专利名称：服务推荐装置、服务推荐方法和移动设备的制作方法
技术领域：
本发明总体上涉及信息处理领域，更具体地，涉及一种服务推荐装置、服务推荐方法和移动设备。
背景技术：
随着诸如智能手机、个人数字助理以及笔记本电脑等移动设备的发展，专为这种移动设备而设计的服务(比如应用和网站)越来越多了。用户总是尝试着从很大的服务目录里寻找合适的服务。当一个用户从一个地点移动到另一个地点时(例如，从一个会议室移动到一个餐馆)，移动设备的环境(例如，地点，时间，网络接入点等)也随之而变化。随着移动设备环境的变化，用户也希望能够获得移动设备上的推荐的服务。然而，目前尚无一种有效的可行方案来解决该问题。
发明内容
鉴于现有技术的上述缺陷，本发明的目的之一是提供一种服务推荐装置、服务推荐方法和移动设备，以至少克服现有的移动设备无法根据环境的变化来推荐服务的问题。为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种服务推荐装置，该服务推荐装置包括:获取单元，其被配置成获得与服务推荐装置有关的环境信息；存储单元，其被配置成存储预设场景 的场景信息和与预设场景相对应的预设服务项目；确定单元，其被配置成根据环境信息以及预设场景的场景信息，在预设场景中确定与环境信息相关的场景；以及处理单元，其被配置成将与环境信息相关的场景所对应的预设服务项目确定为推荐的服务项目。根据本发明的另一个方面，还提供了一种移动设备，该移动设备包括如上所述的服务推荐装置。根据本发明的另一个方面，还提供了一种服务推荐方法，包括:获得用户的环境信息；根据预设场景的场景信息和环境信息，在预设场景中确定与环境信息相关的场景；以及将与环境信息相关的场景所对应的预设服务项目确定为推荐的服务项目。依据本发明的其它方面，还提供了相应的计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有能够由计算设备执行的计算机程序，所述程序在执行时能够使所述计算设备用作上述服务推荐装置或执行上述服务推荐方法。根据本发明实施例的服务推荐装置、服务推荐方法以及移动设备，能够至少实现以下益处之一:通过利用该装置位置附近的环境信息，确定一个或多个与装置位置(或用户位置)相关的场景，来根据该场景向用户推荐一些服务项目；当用户处于不同场景下时，可以根据不同场景向用户推荐一些更符合当前场景的服务项目，从而使得推荐的服务项目更加贴合用户的需求。通过以下结合附图对本发明的最佳实施例的详细说明，本发明的这些以及其他优点将更加明显。
本发明可以通过参考下文中结合附图所给出的描述而得到更好的理解，其中在所有附图中使用了相同或相似的附图标记来表示相同或者相似的部件。所述附图连同下面的详细说明一起包含在本说明书中并且形成本说明书的一部分，而且用来进一步举例说明本发明的优选实施例和解释本发明的原理和优点。在附图中:图1是示意性地示出根据本发明的实施例的服务推荐装置的一种示例结构的框图。图2是示意性地示出图1中的获取单元的一种示例结构的框图。图3是示意性地示出图2中的第二获取子单元的一种示例结构的框图。图4A、4B是示出了“在服务推荐装置位置的预定距离范围内的社交媒体文本”的两个示例的示意图。图5是示意性地示出根据本发明的实施例的服务推荐装置的另一种示例结构的框图。图6是示意性地示出图5中的模型建立单元的一种示例结构的框图。图7是示意性地示出图1和图5中的确定单元的一种示例结构的框图。图8是示意性地示出根据本发明的实施例的服务推荐装置的又一种示例结构的框图。图9是在一个示例中移动设备将“Meeting” (会议)场景相关的服务项目推荐给用户的界面图。 图10是示意性地示出根据本发明的实施例的服务推荐方法的一个示例性处理的流程图。图11是示意性地示出用于获得社交媒体上下文信息的一个示例性处理的流程图。图12是示意性地示出如图10所示的步骤S1030的一种示例性处理过程的流程图。图13是示意性地示出用于获得社交媒体模型的一个示例性处理的流程图。图14是示意性地示出可用来实现根据本发明的实施例的服务推荐装置和服务推荐方法的一种可能的信息处理设备的硬件配置的结构简图。
具体实施例方式在下文中将结合附图对本发明的示范性实施例进行描述。为了清楚和简明起见，在说明书中并未描述实际实施方式的所有特征。然而，应该了解，在开发任何这种实际实施例的过程中必须做出很多特定于实施方式的决定，以便实现开发人员的具体目标，例如，符合与系统及业务相关的那些限制条件，并且这些限制条件可能会随着实施方式的不同而有所改变。此外，还应该了解，虽然开发工作有可能是非常复杂和费时的，但对得益于本公开内容的本领域技术人员来说，这种开发工作仅仅是例行的任务。在此，还需要说明的一点是，为了避免因不必要的细节而模糊了本发明，在附图中仅仅示出了与根据本发明的方案密切相关的装置结构和/或处理步骤，而省略了与本发明关系不大的其他细节。为解决上文中所描述的技术问题，根据本发明的实施例的服务推荐装置通过获取环境信息，并根据该环境信息来确定该装置所处的场景，进而将与该场景有关的服务推荐给用户。图1是示意性地示出根据本发明的实施例的服务推荐装置的一种示例结构的框图，下面结合图1来描述该示例结构。如图1所示，根据本发明的实施例的服务推荐装置100包括获取单元110、存储单元120、确定单元130和处理单元140。其中，获取单元110用于获得与该服务推荐装置有关的环境信息，存储单元120用于存储预设场景的场景信息和与预设场景相对应的预设服务项目，确定单元130用于根据环境信息以及预设场景的场景信息来在预设场景中确定与环境信息相关的场景，以及处理单元140用于将与环境信息相关的场景所对应的预设服务项目确定为推荐的服务项目。其中，获取单元110获得的与该服务推荐装置有关的环境信息可以包括与该装置有关的物理上下文信息和社交媒体上下文信息。例如，在一种实现方式中，获取单元110可以具有如图2所示的结构。如图2所示，获取单元110可以包括第一获取子单元210和第二获取子单元220。具体地，第一获取子单元210可以用于获取与服务推荐装置有关的物理上下文信息，其中，该物理上下文信息可以至少包括服务推荐装置的位置。例如，第一获取子单元210可以由GPS定位模块来实现，来获得装置的位置。此外，“与该装置有关的物理上下文信息”除了可以包括该装置的位置之外，还可以包括其他类型的“物理上下文信息”，这种情况将在以后的描述中涉及到。装置的位置反映了装置的地理属性，它是装置的一种环境信息。此外，第二获取子 单元220可以用于获取与服务推荐装置的位置有关的社交媒体上下文信息。这里所说的社交媒体上下文信息是由通过预定的一些社交媒体获得的该装置附近的社交媒体信息(通常是距离该装置一定距离范围内的社交媒体信息)所形成的信息。利用该装置的位置，可以通过预定的社交媒体来获得该位置周围的社交媒体信息，而这些社交媒体信息通常可以反映装置当前的环境。若能利用这些位于装置附近的社交媒体信息得到与服务推荐装置的位置有关的社交媒体上下文信息，则根据这些社交媒体上下文信息来推荐一些相关的服务通常是比较符合用户需求的。下面结合图3来举例说明如何获得“与服务推荐装置的位置有关的社交媒体上下文信息”。图3是示意性地示出图2中的第二获取子单元220的一种示例结构的框图。如图3所示，第二获取子单元220可以包括获取模块310、第一处理模块320、第一计算模块330和第一构建模块340，其中，第一计算模块330可以包括第一计算子模块332和第二计算子模块334。通过如图3所示的这种结构，可以获得上述“与服务推荐装置的位置有关的社交媒体上下文信息”。具体描述如下。如图3所示，获取模块310可以用于利用预定的社交媒体来获得在服务推荐装置位置的预定距离范围内的社交媒体文本及其发布位置。其中，“预定的社交媒体”例如可以是twitter、微博等社交媒体，通过这些社交媒体，通常可以获得一些社交媒体文本以及这些文本的发布位置。通过筛选，可以得到位于用户附近的那些社交媒体文本，换句话说，可以得到在用户当前位置的附近位置所发布的那些社交媒体文本。需要说明的是，这里所说的“用户当前位置”或“用户位置”均与装置位置指的是相同的位置，其区别使用仅为了在不同场合下的说明能够便于读者理解。例如，图4A和图4B示出了“在服务推荐装置位置的预定距离范围内的社交媒体文本”的两个示例。其中，图4A所示的示例是通过某一种社交媒体得到的在用户当前位置500米以内的社交媒体文本，需要注意的是，该截图中未同时示出每个社交媒体文本的发布位置，但是本领域的技术人员都知道，通过该社交媒体是可以获知其发布位置的。另外，图4B所示的示例是通过另一种社交媒体得到的在用户当前位置附近的社交媒体文本，需要注意的是，该截图中所示出的“附近的签到”表明图中所示出的这些文本都是用户当前位置附近的，本领域的技术人员应当了解，“附近的签到”中的“附近”范围是可以设置的，例如，100米以内。此外，图4B所示的截图中虽未示出每个社交媒体文本的发布位置，但是本领域的技术人员都知道，通过该社交媒体是可以获知其发布位置的。例如，通过预定的社交媒体所获得的多个社交媒体文本(距用户当前位置500m以内)为:“在这里参加会议中，会议人很多。”(下文中称为“文本一”)“会议的伙食不错呀。”(下文中称为“文本二” )“参加会议，签到。参加的人不少。”(下文中称为“文本三”)然后，可以通过如图3所示的第一处理模块320来对所获得的社交媒体文本进行分词以及去除停用词(stopword)的处理，来得到包含多个词语的第一组词语。其中，停用词通常是指例如限定词、介词等没有什么实际含义的功能词，这些功能词极其普遍，它们通常很少单独表达文档 相关程度的信息，因此可以在文本处理过程中去除这些词而不对其进行处理。去除这些停用词，可以节省存储空间，并能够提高文本处理的效率。对于本领域的技术人员来说，分词技术和去除停用词(stopword)的方法是公知的，可以通过现有的很多文献和教材来获知。此外，可以利用第一计算子模块332来计算以下内容:各个社交媒体文本的发布位置与服务推荐装置的位置之间的距离；和/或第一组词语中的每个词语在该词语所属社交媒体文本中的词频。然后根据第一计算子模块332所计算的结果，通过第二计算子模块334来计算第一组词语中每个词语的分数。下面举例来说明第一处理模块320、第一计算子模块332和第二计算子模块334的处理和计算的过程。例如，在一个示例中，可以对上面的例子中所提到的文本一、文本二以及文本三进行分词以及去除停用词的处理，通过第一计算子模块332来计算文本一、文本二以及文本三与用户当前位置之间的距离，并通过第一计算子模块332来计算上述第一组词语中每个词语在其所属文本中的词频，以及通过第二计算子模块334来计算上述第一组词语中每个词语的分数。例如，对文本一进行分词和去除停用词处理后可以得到“这里”、“参加”、“会议”和“很多”这4个词语，其中这4个词语在文本一中的词频分别为1、1、2、1，文本一与用户当前位置之间的距离例如为300m。这样可以将以上描述的内容表示为:“这里:1参加:1会议:2很多:1”:300m。这样，上述4个词语中每个词语的分数可以通过下式来计算:分数=词频/In (距离)。这样，得到的上述4个词语的分数依次分别是0.1753,0.1753,0.3506以及0.1753。该结果可以表示成如下形式:“这里:0.1753 参加:0.1753 会议:0.3506 很多:0.1753”类似地，可以将对文本二以及文本三经过第一处理模块320和第一计算子模块332的处理后得到的结果表示为:“会议:1 伙食:1 不错:1”:500m。“参加:2会议:1签到:1不少:1”:400m。再将上述结果经过第二计算子模块334的处理后得到的结果表示为:“会议:0.1609 伙食:0.1609 不错:0.1609”。“参加:0.3338 会议:0.1669 签到:0.1669 不少:0.1669”。需要说明的是，在这个示例中，第一组词语包括由文本一至三经过分词、去除停用词处理后得到的所有词语。于是，如图3所示，可以利用获得的上述第一组词语中的多个词语及其分数，通过第一构建模块340来构建社交媒体上下文信息。例如，在以上描述的示例中，所构建的社交媒体上下文信息则是:“这里:0.1753 参加:0.5091 会议:0.6784 很多:0.1753 伙食:0.1609 不错:0.1609 签到:0.1669 不少:0.1669”。其中，每个词的冒号之后的数字表示这个词的分数。在该例子中，社交媒体上下文信息是包含多个关键词以及每个关键词的得分的一种信息，其中，关键词是通过对上述预定社交媒体所获得的预定距离范围内的 社交媒体信息进行分词等处理而提取得到的。需要说明的是，虽然在该示例中所构建的社交媒体上下文信息的形式为向量形式，但社交媒体上下文信息的形式并不局限于此，本领域的技术人员根据以上描述和/或结合公知常识可以获知的其他形式也应当包含在本发明的范围内。另外，还需要说明的是，在其他示例中，第一计算子模块332可以仅计算各个社交媒体文本的发布位置与服务推荐装置的位置之间的距离(下文中称作“仅计算距离的情况”)，或者仅计算第一组词语中的每个词语在该词语所属社交媒体文本中的词频(下文中称作“仅计算词频的情况”)，而不是同时计算上述距离和词频。其中，在仅计算距离的情况下，可以仅利用该距离来计算第一组词语中的每个词语的分数，例如该分数可以通过下式来获得:分数=Ι/In(距离)。此外，在仅计算词频的情况下，可以仅利用该词频来计算第一组词语中的每个词语的分数，例如使分数等于词频。如上所述，通过获取单元110可以获得与该服务推荐装置有关的环境信息，则可以根据这些环境信息来确定向用户推荐哪些服务。其中，为了确定向用户推荐哪些服务，可以首先根据这些环境信息来确定一个或多个与这些环境信息相关的场景，进而将与所确定的场景相关联的一些服务推荐给用户。其中，为了确定与这些环境信息相关的场景，可以预设一些场景，例如会议、购物等场景，然后通过存储单元120来存储这些预设场景的场景信息，这些场景信息例如可以包括这些预设场景的名称以及与这些预设场景有关的社交媒体模型。需要说明的是，社交媒体模型是反映其对应的预设场景的场景特征的一种信息，其中，与某种预设场景所对应的社交媒体模型可以是利用与该种预设场景相关联的预定的社交媒体文本而形成的，其形成过程将在下文中进行描述。例如，社交媒体模型可以通过如图5所示的模型建立单元150来获得，其中，图5是示意性地示出根据本发明的实施例的服务推荐装置的另一种示例结构的框图。如图5所示，根据本发明的实施例的服务推荐装置500包括获取单元110、存储单元120、确定单元130、处理单元140和模型建立单元150。其中，如图5所示的服务推荐装置500中所包括的获取单元110、存储单元120、确定单元130和处理单元140的结构和功能可以与如图1所示的服务推荐装置100中所包括的对应单元的结构和功能相同，在此省略其描述。服务推荐装置500中的模型建立单元150可以用于获得与预设场景有关的社交媒体模型，下面结合图6来描述模型建立单元150的一种示例配置。图6示意性地示出了图5中的模型建立单元150的一种示例结构。如图6所示，模型建立单元150可以包括第二处理模块610、第二计算模块620和第二构建模块630。其中，第二处理模块610可以用于通过对预设场景的预设语料库中的文本进行分词以及去除停用词的处理，得到包含若干词语的第二组词语。第二计算模块620可以用于计算第二组词语中的每个词语在预设场景的语料库中的出现频率。第二构建模块630可以用于利用第二组词语中的多个词语及其在预设场景的语料库中的出现频率，来构建与预设场景有关的社交媒体模型。例如，以“会议”这个预设场景为例来进行说明。假设“会议”场景的预设语料库(可以预先通过网络获得，或预先设定)包括以下两个文本:“今天的会议达到了很好的成果。”(下文中称为“会议文本一”)“今天会议上我们讨论出了一个很有意思的方案。”(下文中称为“会议文本二” )例如，以上会议文本一和会议文本二是通过互联网所下载的关于某会议的两条评论。于是，通过第二处理模块610对会议文本一和会议文本二进行分词以及去除停用词的处理后可以得到:“今天会议达到很好成果”，以及“今天会议我们讨论很有意思方案”。其中，在这个例子中，第二组词语包括“今天会议达到很好成果”和“今天会议我们讨论很有意思方案”这两组词语。然后，通过第二计算模块620统计第二组词语中的每个词语在预设场景的语料库中的出现频率。也即，统计上述两组词语中每个词在这两组词语中的出现频率。例如，“今天”和“会议”两个词在上述两组词语中的出现频率均为2，而其余词的出现频率均为I。于是，通过第二构建模块630所构建的与“会议”场景有关的社交媒体模型可以是:“今天:2会议:2达到:1很好:1成果:1我们:1讨论:1很有:1意思:1方案:1”。其中，每个词后的冒号后的数字表示这个词对应的出现频率。在该例子中，社交媒体模型是包含多个关键词以及每个关键词在该模型对应的预设的语料库中的出现频率的一种信息，其中，关键词是通过对上述语料库中的文本进行分词等处理而提取得到的。需要说明的是，虽然在该例子中所构建的社交媒体模型的形式为向量形式，但社交媒体模型的形式并不局限于此，本领域的技术人员根据以上描述和/或结合公知常识可以获知的其他形式也应当包含在 本发明的范围内。参见图1和图5，其中，如图1所示的服务推荐装置100以及如图5所示的服务推荐装置500中所包括的确定单元130均可以具有如图7所示的结构。图7是示意性地示出图1和图5中的确定单元130的一种示例结构的框图。如图7所示，确定单元130可以包括第一计算子单元710、第二计算子单元720和确定子单元730。其中，第一计算子单元710可以用于分别计算环境信息和每个预设场景的场景信息之间的相似度。第二计算子单元720可以用于根据第一计算子单元710的计算结果，获得每个预设场景的置信度。确定子单元730可以用于将置信度最高的前N个预设场景确定为与环境信息相关的场景，其中，N为大于O的自然数。下面分两种情况来说明置信度的计算。在第一种情况下、也即在存储单元120所存储的预设场景的场景信息仅包括预设场景的名称和与预设场景有关的社交媒体模型的情况下，第一计算子单元710可以分别计算社交媒体上下文信息和每个社交媒体模型之间的第一相似度，然后将该第一相似度作为第二计算子单元720所获得的置信度。可以利用例如余弦相似度来计算每个社交媒体模型与社交媒体上下文信息之间的第一相似度。例如，社交媒体模型可以表示为:Model = (Wbl:fbl, Wb2:fb2,..., Wam:fbm),其中，Model 表示社交媒体模型，Wbl,Wb2,..., Wbffl表示社交媒体模型所包括的m个词语，其中，m为自然数，fbl，fb2，...，fbm分别表示Wbl，Wb2，...，Wbm各自在预设场景的语料库中的出现频率。社交媒体上下文信息可以表示为:·Context = (Wal:Sal, Wa2:Sa2,..., Wan:San)，其中，Context 表示社交媒体上下文信息，Wal, Wa2,..., Wan表示社交媒体上下文信息所包括的η个词语,其中，η为自然数，Sal,Sa2,, San表示Wal，Wa2, , Wan各自对应的分数。其中，对于每个社交媒体模型来说，该社交媒体模型所包含的词语数量m与社交媒体上下文信息所包含的词语数量η可能相等，也可能不相等。然后，可以利用余弦相似度来计算社交媒体模型与社交媒体上下文信息之间的相似度，余弦相似度的计算公式如下:
权利要求
1.一种服务推荐装置，包括: 获取单元，其被配置成获得与所述服务推荐装置有关的环境信息； 存储单元，其被配置成存储预设场景的场景信息和与所述预设场景相对应的预设服务项目； 确定单元，其被配置成根据所述环境信息以及所述预设场景的场景信息，在所述预设场景中确定与所述环境信息相关的场景；以及 处理单元，其被配置成将与所述环境信息相关的场景所对应的预设服务项目确定为推荐的服务项目。
2.根据权利要求1所述的服务推荐装置，其中，所述获取单元包括: 第一获取子单元，其被配置成获取与所述服务推荐装置有关的物理上下文信息，其中，该物理上下文信息至少包括所述服务推荐装置的位置；以及 第二获取子单元，其被配置成获取与所述服务推荐装置的位置有关的社交媒体上下文信息。
3.根据权利要求2所述的服务推荐装置，其中，所述第二获取子单元包括: 获取模块，其被配置成利用预定的社交媒体，获得在所述服务推荐装置的位置的预定距离范围内的社交媒体文本及其发布位置； 第一处理模块，其被配置成通过对获得的社交媒体文本进行分词以及去除停用词的处理，得到包含多个词语的第一组词语； 第一计算模块，其包括第一计算子模块和第二计算子模块，其中， 所述第一计算子模块被配置成计算所述社交媒体文本的发布位置与所述服务推荐装置的位置之间的距离，以及/或计算所述第一组词语中的每个词语在该词语所属社交媒体文本中的词频，以及 所述第二计算子模块被配置成根据所述第一计算子模块所计算的结果来计算所述第一组词语中每个词语的分数；以及 第一构建模块，其被配置成利用所述第一组词语中的多个词语及其分数，来构建所述社交媒体上下文信息。
4.根据权利要求2或3所述的服务推荐装置，其中，所述预设场景的场景信息包含: 所述预设场景的名称；以及 与所述预设场景有关的社交媒体模型。
5.根据权利要求2或3所述的服务推荐装置，其中，所述与所述服务推荐装置有关的物理上下文信息还包括以下信息中的至少一种: 当前时间； 与所述服务推荐装置的位置有关的城市或行政区域名称；以及 与所述服务推荐装置的位置有关的网络接入点信息。
6.根据权利要求5所述的服务推荐装置，其中，所述预设场景的场景信息包含: 所述预设场景的名称； 与所述预设场景有关的社交媒体模型；以及 与所述预设场景有关的条件集，所述条件集用于对与所述服务推荐装置有关的物理上下文信息进行限定。
7.根据权利要求4或6所述的服务推荐装置，其中，所述确定单元包括: 第一计算子单元，其被配置成分别计算所述环境信息和每个预设场景的场景信息之间的相似度； 第二计算子单元，其被配置成根据所述第一计算子单元的计算结果，获得每个预设场景的置信度；以及 确定子单元，其被配置成将置信度最高的前N个预设场景确定为与所述环境信息相关的场景，其中，N为大于O的自然数。
8.根据权利要求4、6和7中任一所述的服务推荐装置，还包括用于获得与所述预设场景有关的社交媒体模型的模型建立单元，其中，所述模型建立单元包括: 第二处理模块，其被配置成通过对所述预设场景的预设语料库中的文本进行分词以及去除停用词的处理，得到包含若干词语的第二组词语； 第二计算模块，其被配置成计算所述第二组词语中的每个词语在所述预设场景的语料库中的出现频率，以及 第二构建模块，其被配置成利用所述第二组词语中的多个词语及其在所述预设场景的语料库中的出现频率，来构建与所述预设场景有关的社交媒体模型。
9.一种移动设备，其包括如权利要求1-9任一所述的服务推荐装置。
10.一种服务推荐方法，包括: 获得用户的环境信息； 根据预设场景的场景信息和所述环境信息，在所述预设场景中确定与所述环境信息相关的场景；以及 将与所述环境信息相关的场景所对应的预设服务项目确定为推荐的服务项目。
全文摘要
本发明提供了服务推荐装置、服务推荐方法和移动设备，以至少克服现有的移动设备无法根据环境的变化来推荐服务的问题。服务推荐装置包括用于获得与装置有关的环境信息的获取单元；用于存储预设场景的场景信息和与预设场景相对应的预设服务项目的存储单元；用于根据环境信息以及预设场景的场景信息在预设场景中确定与环境信息相关的场景的确定单元；以及用于将与环境信息相关的场景所对应的预设服务项目确定为推荐的服务项目的处理单元。服务推荐方法用于执行能够实现上述服务推荐装置的功能的处理。移动设备包括上述服务推荐装置。应用本发明的上述技术，能够根据不同场景向用户推荐不同的服务项目，可以应用于信息处理领域。
文档编号H04L29/08GK103248658SQ20121003067
公开日2013年8月14日 申请日期2012年2月10日 优先权日2012年2月10日
发明者张军, 钟朝亮, 松尾昭彦, 邹纲 申请人:富士通株式会社