一种基于AI的内容推荐系统的制作方法

一种基于ai的内容推荐系统
技术领域
1.本发明涉及互联网内容推荐领域，尤其涉及一种基于ai的内容推荐系统。


背景技术：

2.随着科技的发展，互联网上的学习软件的发展也随之突飞猛进，也存在很多的用于学生及家长进行交流的沟通群，以便更好地提升学生的学习成绩，如何通过沟通群中的聊天内容智能自动地判断出学生和家长的需求以更好地在学习软件上为学生和家长提供更贴合其需求的内容是当下人们较为关注的热点。
3.中国专利公开号cn111506804a公开了一种基于用户终端行为的客户端内容推荐系统和方法，包括数据记录模块、用户喜好模块、资源获取模块以及内容推荐模块，其中所述数据记录模块经配置以记录用户访问内容时产生的数据；所述用户喜好模块经配置以至少部分基于所述数据记录模块记录的所述数据确定用户喜好；所述资源获取模块经配置以从服务端获取内容资源列表；所述内容推荐模块经配置以至少部分基于经确定的所述用户喜好推荐所述内容资源列表中的一个或多个内容。由此可见，所述一种基于用户终端行为的客户端内容推荐系统和方法存在以下问题：无法通过用户平时的聊天内容获取用户需求导致内容推荐不准确的。


技术实现要素：

4.为此，本发明提供一种基于ai的内容推荐系统，用以解决现有技术中无法通过用户平时的聊天内容获取用户需求导致内容推荐不准确的问题。
5.为实现上述目的，本发明提供一种基于ai的内容推荐系统，包括：
6.智能获取单元，其设置于用户端，用以通过根据接收授权申请的用户的聊天内容获取聊天信息；
7.分析处理单元，其与所述智能获取单元相连，用以对聊天信息通过识别聊天信息中的文字进行分析整合处理以判断聊天信息类型并提取关键信息；所述聊天信息类型包括文字信息、语音信息和图片信息；所述关键参数包括图片信息中习题数量占比、图片信息中知识点数量占比、文字信息中的需求关键词数量和语音信息中的需求关键词数量；
8.中控单元，其分别与所述智能获取单元、所述分析处理单元和云平台相连，用以根据分析处理单元检测到的关键参数与预设标准的比对结果判定用户的聊天内容种类、用户是否对图片信息内的内容存在需求、图片信息是否与该推荐信息匹配成功以及推送推荐信息的具体方式；
9.所述云平台，包括用以储存推荐信息的推荐信息库和用以储存与关键信息的关键信息储存库；
10.人工服务单元，其分别与所述中控单元和所述云平台相连，用以通过中控单元对所述内容推荐系统进行主动控制。
11.进一步地，所述分析处理单元在对聊天信息进行分析整合处理时计算图片信息中
习题数量占比p1和知识点数量占比p2并将计算结果传送至所述中控单元，中控单元根据习题数量占比p1和知识点数量占比p2的比对结果判定用户的聊天内容种类，
12.若p1＜p2，所述中控单元判定用户的聊天内容种类为知识点学习；
13.若p1＞p2，所述中控单元判定用户的聊天内容种类为习题探讨；
14.若p1＝p2，所述中控单元判定用户的聊天内容种类无法确认并将判定信息传送至所述人工服务单元以使人工服务单元进行人工判定。
15.进一步地，所述分析处理单元在所述中控单元完成对用户的聊天内容种类的判定时检测该图片信息发送时刻的预设时间范围内的文字信息和语音信息中的需求关键词数量n并将n传送至中控单元，中控单元将n与预设标准进行比对以判定用户是否对图片信息内的内容存在需求；所述中控单元设有第一预设数量nz，其中，0＜nz，
16.若n＜nz，所述中控单元判定用户对图片信息内的内容不存在需求、无需将图片信息与推荐信息库的对应分类信息进行匹配并将判定信息传送至所述人工服务单元进行人工判定；
17.若n≥nz，所述中控单元判定用户对图片信息内的内容存在需求、将图片信息与推荐信息库的推荐信息进行匹配并将图片信息传送至所述云平台中的关键信息储存库进行储存。
18.进一步地，所述中控单元在将图片信息与推荐信息库的推荐信息进行匹配时，所述中控单元计算图片信息与各推荐信息的相似度并依次将各相似度与预设标准进行比对以判定图片信息是否与该推荐信息匹配成功，其中，对于推荐信息库中的第i个推荐信息，i＝1,2,3...n，n为推荐信息库中推荐信息的总数，中控单元将图片信息与该推荐信息的相似度记为s i；所述中控单元设有第一预设相似度sz1和第二预设相似度sz2，其中，0＜sz1＜sz2，
19.若si≤sz1，所述中控单元判定图片信息与该推荐信息匹配失败；
20.若sz1＜si≤sz2，所述中控单元判定图片信息与该推荐信息匹配成功，将该推荐信息记为第二推荐信息；
21.若sz2＜si，所述中控单元判定图片信息与该推荐信息匹配成功，将该推荐信息记为第一推荐信息并将该第一推荐信息推送至用户端。
22.进一步地，所述中控单元在将图片信息与推荐信息库的推荐信息的匹配完成时中控单元统计第一推荐信息的数量ns1和第二推荐信息的数量ns2并将ns1分别与预设标准进行比对以判定具体如何推送推荐信息；所述中控单元设有第一推荐信息数量nz1，其中，0＜nz1，
23.若ns1≤nz1，所述中控单元判定第一推荐信息数量小于预设标准并将ns2与(nz1－ns1)进行比对以判定是否随机选择任意(nz1－ns1)个第二推荐信息进行推送，若ns2≥nz1－ns1，中控单元判定随机选择任意(nz1－ns1)个第二推荐信息进行推送，若ns2＜nz1－ns1，中控单元判定第一推荐信息数量和第二推荐信息数量均不符合预设标准并将判定信息传送至所述人工服务单元进行人工调节；
24.若nz1＜ns1，所述中控单元判定第一推荐信息数量符合预设标准并随机选择第一推荐信息推送至用户端。
25.进一步地，所述中控单元在具体如何推送推荐信息的判定完成时计算需求关键词
数量n与第一预设数量nz的差值
△
n并将
△
n与预设标准进行比对以判定是否调节推荐信息的推送频率f，设定，
△
n＝n－nz；所述中控单元设有第一预设差值
△
n1、第二预设差值
△
n2、标准推送频率fz、第一调节系数α1和第二调节系数α2，其中，0＜
△
n1＜
△
n2,0＜α1＜α2，0＜fz，
26.若
△
n≤
△
n1，所述中控单元判定无需对推荐信息的推送频率进行调节，设定，推荐信息的推送频率f＝fz；
27.若
△
n1＜
△
n≤
△
n2，所述中控单元判定使用α1对推荐信息的推送频率f进行调节，调节后的推送频率记为f’，设定，f’＝fz
×
α1；
28.若
△
n2＜
△
n，所述中控单元判定使用α2对推荐信息的推送频率f进行调节，调节后的推送频率记为f’，设定，f’＝fz
×
α2。
29.进一步地，所述智能获取单元在推送推荐信息时检测用户点击率q并其传送至所述中控单元，中控单元将q分别与预设标准进行比对以判定是否调节推荐信息的显示时长t；所述中控单元设有第一预设点击率q1、第二预设点击率q2、第三预设点击率q3、标准显示时长tz、第一时长调节系数β1和第二时长调节系数β2，其中，0＜q1＜q2＜q3,0＜β1＜β2,0＜tz，
30.若q≤q1，所述中控单元初步判定用户对推荐信息不存在需求、向用户端发送需求调查问卷并将判定信息传送至所述人工服务单元；
31.若q1＜q≤q2，所述中控单元判定无需对推荐信息的显示时长进行调节，设定，推荐信息的显示时长为t，t＝tz；
32.若q2＜q≤q3，所述中控单元判定使用β1对推荐信息的显示时长t进行调节，调节后的显示时长记为t’，设定，t’＝t
×
β1；
33.若q3＜q，所述中控单元判定使用β2对推荐信息的显示时长t进行调节，调节后的显示时长记为t’，设定，t’＝t
×
β2；
34.所述中控单元在对推荐信息的显示时长调节完成时重新检测用户点击率以判定是否继续对推荐信息的显示时长进行调节。
35.进一步地，所述中控单元在重新检测用户点击率以判定是否继续对推荐信息的显示时长进行调节时记录调节次数m，并将m和调节后的显示时长t’分别与预设标准进行比对以判定是否允许此次调节进行；所述中控单元设有最高调节次数mmax和最大显示时长tmax，其中，0＜mmax，0＜tmax，
36.若m≥max或n≥nmax，所述中控单元判定不允许此次调节进行并将判定信息传送至所述人工服务单元；
37.若m＜mmax且n＜nmax，所述中控单元判定允许此次调节进行。
38.进一步地，所述云平台与所述中控单元和所述人工服务单元之间为远程通信连接。
39.进一步地，所述人工服务单元设有一影音显示屏，用以接收所述中控单元的判定信息。
40.与现有技术相比，本发明的有益效果在于，所述中控单元通过所述分析处理单元检测到的聊天信息中的关键参数与预设标准的比对结果对用户的聊天内容分类、用户是否对图片信息内的内容存在需求、图片信息是否与该推荐信息匹配成功以及具体如何推送推
荐信息进行一系列判定，通过对聊天内容中图片信息、文字信息和语音信息的综合分析提高了本发明对用户需求的判定效率。
41.进一步地，所述中控单元根据习题数量占比和知识点数量占比的比对结果判定用户的聊天内容分类，使得对用户的需求内容的判定范围更加具有针对性，在提高了本发明对用户需求的判定速度的同时，提高了本发明针对用户需求的判定效率。
42.进一步地，所述中控单元将文字信息和语音信息中的需求关键词数量与预设标准进行比对以判定用户是否对图片信息内的内容存在需求，避免了图片信息与用户需求不符导致的错误推送的问题，在保证判定速度的同时，提高了推送信息的准确性和针对性，进而提高了本发明针对用户需求的判定效率。
43.进一步地，所述中控单元设有第一预设相似度和第二预设相似度，范围的划分使得中控单元提高了将图片信息与推荐信息库的推荐信息进行匹配的匹配速度，在保证判定精度的同时，提高了判定速度，进而提高了本发明针对客户需求的判定效率。
44.进一步地，所述中控单元将匹配到的推荐信息记为第一推荐信息和第二推荐信息，在第一推荐信息的数量不满足预设标准时会使用第二推荐信息进行补充，避免了推荐信息数量过少导致的用户需求无法满足的问题，进而提高了本发明针对客户需求的判定效率。
45.进一步地，所述中控单元设有第一预设差值和第二预设差值，范围的划分使得是否调节推荐信息的推送频率的判定速度有所提高，更好地满足用户的需求，在保证判定精度的同时，提高了本发明针对客户需求的判定效率。
附图说明
46.图1为本发明实施例所述基于ai的内容推荐系统的结构示意图；
47.图2为本发明实施例所述中控单元根据习题数量占比和知识点数量占比的比对结果判定用户的聊天内容分类的流程图；
48.图3为本发明实施例所述，中控单元将文字信息和语音信息中的需求关键词数量与预设标准进行比对以判定用户是否对图片信息内的内容存在需求的流程图；
49.图4为本发明实施例所述中控单元将图片信息与各推荐信息的相似度si与预设标准进行比对以判定图片信息是否与该推荐信息匹配成功的流程图；
50.图5为本发明实施例所述中控单元将第一推荐信息数量分别与预设标准进行比对以判定具体如何推送推荐信息的流程图。
具体实施方式
51.为了使本发明的目的和优点更加清楚明白，下面结合实施例对本发明作进一步描述；应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
52.下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非在限制本发明的保护范围。
53.需要说明的是，在本发明的描述中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“内”、“外”等指示的方向或位置关系的术语是基于附图所示的方向或位置关系，这仅仅是为了便于描述，而不是指示或暗示所述装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不
能理解为对本发明的限制。
54.此外，还需要说明的是，在本发明的描述中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域技术人员而言，可根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
55.请参阅图1所示，其为本发明实施例所述基于ai的内容推荐系统的结构示意图，所述基于ai的内容推荐系统，包括：
56.智能获取单元，其设置于用户端，用以通过根据接收授权申请的用户的聊天内容获取聊天信息；
57.分析处理单元，其与所述智能获取单元相连，用以对聊天信息通过识别聊天信息中的文字进行分析整合处理以判断聊天信息类型并提取关键信息；所述聊天信息类型包括文字信息、语音信息和图片信息；所述关键参数包括图片信息中习题数量占比、图片信息中知识点数量占比、文字信息中的需求关键词数量和语音信息中的需求关键词数量；
58.中控单元，其分别与所述智能获取单元、所述分析处理单元和云平台相连，用以根据分析处理单元检测到的关键参数与预设标准的比对结果判定用户的聊天内容种类、用户是否对图片信息内的内容存在需求、图片信息是否与该推荐信息匹配成功以及推送推荐信息的具体方式；
59.所述云平台，包括用以储存推荐信息的推荐信息库和用以储存与关键信息的关键信息储存库；
60.人工服务单元，其分别与所述中控单元和所述云平台相连，用以通过中控单元对所述内容推荐系统进行主动控制。
61.请参阅图2所示，其为本发明实施例所述中控单元根据习题数量占比和知识点数量占比的比对结果判定用户的聊天内容分类的流程图，所述分析处理单元在对聊天信息进行分析整合处理时计算图片信息中习题数量占比p1和知识点数量占比p2并将计算结果传送至所述中控单元，中控单元根据习题数量占比p1和知识点数量占比p2的比对结果判定用户的聊天内容种类，
62.若p1＜p2，所述中控单元判定用户的聊天内容种类为知识点学习；
63.若p1＞p2，所述中控单元判定用户的聊天内容种类为习题探讨；
64.若p1＝p2，所述中控单元判定用户的聊天内容种类无法确认并将判定信息传送至所述人工服务单元以使人工服务单元进行人工判定。
65.请参阅图3所示，其为本发明实施例所述中控单元将文字信息和语音信息中的需求关键词数量与预设标准进行比对以判定用户是否对图片信息内的内容存在需求的流程图，所述分析处理单元在所述中控单元完成对用户的聊天内容种类的判定时检测该图片信息发送时刻的预设时间范围内的文字信息和语音信息中的需求关键词数量n并将n传送至中控单元，中控单元将n与预设标准进行比对以判定用户是否对图片信息内的内容存在需求；所述中控单元设有第一预设数量nz，其中，nz＝2个，
66.若n＜nz，所述中控单元判定用户对图片信息内的内容不存在需求、无需将图片信息与推荐信息库的对应分类信息进行匹配并将判定信息传送至所述人工服务单元进行人
工判定；
67.若n≥nz，所述中控单元判定用户对图片信息内的内容存在需求、将图片信息与推荐信息库的推荐信息进行匹配并将图片信息传送至所述云平台中的关键信息储存库进行储存。
68.请参阅图4所示，其为本发明实施例所述中控单元将图片信息与各推荐信息的相似度si与预设标准进行比对以判定图片信息是否与该推荐信息匹配成功的流程图，所述中控单元在将图片信息与推荐信息库的推荐信息进行匹配时，所述中控单元计算图片信息与各推荐信息的相似度并依次将各相似度与预设标准进行比对以判定图片信息是否与该推荐信息匹配成功，其中，对于推荐信息库中的第i个推荐信息，i＝1,2,3...n，n为推荐信息库中推荐信息的总数，中控单元将图片信息与该推荐信息的相似度记为si；所述中控单元设有第一预设相似度sz1和第二预设相似度sz2，其中，sz1＝50％，sz2＝80％，
69.若si≤sz1，所述中控单元判定图片信息与该推荐信息匹配失败；
70.若sz1＜si≤sz2，所述中控单元判定图片信息与该推荐信息匹配成功，将该推荐信息记为第二推荐信息；
71.若sz2＜si，所述中控单元判定图片信息与该推荐信息匹配成功，将该推荐信息记为第一推荐信息并将该第一推荐信息推送至用户端。
72.请参阅图5所示，其为本发明实施例所述中控单元将第一推荐信息数量分别与预设标准进行比对以判定具体如何推送推荐信息的流程图，所述中控单元在将图片信息与推荐信息库的推荐信息的匹配完成时中控单元统计第一推荐信息的数量ns1和第二推荐信息的数量ns2并将ns1分别与预设标准进行比对以判定具体如何推送推荐信息；所述中控单元设有第一推荐信息数量nz1，其中，nz1＝8条，
73.若ns1≤nz1，所述中控单元判定第一推荐信息数量小于预设标准并将ns2与(nz1－ns1)进行比对以判定是否随机选择任意(nz1－ns1)个第二推荐信息进行推送，若ns2≥nz1－ns1，中控单元判定随机选择任意(nz1－ns1)个第二推荐信息进行推送，若ns2＜nz1－ns1，中控单元判定第一推荐信息数量和第二推荐信息数量均不符合预设标准并将判定信息传送至所述人工服务单元进行人工调节；
74.若nz1＜ns1，所述中控单元判定第一推荐信息数量符合预设标准并随机选择第一推荐信息推送至用户端。
75.请继续参阅图1至图5所示，所述中控单元在具体如何推送推荐信息的判定完成时计算需求关键词数量n与第一预设数量nz的差值
△
n并将
△
n与预设标准进行比对以判定是否调节推荐信息的推送频率f，设定，
△
n＝n－nz；所述中控单元设有第一预设差值
△
n1、第二预设差值
△
n2、标准推送频率fz、第一调节系数α1和第二调节系数α2，其中，
△
n1＝2，
△
n2＝5,α1＝2，α2＝3，fz＝2次/h，
76.若
△
n≤
△
n1，所述中控单元判定无需对推荐信息的推送频率进行调节，设定，推荐信息的推送频率f＝fz；
77.若
△
n1＜
△
n≤
△
n2，所述中控单元判定使用α1对推荐信息的推送频率f进行调节，调节后的推送频率记为f’，设定，f’＝fz
×
α1；
78.若
△
n2＜
△
n，所述中控单元判定使用α2对推荐信息的推送频率f进行调节，调节后的推送频率记为f’，设定，f’＝fz
×
α2。
79.具体而言，所述智能获取单元在推送推荐信息时检测用户点击率q并其传送至所述中控单元，中控单元将q分别与预设标准进行比对以判定是否调节推荐信息的显示时长t；所述中控单元设有第一预设点击率q1、第二预设点击率q2、第三预设点击率q3、标准显示时长tz、第一时长调节系数β1和第二时长调节系数β2，其中，q1＝20％，q2＝50％，q3＝80％,β1＝1.6，β2＝1.8,tz＝2min，
80.若q≤q1，所述中控单元初步判定用户对推荐信息不存在需求、向用户端发送需求调查问卷并将判定信息传送至所述人工服务单元；
81.若q1＜q≤q2，所述中控单元判定无需对推荐信息的显示时长进行调节，设定，推荐信息的显示时长为t，t＝tz；
82.若q2＜q≤q3，所述中控单元判定使用β1对推荐信息的显示时长t进行调节，调节后的显示时长记为t’，设定，t’＝t
×
β1；
83.若q3＜q，所述中控单元判定使用β2对推荐信息的显示时长t进行调节，调节后的显示时长记为t’，设定，t’＝t
×
β2；
84.所述中控单元在对推荐信息的显示时长调节完成时重新检测用户点击率以判定是否继续对推荐信息的显示时长进行调节。
85.具体而言，所述中控单元在重新检测用户点击率以判定是否继续对推荐信息的显示时长进行调节时记录调节次数m，并将m和调节后的显示时长t’分别与预设标准进行比对以判定是否允许此次调节进行；所述中控单元设有最高调节次数mmax和最大显示时长tmax，其中，0＜mmax，0＜tmax，
86.若m≥max或n≥nmax，所述中控单元判定不允许此次调节进行并将判定信息传送至所述人工服务单元；
87.若m＜mmax且n＜nmax，所述中控单元判定允许此次调节进行。
88.具体而言，所述云平台与所述中控单元和所述人工服务单元之间为远程通信连接。
89.具体而言，所述人工服务单元设有一影音显示屏，用以接收所述中控单元的判定信息。
90.具体而言，所述智能获取单元在获取聊天信息之前会向该用户发送授权申请，若用户接受授权申请，智能获取单元则根据接收授权申请的用户的聊天内容获取聊天信息；若用户拒绝授权申请，智能获取单元则将用户拒绝授权申请的信息通过所述中控单元传送至所述人工服务单元。
91.具体而言，所述分析处理单元设有语音识别模块，用以识别聊天内容中的语音信息中的关键参数；所述分析处理单元设有文字识别模块，用以识别聊天内容中的文字信息中的关键参数；所述分析处理单元设有图片识别模块，用以识别聊天内容中的文字信息中的关键参数；所述分析处理单元具有智能截图功能。
92.具体而言，所述分析处理单元设有预设时间范围d，设定，d＝3min。
93.实施例1
94.在本实施例中，所述分析处理单元在对聊天信息进行分析整合处理时计算得到图片信息中习题数量占比p1和知识点数量占比p2，p1＝20％，p2＝80％，此时，p1＜p2，所述中控单元判定用户的聊天内容为知识书本类，本实施例中所述分析处理单元检测该图片信息
发送时刻的预设时间范围内的文字信息和语音信息中的需求关键词数量n＝6个，此时，nz＜n,中控单元判定用户对图片信息内的内容存在需求、将图片信息与推荐信息库的推荐信息进行匹配并将图片信息传送至所述云平台中的关键信息储存库进行储存,本实施例中，中控单元计算图片信息与一推荐信息的相似度为s2，s2＝85％，此时，sz2＜s2，所述中控单元判定图片信息与该推荐信息匹配成功，将该推荐信息记为第一推荐信息并推送至用户端，本实施例中，第一推荐信息数量ns1＝10条，第二推荐信息数量ns2＝15条，此时，nz1＜ns1，所述中控单元判定第一推荐信息数量符合预设标准并随机选择第一推荐信息推送至用户端。本实施例中，
△
n＝n－nz＝6-2＝4个，此时，
△
n1＜
△
n＜
△
n2，中控单元判定使用α1对推荐信息的推送频率f进行调节，调节后的推送频率记为f’，设定，f’＝2
×
2＝4次/h。本实施例中，所述智能获取单元在推送推荐信息时检测到用户点击率q＝80％，此时q3＝q，所述中控单元判定使用β2对推荐信息的显示时长t进行调节，调节后的显示时长记为t’，设定，t’＝2
×
1.6＝3.2min。
95.实施例2
96.在本实施例中，所述分析处理单元在对聊天信息进行分析整合处理时计算得到图片信息中习题数量占比p1和知识点数量占比p2，p1＝80％，p2＝20％，此时，p2＜p1，所述中控单元判定用户的聊天内容为习题资料类，本实施例中所述分析处理单元检测该图片信息发送时刻的预设时间范围内的文字信息和语音信息中的需求关键词数量n＝1个，此时，n＜nz,所述中控单元判定用户对图片信息内的内容不存在需求、无需将图片信息与推荐信息库的对应分类信息进行匹配并将判定信息传送至所述人工服务单元进行人工判定。
97.至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征做出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。
98.以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明；对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。