器学习模型得到的，且h1和h2的和为1。
如图7所示，终端根据目标行为意图（图7所示的目标行为意图为“查看资源借取信息”），确定第二预设条件为综合信息频度大于综合信息频度阈值（例如综合信息频度阈值为75），根据第二预设条件，确定满足第二预设条件的信息的节点的集合为{“申请资源借取产品A”，“查看资源借取产品A的利率”，“查看个人资源借取H的情况”}；根据以下公式，计算得到与目标行为意图对应的第二隐式意图识别代价。
上述公式中，是满足第二预设条件的n个信息中每个信息的综合信息频度，是服务意图图谱中的信息图谱中表示满足第二预设条件的信息的节点的集合。 是各信息的综合信息频度的权重系数，可以是预设设置的常数，也可以是通过训练得到的。 是与目标行为意图对应的第二隐式意图识别代价，其取值为108.8（即 0.4*120 + 0.4*112 + 0.2*80 = 108.8）。
本实施例中，通过计算各信息在服务意图图谱中的信息图谱中出现的综合信息频度，根据目标行为意图，确定第二预设条件，并将满足第二预设条件的信息的综合信息频度进行加权求和，能够达到计算出与目标行为意图对应的第二隐式意图识别代价的目的。
在一个实施例中，服务意图图谱由服务需求方对应的第一服务意图图谱和服务提供方对应的第二服务意图图谱整合得到，根据服务意图图谱中的信息图谱，计算与目标业务意图对应的第二隐式意图识别代价，包括：统计服务意图图谱中的信息图谱中各信息在第一服务意图图谱中的信息图谱中出现的第一信息频度，以及在第二服务意图图谱中的信息图谱中出现的第二信息频度；将第一信息频度和第二信息频度，进行加权求和，得到各信息在服务意图图谱中的信息图谱中出现的综合信息频度；根据目标业务意图，确定第六预设条件；将满足第六预设条件的信息的综合信息频度进行加权求和，得到与目标业务意图对应的第一隐式意图识别代价。
其中，第六预设条件是根据目标业务意图确定的，本申请实施例对此不作限定。例如，第六预设条件可以是综合信息频度大于综合信息频度阈值，其中综合信息频度阈值是根据意图匹配需求预先设定的，本申请实施例对此不作限定。
在一个实施例中，服务意图图谱由服务需求方对应的第一服务意图图谱和服务提供方对应的第二服务意图图谱整合得到，根据服务意图图谱中的知识图谱，计算与目标行为意图对应的第三隐式意图识别代价，包括：统计服务意图图谱中的知识图谱中各路径的第一路径置信度和第二路径置信度，其中，第一路径置信度表征路径在第一服务意图图谱中的知识图谱中出现的频度，第二路径置信度表征路径在第二服务意图图谱中的知识图谱中出现的频度；将第一路径置信度和第二路径置信度，进行加权求和，得到各路径的综合路径置信度；根据目标行为意图，确定第三预设条件；将满足第三预设条件的路径的综合路径置信度进行加权求和，得到与目标行为意图对应的第三隐式意图识别代价。
其中，第三预设条件是根据目标行为意图确定的，本申请实施例对此不作限定。例如，第三预设条件可以是综合路径置信度大于综合路径置信度阈值，其中综合路径置信度阈值是根据意图匹配需求预先设定的，本申请实施例对此不作限定。
在服务意图图谱中的知识图谱上识别意图，是通过知识推理过程中的路径置信度进行数理计算，利用各类关系及推理技术进行类人脑推理，得到知识路径的综合路径置信度Confidence，若综合路径置信度Confidence大于综合路径置信度阈值Confidence0，则认为是隐式意图，并由知识图谱中综合路径置信度大于综合路径置信度阈值的路径形成一个集合，这个集合是从知识图谱上识别出的隐式意图集合。
路径置信度包括第一路径置信度和第二路径置信度，其中，第一路径置信度表征路径在第一服务意图图谱中的知识图谱中出现的频度，第二路径置信度表征路径在第二服务意图图谱中的知识图谱中出现的频度。综合路径置信度表征路径在服务意图图谱中的知识图谱中出现的综合频度。
服务意图图谱由服务需求方对应的第一服务意图图谱和服务提供方对应的第二服务意图图谱整合得到，因此服务意图图谱中的知识图谱中既包括第一服务意图图谱中的知识图谱（也称作行为知识图谱），也包括第二服务意图图谱中的知识图谱（也称作业务知识图谱），服务意图图谱中的知识图谱中任一知识可以仅在第一服务意图图谱中的知识图谱中出现，可以仅在第二服务意图图谱中的知识图谱中出现，也可以同时在第一服务意图图谱中的知识图谱和第二服务意图图谱中的知识图谱中出现。
示例性地，终端统计服务意图图谱中的知识图谱中每条路径的第一路径置信度和第二路径置信度，根据以下公式，计算得到每条路径的综合路径置信度。
上述公式中，是服务意图图谱中的知识图谱中每条路径的第一路径置信度，即路径在第一服务意图图谱中的知识图谱（KG|serviceNeeder）中出现的频度，是服务意图图谱中的知识图谱中每条路径的第二路径置信度，即路径在第二服务意图图谱中的知识图谱（KG|serviceProvider）中出现的频度，h1是识别服务意图图谱中的知识图谱中每条路径在第一服务意图图谱中的知识图谱中出现的难度系数，h2是识别服务意图图谱中的知识图谱中每条路径在第二服务意图图谱中的知识图谱中出现的难度系数。
在路径仅在第一服务意图图谱中的知识图谱中出现的情况下，h2取值为0；在路径仅在第二服务意图图谱中的知识图谱中出现的情况下，h1取值为0；在路径同时在第一服务意图图谱中的知识图谱和第二服务意图图谱中的知识图谱中出现的情况下，h1和h2的取值是通过训练机器学习模型得到的，且h1和h2的和为1。
如图8所示，终端根据目标行为意图（图8所示的目标行为意图为“查看资源借取信息”），确定第三预设条件为综合路径置信度大于综合路径置信度阈值（例如综合路径置信度阈值为110），根据第三预设条件，确定满足第三预设条件的路径的集合为{“查看资源借取信息—>申请资源借取产品A—>填写申请资源借取信息A”，“查看资源借取信息—>查看资源借取产品A的利率—>申请资源借取产品A” }（其中，路径“查看资源借取信息—>申请资源借取产品A—>填写申请资源借取信息A”的综合路径置信度由图8所示的100和140加权求和得到，例如100*0.2 + 140*0.8 = 132；路径“查看资源借取信息—>查看资源借取产品A的利率—>申请资源借取产品A”的综合路径置信度由图8所示的110和114加权求和得到，例如110 *0.2 + 114*0.8 = 113.2）；根据以下公式，计算得到与目标行为意图对应的第三隐式意图识别代价。
上述公式中，是满足第三预设条件的n条路径中每条路径的综合路径置信度，是服务意图图谱中的知识图谱中满足第三预设条件的路径的集合。是各路径的综合路径置信度的权重系数，可以是预设设置的常数，也可以是通过训练得到的。 是与目标行为意图对应的第三隐式意图识别代价，其取值为122.6（即 0.5*132 + 0.5*113.2 = 122.6）。
本实施例中，通过计算各路径的综合路径置信度，根据目标行为意图，确定第三预设条件，并将满足第三预设条件的路径的综合路径置信度进行加权求和，能够达到计算出与目标行为意图对应的第三隐式意图识别代价的目的。
在一个实施例中，服务意图图谱由服务需求方对应的第一服务意图图谱和服务提供方对应的第二服务意图图谱整合得到，根据服务意图图谱中的知识图谱，计算与目标业务意图对应的第三隐式意图识别代价，包括：统计服务意图图谱中的知识图谱中各路径的第一路径置信度和第二路径置信度，其中，第一路径置信度表征路径在第一服务意图图谱中的知识图谱中出现的频度，第二路径置信度表征路径在第二服务意图图谱中的知识图谱中出现的频度；将第一路径置信度和第二路径置信度，进行加权求和，得到各路径的综合路径置信度；根据目标业务意图，确定第七预设条件；将满足第七预设条件的路径的综合路径置信度进行加权求和，得到与目标业务意图对应的第三隐式意图识别代价。
其中，第七预设条件是根据目标业务意图确定的，本申请实施例对此不作限定。例如，第七预设条件可以是综合路径置信度大于综合路径置信度阈值，其中综合路径置信度阈值是根据意图匹配需求预先设定的，本申请实施例对此不作限定。
在一个实施例中，路径包括至少一条边，服务意图图谱中的知识图谱中每条路径的第一路径置信度的统计步骤，包括：统计服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点在第一服务意图图谱中的知识图谱中同时出现的第一边频度，并统计第一服务意图图谱中的知识图谱的第一知识规模；将第一边频度与第一知识规模的比值，作为任意两个节点的第一支持度；统计任意两个节点中的第一节点在第一服务意图图谱中的知识图谱中出现的第一节点频度；将第一节点频度与第一知识规模的比值，作为第一节点的第一支持度；将任意两个节点的第一支持度与第一节点的第一支持度的比值，作为由任意两个节点组成的边的第一置信度；统计路径所包括的至少一条边的第一置信度；将路径所包括的至少一条边的第一置信度进行加权求和，得到路径的第一路径置信度。
其中，第一边频度是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点在第一服务意图图谱中的知识图谱中同时出现的频度。第一知识规模是第一服务意图图谱中的知识图谱的规模，也就是第一服务意图图谱中的知识图谱所包括的节点数量。任意两个节点的第一支持度是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点在第一服务意图图谱中的知识图谱上的支持度。第一节点频度是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点（例如A和B）中的第一节点（例如A）在第一服务意图图谱中的知识图谱中出现的频度。第一节点的第一支持度是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点中的第一节点在第一服务意图图谱中的知识图谱上的支持度。
边的第一置信度是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点组成的边在第一服务意图图谱中的知识图谱上的置信度。
示例性地，终端统计服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点在第一服务意图图谱中的知识图谱中同时出现的第一边频度，并统计第一服务意图图谱中的知识图谱的第一知识规模，根据以下公式，计算得到这两个节点的第一支持度。
上述公式中，是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点在第一服务意图图谱中的知识图谱中同时出现的第一边频度，是第一服务意图图谱中的知识图谱的第一知识规模，是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点的第一支持度。
终端统计服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点中的第一节点在第一服务意图图谱中的知识图谱中出现的第一节点频度，根据以下公式，计算得到第一节点的第一支持度。
上述公式中，是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点中的第一节点在第一服务意图图谱中的知识图谱中出现的第一节点频度，是第一服务意图图谱中的知识图谱的第一知识规模，是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点的第一节点的第一支持度。
终端根据以下公式，计算得到服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点组成的边的第一置信度。
上述公式中，是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点的第一支持度，是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点的第一节点的第一支持度，是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点组成的边的第一置信度。
终端统计路径所包括的至少一条边的第一置信度；将路径所包括的至少一条边的第一置信度进行加权求和，得到路径的第一路径置信度。
本实施例中，通过计算服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点的第一支持度和任意两个节点中的第一节点的第一支持度，得到任意两个节点组成的边的第一置信度，将路径所包括的至少一条边的第一置信度进行加权求和，能够达到计算出路径的第一路径置信度的目的。
在一个实施例中，路径包括至少一条边，服务意图图谱中的知识图谱中每条路径的第二路径置信度的统计步骤，包括：统计服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点在第二服务意图图谱中的知识图谱中同时出现的第二边频度，并统计第二服务意图图谱中的知识图谱的第二知识规模；将第二边频度与第二知识规模的比值，作为任意两个节点的第二支持度；统计任意两个节点中的第一节点在第二服务意图图谱中的知识图谱中出现的第二节点频度；将第二节点频度与第二知识规模的比值，作为第一节点的第二支持度；将任意两个节点的第二支持度与第一节点的第二支持度的比值，作为由任意两个节点组成的边的第二置信度；统计路径所包括的至少一条边的第二置信度；将路径所包括的至少一条边的第二置信度进行加权求和，得到路径的第二路径置信度。
其中，第二边频度是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点在第二服务意图图谱中的知识图谱中同时出现的频度。第二知识规模是第二服务意图图谱中的知识图谱的规模，也就是第二服务意图图谱中的知识图谱所包括的节点数量。任意两个节点的第二支持度是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点在第二服务意图图谱中的知识图谱上的支持度。第二节点频度是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点（例如A和B）中的第一节点（例如A）在第二服务意图图谱中的知识图谱中出现的频度。第一节点的第二支持度是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点中的第一节点在第二服务意图图谱中的知识图谱上的支持度。
边的第二置信度是服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点组成的边在第二服务意图图谱中的知识图谱上的置信度。
路径所包括的至少一条边的置信度是由边的第一置信度和边的第二置信度加权求和得到的。
如图8所示，路径“查看资源借取信息—>申请资源借取产品A—>填写申请资源借取信息A”包括两条边，其中第一条边“查看资源借取信息—>申请资源借取产品A”的边的置信度为100，第二条边“申请资源借取产品A—>填写申请资源借取信息A”的边的置信度为140，其中，100是第一条边的第一置信度和第一条边的第二置信度加权求和得到，140是第二条边的第一置信度和第二条边的第二置信度加权求和得到。
在一个实施例中，根据服务意图图谱中的知识图谱，计算与目标行为意图对应的第四隐式意图识别代价，包括：统计各路径所包括的至少一条边的置信度，统计每条边在服务意图图谱的意图图谱中出现的边频度，将各路径所包括的至少一条边的置信度和对应的边频度的乘积求和，得到各路径的关联量；根据目标行为意图，确定第四预设条件；将满足第四预设条件的路径的关联量进行加权求和，得到与目标行为意图对应的第四隐式意图识别代价。
其中，第四预设条件是根据目标行为意图确定的，本申请实施例对此不作限定。例如，第四预设条件可以是关联量大于关联量阈值，其中关联量阈值是根据意图匹配需求预先设定的，本申请实施例对此不作限定。
在服务意图图谱中的意图图谱上识别意图，是通过意图之间共同出现的频度来评估的，得到路径的关联量Relation，若路径的关联量Relation大于路径的关联量阈值Relation0，则认为是合法路径，并由意图图谱中关联量大于关联量阈值的路径形成一个集合，这个集合是从意图图谱上识别出的合法路径集合。
参考上述实施例，路径所包括的至少一条边的置信度是由边的第一置信度和边的第二置信度加权求和得到的。每条边在服务意图图谱的意图图谱中出现的边频度是服务意图图谱中的意图图谱中任意两个节点组合而成的边在服务意图图谱中的意图图谱中出现的频度。
路径的关联量是路径所包括的至少一条边的边的关联量之和。
示例性地，如图9所示，终端统计各路径所包括的至少一条边的置信度，统计每条边在服务意图图谱的意图图谱中出现的边频度，根据以下公式，计算得到各路径的关联量。
上述公式中，是路径所包括的每条边的置信度，是每条边在服务意图图谱的意图图谱中出现的边频度，是路径所包括的每条边的关联量，是路径的关联量。如图9所示，路径的关联量包括三条路径的路径的关联量，分别是：
Relationpath1 = 0.9*60 + 0.9*60 = 108
Relationpath2 = 0.8*50 + 0.8*50 + 0.8*50 = 120
Relationpath3 = 0.7*30 + 0.6*20 + 0.7*30 + 0.7*30 = 75。
终端根据目标行为意图（图9所示的目标行为意图为从显式意图“资源储存意图”到隐式意图“购买非实体资源类产品意图”），确定第四预设条件为路径的关联量大于路径的关联量阈值（例如路径的关联量阈值为100），根据第四预设条件，确定满足第四预设条件的路径的集合为{“资源储存意图—>了解非实体资源类产品意图—>购买非实体资源类产品意图”，“资源储存意图—>浏览生活馆意图—>缴费意图—>购买非实体资源类产品意图”}；根据以下公式，计算得到与目标行为意图对应的第四隐式意图识别代价。
上述公式中，是满足第四预设条件的n条路径中每条路径的关联量，是服务意图图谱中的意图图谱中满足第四预设条件的路径的集合。是各路径的关联量的权重系数，可以是预设设置的常数，也可以是通过训练得到的。 是与目标行为意图对应的第四隐式意图识别代价，其取值为92（即 0.5*108 +0.5*120 = 114）。
本实施例中，通过计算各路径的关联量，根据目标行为意图，确定第四预设条件，并将满足第四预设条件的路径的关联量进行加权求和，能够达到计算出与目标行为意图对应的第四隐式意图识别代价的目的。
在一个实施例中，根据服务意图图谱中的知识图谱，计算与目标业务意图对应的第四隐式意图识别代价，包括：根据服务意图图谱中的知识图谱，计算与目标业务意图对应的第四隐式意图识别代价，包括：统计各路径所包括的至少一条边的置信度，统计每条边在服务意图图谱的意图图谱中出现的边频度，将各路径所包括的至少一条边的置信度和对应的边频度的乘积求和，得到各路径的关联量；根据目标业务意图，确定第八预设条件；将满足第八预设条件的路径的关联量进行加权求和，得到与目标业务意图对应的第四隐式意图识别代价。
其中，第八预设条件是根据目标业务意图确定的，本申请实施例对此不作限定。例如，第八预设条件可以是关联量大于关联量阈值，其中关联量阈值是根据意图匹配需求预先设定的，本申请实施例对此不作限定。
在一个实施例中，基于第一意图识别代价和第二意图识别代价，确定目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度，包括：计算第一意图识别代价和第二意图识别代价的差值的绝对值；计算第一意图识别代价和第二意图识别代价的代价和；将差值的绝对值与代价和的比值，作为目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度。
示例性地，终端根据以下公式，计算得到第一意图识别代价和第二意图识别代价的差值的绝对值。
上述公式中，是第一意图识别代价和第二意图识别代价的差值的绝对值，是第一意图识别代价，是第二意图识别代价。
终端根据以下公式，计算得到目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度。
上述公式中，是目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度。
本实施例中，通过第一意图识别代价和第二意图识别代价，能够达到计算出目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度的目的。
在一个实施例中，如图10所示，提供了一种意图匹配方法，包括以下步骤：
S1、获取服务提供方的业务资源（即上述实施例中的历史业务资源）、意图资源（即上述实施例中的业务意图资源）；业务资源包括业务数据（即上述实施例中的历史业务数据）、和业务信息（即上述实施例中的历史业务信息）、业务知识（即上述实施例中的历史业务知识），构建业务数据图谱、业务信息图谱、业务知识图谱、和业务意图图谱，并构建与服务提供方对应的DIKP图谱（即上述实施例中的第一服务意图图谱）；
S2、获取金融服务需求方的行为资源（即上述实施例中的历史行为资源）、意图资源（即上述实施例中的行为意图资源）；行为资源包括行为数据（即上述实施例中的历史行为数据）、行为信息（即上述实施例中的历史行为信息）、行为知识（即上述实施例中的历史行为知识），构建行为数据图谱、行为信息图谱、行为知识图谱、和行为意图图谱，并构建与服务需求方对应的DIKP图谱（即上述实施例中的第二服务意图图谱）；并将与服务提供方对应的DIKP图谱和与服务需求方对应的DIKP图谱进行整合，得到服务意图图谱；
S3、获取服务提供方和需求方的交互意图，交互意图包括服务需求方的目标行为意图和服务提供方的目标业务意图，基于服务意图图谱，进行意图匹配计算，包括：计算服务需求方的目标行为意图在服务意图图谱的意图识别代价COST1（即上述实施例中的第一意图识别代价），计算服务提供方的目标业务意图在服务意图图谱的意图识别代价COST2（即上述实施例中的第二意图识别代价）；计算COST1与COST2的差值MINUX即为匹配评估值，意图匹配度MATE为MINUX除以COST1与COST2之和；
S4、循环消减信息不对称：若MATE大于阈值MATE0，且COST1大于COST2，则调整服务提供方交互界面展示的业务资源组合BUSINESS_DIK，直到MATE至小于阈值MATE0，且MATE为最小值；若MATE大于阈值MATE0，且COST1小于COST2，则调整服务需求方的行为资源组合ACTION_DIK，直到MATE小于阈值MATE0，且MATE为最小值；若MATE小于阈值MATE0，则继续尝试其他资源组合，直到MATE为最小；MATE小于阈值MATE0，则表示意图基本匹配，信息不对称性（即交互双方在数据、信息、知识、意图等内容上的不对称性）消减到可控级别，MATE为最小值则表示当前交互双方意图为最佳匹配，信息不对称为最优消减。
其中，步骤S4还包括：业务资源组合BUSINESS_DIK是业务数据、业务信息、业务知识的不同组合情形，共有3*3*3=27种组合方案，通过交互界面展示；行为资源组合ACTION_DIK是行为数据、行为信息、行为知识的不同组合情形，也共有3*3*3=27种组合方案，通过交互界面引导获取调整的资源；交互意图包括但不限于资源储存意图、资源借取意图等。比较意图匹配度与意图匹配度阈值的处理过程如下：
本实施例中，通过构建数据图谱、信息图谱、知识图谱，实现了对业务服务提供方资源和需求方资源的管理；通过构建服务意图图谱（DIKP图谱），基于服务意图图谱分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价，实现了对交互双方的意图识别代价和意图匹配度计算；并且，在意图匹配度为最小值时确定意图匹配完成，从而达到了准确地匹配交互双方意图的目的，服务提供方的目标行为意图和服务需求方的目标业务意图的匹配，消减了服务中提供及需求的交互双方在数据、信息、知识、意图等内容上的不对称性，提升了交互界面的交互体验感。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及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，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些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中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于实现上述所涉及的意图匹配方法的意图匹配装置。该装置所提供的解决问题的实现方案与上述方法中所记载的实现方案相似，故下面所提供的一个或多个意图匹配装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于意图匹配方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，如图11所示，提供了一种意图匹配装置1100，包括：获取模块1102、确定模块1104、计算模块1106和调整模块1108，其中：
获取模块1102，用于获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图。
确定模块1104，用于基于服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，服务意图图谱包括数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱。
计算模块1106，用于根据服务意图图谱，分别计算目标行为意图的第一意图识别代价和目标业务意图的第二意图识别代价。
计算模块1106，还用于基于第一意图识别代价和第二意图识别代价，确定目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度。
调整模块1108，用于在意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成。
在一个实施例中，调整模块1108还用于在意图匹配度大于意图匹配度阈值、并且第一意图识别代价大于第二意图识别代价的情况下，调整服务提供方的业务资源组合使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小，确定意图匹配完成；在意图匹配度大于意图匹配度阈值、并且第一意图识别代价小于第二意图识别代价的情况下，调整服务需求方的行为资源组合使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小，确定意图匹配完成；在意图匹配度小于意图匹配度阈值的情况下，调整服务提供方的业务资源组合、服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得服务意图图谱发生变化，以减小意图匹配度，直到意图匹配度不再减小，确定意图匹配完成。
在一个实施例中，确定模块1104还用于根据服务需求方的历史行为资源，确定多种行为资源组合，其中，历史行为资源包括历史行为数据、历史行为信息和历史行为知识；根据多种行为资源组合和行为意图资源，构建服务需求方的第一服务意图图谱，行为意图资源表征服务需求方的历史行为意图的集合；根据服务提供方的历史业务资源，确定多种业务资源组合，其中，历史业务资源包括历史业务数据、历史业务信息和历史业务知识；根据多种业务资源组合和业务意图资源，构建服务提供方的第二服务意图图谱，业务意图资源表征服务提供方的历史业务意图的集合；整合第一服务意图图谱和第二服务意图图谱，得到服务意图图谱。
在一个实施例中，计算模块1106还用于根据服务意图图谱中的意图图谱，计算与目标行为意图对应的显式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的显式意图识别代价；根据服务意图图谱中的数据图谱，计算与目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的第一隐式意图识别代价；根据服务意图图谱中的信息图谱，计算与目标行为意图对应的第二隐式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的第二隐式意图识别代价；根据服务意图图谱中的知识图谱，计算与目标行为意图对应的第三隐式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的第三隐式意图识别代价；根据服务意图图谱中的知识图谱，计算与目标行为意图对应的第四隐式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的第四隐式意图识别代价；将与目标行为意图对应的显式意图识别代价、第一隐式意图识别代价、第二隐式意图识别代价、第三隐式意图识别代价和第四隐式意图识别代价的和，作为目标行为意图的第一意图识别代价；将与目标业务意图对应的显式意图识别代价、第一隐式意图识别代价、第二隐式意图识别代价、第三隐式意图识别代价和第四隐式意图识别代价的和，作为目标业务意图的第二意图识别代价。
在一个实施例中，计算模块1106还用于确定服务意图图谱中的意图图谱的意图规模；确定服务意图图谱中的意图图谱中与目标行为意图对应的关联集合以及关联集合规模；将意图规模和关联集合规模的和，作为与目标行为意图对应的显式意图识别代价。
在一个实施例中，计算模块1106还用于统计服务意图图谱中的数据图谱中各数据在第一服务意图图谱中的数据图谱中出现的第一数据频度，以及在第二服务意图图谱中的数据图谱中出现的第二数据频度；将第一数据频度和第二数据频度，进行加权求和，得到各数据在服务意图图谱中的数据图谱中出现的综合数据频度；根据目标行为意图，确定第一预设条件；将满足第一预设条件的数据的综合数据频度进行加权求和，得到与目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价。
在一个实施例中，计算模块1106还用于统计服务意图图谱中的信息图谱中各信息在第一服务意图图谱中的信息图谱中出现的第一信息频度，以及在与第二服务意图图谱中的信息图谱中出现的第二信息频度；将第一信息频度和第二信息频度，进行加权求和，得到各信息在服务意图图谱中的信息图谱中出现的综合信息频度；根据目标行为意图，确定第二预设条件；将满足第二预设条件的信息的综合信息频度进行加权求和，得到与目标行为意图对应的第二隐式意图识别代价。
在一个实施例中，计算模块1106还用于统计服务意图图谱中的知识图谱中各路径的第一路径置信度和第二路径置信度，其中，第一路径置信度表征路径在第一服务意图图谱中的知识图谱中出现的频度，第二路径置信度表征路径在第二服务意图图谱中的知识图谱中出现的频度；将第一路径置信度和第二路径置信度，进行加权求和，得到各路径的综合路径置信度；根据目标行为意图，确定第三预设条件；将满足第三预设条件的路径的综合路径置信度进行加权求和，得到与目标行为意图对应的第三隐式意图识别代价。
在一个实施例中，计算模块1106还用于统计服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点在第一服务意图图谱中的知识图谱中同时出现的第一边频度，并统计第一服务意图图谱中的知识图谱的第一知识规模；将第一边频度与第一知识规模的比值，作为任意两个节点的第一支持度；统计任意两个节点中的第一节点在第一服务意图图谱中的知识图谱中出现的第一节点频度；将第一节点频度与第一知识规模的比值，作为第一节点的第一支持度；将任意两个节点的第一支持度与第一节点的第一支持度的比值，作为由任意两个节点组成的边的第一置信度；统计路径所包括的至少一条边的第一置信度；将路径所包括的至少一条边的第一置信度进行加权求和，得到路径的第一路径置信度。
在一个实施例中，计算模块1106还用于统计各路径所包括的至少一条边的置信度，统计每条边在服务意图图谱的意图图谱中出现的边频度，将各路径所包括的至少一条边的置信度和对应的边频度的乘积求和，得到各路径的关联量；根据目标行为意图，确定第四预设条件；将满足第四预设条件的路径的关联量进行加权求和，得到与目标行为意图对应的第四隐式意图识别代价。
在一个实施例中，确定模块1104还用于计算第一意图识别代价和第二意图识别代价的差值的绝对值；计算第一意图识别代价和第二意图识别代价的代价和；将差值的绝对值与代价和的比值，作为目标业务意图和目标行为意图之间的意图匹配度。
上述意图匹配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终端，其内部结构图可以如图12所示。该计算机设备包括处理器、存储器、输入/输出接口、通信接口、显示单元和输入装置。其中，处理器、存储器和输入/输出接口通过系统总线连接，通信接口、显示单元和输入装置通过输入/输出接口连接到系统总线。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和内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。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。该计算机设备的输入/输出接口用于处理器与外部设备之间交换信息。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、移动蜂窝网络、NFC（近场通信）或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种意图匹配方法。该计算机设备的显示单元用于形成视觉可见的画面，可以是显示屏、投影装置或虚拟现实成像装置。显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图12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上述各方法实施例中的步骤。
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上述各方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准。
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、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存、光存储器、高密度嵌入式非易失性存储器、阻变存储器（ReRAM）、磁变存储器（Magnetoresistive Random Access Memory，MRAM）、铁电存储器（Ferroelectric Random Access Memory，FRAM）、相变存储器（Phase Change Memory，PCM）、石墨烯存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或外部高速缓冲存储器等。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）或动态随机存取存储器（Dynamic RandomAccess Memory，DRAM）等。本申请所提供的各实施例中所涉及的数据库可包括关系型数据库和非关系型数据库中至少一种。非关系型数据库可包括基于区块链的分布式数据库等，不限于此。本申请所提供的各实施例中所涉及的处理器可为通用处理器、中央处理器、图形处理器、数字信号处理器、可编程逻辑器、基于量子计算的数据处理逻辑器等，不限于此。
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本申请专利范围的限制。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，本申请的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (14)
1.一种意图匹配方法，其特征在于，所述方法包括：
获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图；
基于所述服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、所述服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，所述服务意图图谱包括数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱；
根据所述服务意图图谱，分别计算所述目标行为意图的第一意图识别代价和所述目标业务意图的第二意图识别代价；
基于所述第一意图识别代价和所述第二意图识别代价，确定所述目标业务意图和所述目标行为意图之间的意图匹配度；
在所述意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整所述服务提供方的业务资源组合、所述服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得所述服务意图图谱发生变化，以减小所述意图匹配度，直到所述意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成；
所述根据所述服务意图图谱，分别计算所述目标行为意图的第一意图识别代价和所述目标业务意图的第二意图识别代价，包括：
根据所述服务意图图谱中的意图图谱，计算与所述目标行为意图对应的显式意图识别代价、以及与所述目标业务意图对应的显式意图识别代价；
根据所述服务意图图谱中的数据图谱，计算与所述目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价、以及与所述目标业务意图对应的第一隐式意图识别代价；
根据所述服务意图图谱中的信息图谱，计算与所述目标行为意图对应的第二隐式意图识别代价、以及与所述目标业务意图对应的第二隐式意图识别代价；
根据所述服务意图图谱中的知识图谱，计算与所述目标行为意图对应的第三隐式意图识别代价、以及与所述目标业务意图对应的第三隐式意图识别代价；
根据所述服务意图图谱中的知识图谱，计算与所述目标行为意图对应的第四隐式意图识别代价、以及与所述目标业务意图对应的第四隐式意图识别代价；
将与所述目标行为意图对应的显式意图识别代价、第一隐式意图识别代价、第二隐式意图识别代价、第三隐式意图识别代价和第四隐式意图识别代价的和，作为所述目标行为意图的第一意图识别代价；
将与所述目标业务意图对应的显式意图识别代价、第一隐式意图识别代价、第二隐式意图识别代价、第三隐式意图识别代价和第四隐式意图识别代价的和，作为所述目标业务意图的第二意图识别代价。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整所述服务提供方的业务资源组合、所述服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得所述服务意图图谱发生变化，以减小所述意图匹配度，直到所述意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成，包括：
在所述意图匹配度大于意图匹配度阈值、并且所述第一意图识别代价大于所述第二意图识别代价的情况下，调整服务提供方的业务资源组合使得所述服务意图图谱发生变化，以减小所述意图匹配度，直到所述意图匹配度不再减小，确定意图匹配完成；
在所述意图匹配度大于所述意图匹配度阈值、并且所述第一意图识别代价小于所述第二意图识别代价的情况下，调整服务需求方的行为资源组合使得所述服务意图图谱发生变化，以减小所述意图匹配度，直到所述意图匹配度不再减小，确定意图匹配完成；
在所述意图匹配度小于所述意图匹配度阈值的情况下，调整所述服务提供方的业务资源组合、所述服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得所述服务意图图谱发生变化，以减小所述意图匹配度，直到所述意图匹配度不再减小，确定意图匹配完成。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、所述服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，包括：
根据所述服务需求方的历史行为资源，确定多种行为资源组合，其中，所述历史行为资源包括历史行为数据、历史行为信息和历史行为知识；
根据所述多种行为资源组合和行为意图资源，构建服务需求方的第一服务意图图谱，所述行为意图资源表征所述服务需求方的历史行为意图的集合；
根据所述服务提供方的历史业务资源，确定多种业务资源组合，其中，所述历史业务资源包括历史业务数据、历史业务信息和历史业务知识；
根据所述多种业务资源组合和业务意图资源，构建服务提供方的第二服务意图图谱，所述业务意图资源表征所述服务提供方的历史业务意图的集合；
整合所述第一服务意图图谱和所述第二服务意图图谱，得到服务意图图谱。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述服务意图图谱中的意图图谱，计算与所述目标行为意图对应的显式意图识别代价，包括：
确定所述服务意图图谱中的意图图谱的意图规模；
确定所述服务意图图谱中的意图图谱中与所述目标行为意图对应的关联集合以及关联集合规模；
将所述意图规模和所述关联集合规模的和，作为与所述目标行为意图对应的显式意图识别代价。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务意图图谱由服务需求方对应的第一服务意图图谱和所述服务提供方对应的第二服务意图图谱整合得到，所述根据所述服务意图图谱中的数据图谱，计算与所述目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价，包括：
统计所述服务意图图谱中的数据图谱中各数据在所述第一服务意图图谱中的数据图谱中出现的第一数据频度，以及在所述第二服务意图图谱中的数据图谱中出现的第二数据频度；
将所述第一数据频度和所述第二数据频度，进行加权求和，得到所述各数据在所述服务意图图谱中的数据图谱中出现的综合数据频度；
根据所述目标行为意图，确定第一预设条件；
将满足所述第一预设条件的数据的综合数据频度进行加权求和，得到与所述目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务意图图谱由服务需求方对应的第一服务意图图谱和所述服务提供方对应的第二服务意图图谱整合得到，所述根据所述服务意图图谱中的信息图谱，计算与所述目标行为意图对应的第二隐式意图识别代价，包括：
统计所述服务意图图谱中的信息图谱中各信息在所述第一服务意图图谱中的信息图谱中出现的第一信息频度，以及在与所述第二服务意图图谱中的信息图谱中出现的第二信息频度；
将所述第一信息频度和所述第二信息频度，进行加权求和，得到所述各信息在所述服务意图图谱中的信息图谱中出现的综合信息频度；
根据所述目标行为意图，确定第二预设条件；
将满足所述第二预设条件的信息的综合信息频度进行加权求和，得到与所述目标行为意图对应的第二隐式意图识别代价。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述服务意图图谱由服务需求方对应的第一服务意图图谱和所述服务提供方对应的第二服务意图图谱整合得到，所述根据所述服务意图图谱中的知识图谱，计算与所述目标行为意图对应的第三隐式意图识别代价，包括：
统计所述服务意图图谱中的知识图谱中各路径的第一路径置信度和第二路径置信度，其中，所述第一路径置信度表征所述路径在所述第一服务意图图谱中的知识图谱中出现的频度，所述第二路径置信度表征所述路径在所述第二服务意图图谱中的知识图谱中出现的频度；
将所述第一路径置信度和所述第二路径置信度，进行加权求和，得到各路径的综合路径置信度；
根据所述目标行为意图，确定第三预设条件；将满足所述第三预设条件的路径的综合路径置信度进行加权求和，得到与所述目标行为意图对应的第三隐式意图识别代价。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述路径包括至少一条边，所述服务意图图谱中的知识图谱中每条路径的第一路径置信度的统计步骤，包括：
统计所述服务意图图谱中的知识图谱中任意两个节点在所述第一服务意图图谱中的知识图谱中同时出现的第一边频度，并统计所述第一服务意图图谱中的知识图谱的第一知识规模；
将所述第一边频度与所述第一知识规模的比值，作为任意两个节点的第一支持度；
统计所述任意两个节点中的第一节点在所述第一服务意图图谱中的知识图谱中出现的第一节点频度；
将所述第一节点频度与所述第一知识规模的比值，作为所述第一节点的第一支持度；
将所述任意两个节点的第一支持度与所述第一节点的第一支持度的比值，作为由任意两个节点组成的边的第一置信度；
统计路径所包括的至少一条边的第一置信度；
将所述路径所包括的至少一条边的第一置信度进行加权求和，得到路径的第一路径置信度。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述服务意图图谱中的知识图谱，计算与所述目标行为意图对应的第四隐式意图识别代价，包括：
统计各路径所包括的至少一条边的置信度，统计每条边在所述服务意图图谱的意图图谱中出现的边频度，
将所述各路径所包括的至少一条边的置信度和对应的边频度的乘积求和，得到所述各路径的关联量；
根据所述目标行为意图，确定第四预设条件；
将满足所述第四预设条件的路径的关联量进行加权求和，得到与所述目标行为意图对应的第四隐式意图识别代价。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一意图识别代价和所述第二意图识别代价，确定所述目标业务意图和所述目标行为意图之间的意图匹配度，包括：
计算所述第一意图识别代价和所述第二意图识别代价的差值的绝对值；
计算所述第一意图识别代价和所述第二意图识别代价的代价和；
将所述差值的绝对值与所述代价和的比值，作为所述目标业务意图和所述目标行为意图之间的意图匹配度。
11.一种意图匹配装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取服务提供方的目标业务意图和服务需求方的目标行为意图；
确定模块，用于基于所述服务提供方的业务资源组合、业务意图资源、所述服务需求方的行为资源组合、以及行为意图资源，确定服务意图图谱，所述服务意图图谱包括数据图谱、信息图谱、知识图谱和意图图谱；
计算模块，用于根据所述服务意图图谱，分别计算所述目标行为意图的第一意图识别代价和所述目标业务意图的第二意图识别代价；
计算模块，还用于基于所述第一意图识别代价和所述第二意图识别代价，确定所述目标业务意图和所述目标行为意图之间的意图匹配度；
调整模块，用于在所述意图匹配度与意图匹配度阈值不相等的情况下，调整所述服务提供方的业务资源组合、所述服务需求方的行为资源组合中至少一个，使得所述服务意图图谱发生变化，以减小所述意图匹配度，直到所述意图匹配度不再减小时确定意图匹配完成；
所述计算模块还用于根据服务意图图谱中的意图图谱，计算与目标行为意图对应的显式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的显式意图识别代价；根据服务意图图谱中的数据图谱，计算与目标行为意图对应的第一隐式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的第一隐式意图识别代价；根据服务意图图谱中的信息图谱，计算与目标行为意图对应的第二隐式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的第二隐式意图识别代价；根据服务意图图谱中的知识图谱，计算与目标行为意图对应的第三隐式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的第三隐式意图识别代价；根据服务意图图谱中的知识图谱，计算与目标行为意图对应的第四隐式意图识别代价、以及与目标业务意图对应的第四隐式意图识别代价；将与目标行为意图对应的显式意图识别代价、第一隐式意图识别代价、第二隐式意图识别代价、第三隐式意图识别代价和第四隐式意图识别代价的和，作为目标行为意图的第一意图识别代价；将与目标业务意图对应的显式意图识别代价、第一隐式意图识别代价、第二隐式意图识别代价、第三隐式意图识别代价和第四隐式意图识别代价的和，作为目标业务意图的第二意图识别代价。
12.一种计算机设备，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10中任一项所述的方法的步骤。
13.一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10中任一项所述的方法的步骤。
14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的方法的步骤。
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Citations (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN110069631A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-07-30 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种文本处理方法、装置以及相关设备 |
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| CN110866122B (zh) * | 2019-10-10 | 2023-04-18 | 青岛聚好联科技有限公司 | 一种基于知识图谱的实体词映射的方法及装置 |
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|---|---|---|---|---|
| CN110069631A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-07-30 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 一种文本处理方法、装置以及相关设备 |
| CN111104495A (zh) * | 2019-11-19 | 2020-05-05 | 深圳追一科技有限公司 | 基于意图识别的信息交互方法、装置、设备和存储介质 |
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