(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210680764.4 (22)申请日 2022.06.16 (71)申请人 中国平安人寿保险股份有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区益田路 5033号平安金融中心14、 15、 16、 37、 41、 44、 45、 46层 (72)发明人 梁亚妮　 (74)专利代理 机构 深圳众鼎专利商标代理事务 所(普通合伙) 44325 专利代理师 张美君 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 40/30(2020.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) G06V 10/764(2022.01) G10L 15/26(2006.01) (54)发明名称 基于热点数据的推荐内容生成方法、 装置、 设备及介质 (57)摘要 本发明涉及分类模型领域， 尤其涉及一种基 于热点数据的推荐内容生成方法、 装置、 设备及 介质。 其方法包括： 对热点数据进行预处理， 得到 热点图文数据和热点音 频数据； 对 热点音频数据 进行语音识别， 得到第二文本数据； 对第一文本 数据和第二文本数据进行语义分析， 得到热点数 据的热点关键词； 对图像数据进行图像识别并分 类， 得到图像分类数据； 根据热点关键词和图像 分类数据， 为热点数据匹配环境属性和话题； 通 过基于知识 图谱的生成对抗网络处理环境属性 和话题， 得到与热点数据对应的推荐内容。 本发 明生成的推荐内容具有多样性， 提高用户体验 感。 同时， 提高推荐内容的质量和准确率。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 114969544 A 2022.08.30 CN 114969544 A 1.一种基于热点数据的推荐内容 生成方法， 其特 征在于， 包括： 对热点数据进行预处理， 得到热点图文数据和热点音频数据； 所述热点图文数据包括 图像数据和第一文本数据； 通过语音识别技 术对所述热点音频 数据进行语音识别， 得到第二文本数据； 对所述第一文本数据和所述第 二文本数据进行语义分析， 得到所述热点数据的热点关 键词； 通过图像识别技 术对所述图像数据进行图像识别并分类， 得到图像分类数据； 根据所述热点关键词和所述图像分类数据， 为所述热点数据匹配环境属性和话题； 通过基于知识图谱的生成对抗网络处理所述环境属性和所述话题， 得到与 所述热点数 据对应的推荐内容。 2.如权利要求1所述的基于热点数据的推荐内容生成方法， 其特征在于， 在所述通过基 于知识图谱的生成对抗网络处理所述环境属性和所述话题， 得到与所述热点数据对应的推 荐内容之后， 包括： 将所述推荐内容发送至用户端； 接收包含编 辑内容的编 辑指令； 所述编 辑指令为用户在所述用户端的操作界面对所述 推荐内容进行编辑时生成的指令； 根据所述编辑内容对所述推荐内容进行 更新， 生成新的推荐内容。 3.如权利要求2所述的基于热点数据的推荐内容生成方法， 其特征在于， 在所述根据 所 述编辑内容对所述推荐内容进行 更新， 生成新的推荐内容之后， 包括： 获取所述推荐内容的第一内容数量和所述编辑内容的第二内容数量； 根据所述第一内容数量和所述第二内容数量， 得到所述推荐内容的修改率； 根据所述 修改率、 所述环境属性、 所述 话题和所述推荐内容 生成反馈信息； 将所述反馈信息 输入所述 生成对抗网络， 以对所述 生成对抗网络进行 校正。 4.如权利要求1所述的基于热点数据的推荐内容生成方法， 其特征在于， 在所述通过基 于知识图谱的生成对抗网络处 理所述环境属性和所述 话题之前， 包括： 根据样本环境属性、 样本话题和样本推荐内容之间的关联关系构建第一知识图谱； 将所述第一知识图谱作为训练样本 输入初始生成对抗网络中； 通过所述初始生成对抗网络对所述第一知识图谱进行训练， 得到所述 生成对抗网络 。 5.如权利要求4所述的基于热点数据的推荐内容生成方法， 其特征在于， 所述初始生成 对抗网络包括初始生成器和初始判别器； 所述通过所述初始生成对抗网络对所述第 一知识图谱进行训练， 得到所述生成对抗网 络， 包括： 通过所述初始生成器对所述第一知识图谱进行训练学习， 生成固定生成器； 通过所述初始判别器对所述固定生成器生成的第二知识图谱和所述第一知识图谱进 行训练学习， 生成固定判别器； 根据所述固定生成器和所述固定判别器， 生成所述 生成对抗网络 。 6.如权利要求5所述的基于热点数据的推荐内容生成方法， 其特征在于， 所述通过所述 初始生成器对所述第一知识图谱进行训练学习， 生成固定生成器， 包括： 通过所述初始生成器对所述第一知识图谱进行 学习， 生成第三知识图谱；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114969544 A 2通过所述初始判别器对所述第 三知识图谱和所述第 一知识图谱进行相似度识别， 得到 生成相似度； 根据所述生成相似度 更新所述初始生成器的第 一参数， 当所述生成相似度大于第 一预 设阈值时， 停止对所述初始生成器的第一参数进行更新， 并将停止更新时的初始生成器作 为固定生成器。 7.如权利要求5所述的基于热点数据的推荐内容生成方法， 其特征在于， 所述通过所述 初始判别器对所述固定生成器生成的第二知识图谱和所述第一知识图谱进 行训练学习， 生 成固定判别器， 包括： 通过所述初始判别器对所述第 二知识图谱和所述第 一知识图谱进行相似度识别， 得到 判别相似度； 根据若干所述判别相似度， 确定所述初始判别器的识别准确率； 根据所述识别准确率更新所述初始判别器的第 二参数， 当所述识别准确率大于第 二预 设阈值时， 停止对所述初始判别器的第二参数进行更新， 并将最后一次更新参数 的初始判 别器作为固定判别器。 8.一种基于热点数据的推荐内容 生成装置， 其特 征在于， 包括： 预处理模块， 用于对热点数据进行预处理， 得到热点图文数据和热点音频数据； 所述热 点图文数据包括图像数据和第一文本数据； 语音识别模块， 用于通过语音识别技术对所述热点音频数据进行语音识别， 得到第二 文本数据； 语义分析模块， 用于对所述第一文本数据和所述第二文本数据进行语义分析， 得到所 述热点数据的热点关键词； 图像识别模块， 用于通过图像识别技术对所述图像数据进行图像识别并分类， 得到 图 像分类数据； 匹配模块， 用于根据所述热点关键词和所述图像分类数据， 为所述热点数据匹配环境 属性和话题； 推荐内容模块， 用于通过基于知识图谱的生成对抗网络处理所述环境属性和所述话 题， 得到与所述热点数据对应的推荐内容。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器 上运行的计算机可读指令， 其特征在于， 所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权 利要求1至7中任一项所述基于热点数据的推荐内容 生成方法。 10.一个或多个存储有计算机可读指令的可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读 指令被一个或多个处理器执行时， 使得所述一个或多个处理器执行如权利要求 1至7中任一 项所述基于热点数据的推荐内容 生成方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114969544 A 3