人机互动购物服务系统中数据处理的方法及相关装置与流程

1.本技术涉及互联网产业的一般数据处理技术领域，尤其涉及一种人机互动购物服务系统中数据处理的方法及相关装置。


背景技术：

2.随着科技的不断发展，语音助手也频繁的出现在我们的日常生活中。利用语音助手，用户可以通过说话跟计算机交互来获取信息、服务等，语音交互也不是要替代触控交互，而是在一些场景中让人与计算机交互变的更简单、自然。
3.针对于用户的购物需求，现有技术展示的语音交互功能往往存在产品推荐不符合用户消费习惯的缺陷。更重要的是，现有技术展示的语音助手功能只能帮助用户跳转至特定的购物类软件，且跳转过程花费的时间较长，从而影响用户的使用体验。因此，如何基于语音交互功能，为用户提供更加符合用户消费习惯的智能化产品推荐方法，是本领域技术人员急需解决的问题。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种人机互动购物服务系统中数据处理的方法及相关装置，可以根据用户输入的语音信息进行精准的意图识别，然后根据用户的消费习惯（或消费记录）为用户生成个性化的推荐方案，有助于提高用户的语音交互体验。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种人机互动购物服务系统中数据处理的方法及相关装置，应用于用户终端，该人机互动购物服务系统可以包括用户终端和语音服务器，该用户终端设置有人机交互语音服务引擎，该用户终端可以通过人机互动语音服务引擎与语音服务器通信，该方法可以包括以下步骤：调用人机交互语音服务引擎响应用户输入的唤醒指令，显示语音服务界面，该唤醒指令可以用于唤醒用户终端的语音服务功能；以及，接收用户输入的语音指令，并根据语音指令生成文本信息；以及，对文本信息进行用户意图识别，得到意图识别结果为购物意图；根据意图识别结果确定用户的当前次时间所指示的对象的类型，该类型可以包括产品品类或者单体产品，该产品品类是指产品的种类，该单体产品是指已约束产品名称的产品；若确定出用户的当前次事件所指示的对象的类型为单体产品，则判断单体产品是否对应唯一的品牌名称；若判断单体产品对应唯一的品牌名称，则根据单体产品的产品名称和单体产品的品牌名称，通过语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一条第一推荐信息，根据至少一条第一推荐信息为用户生成第一推荐列表；若判断单体产品不对应唯一的品牌名称，则确定用户的当前次事件所指示的对象的类型为产品品类；
若确定出用户的当前次指令事件所指示的对象的类型为产品品类，则通过语音服务器从多个购物应用服务器获取用户针对该产品品类的消费记录，该消费记录可以包括消费金额，并根据消费记录为用户生成第二推荐列表，该第二推荐列表中包含至少一条第二推荐信息；将第一推荐列表或第二推荐列表呈现于语音服务界面。
6.第二方面，本技术实施例提供了一种用户终端，该用户终端可以包括以下部分：控制模块、计算模块、交互模块、判断模块以及通信模块；控制模块，可以用于调用人机交互语音服务引擎响应用户输入的唤醒指令，显示语音服务界面，该唤醒指令可以用于唤醒用户终端的语音服务功能；交互模块，可以用于接收用户输入的语音指令；计算模块，可以用于根据语音指令生成文本信息；计算模块，还可以用于对文本信息进行用户意图识别，得到意图识别结果为购物意图；计算模块，还可以用于根据意图识别结果确定用户的当前次指令事件所指示的对象的类型，该类型可以包括产品品类或者单体产品，该产品品类是指产品的种类，该单体产品是指已约束产品名称的产品；判断模块，可以用于在确定出用户的当前次指令事件所指示的对象的类型为单体产品时，判断单体产品是否对应唯一的品牌名称；通信模块，可以用于在单体产品对应唯一的品牌名称时，根据单体产品的产品名称和单体产品对应的品牌名称，通过语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一条第一推荐信息；计算模块，还可以用于根据至少一条第一推荐信息为用户生成第一推荐列表；计算模块，还可以用于在单体产品不对应唯一的品牌名称时，确定用户的当前次事件所指示的对象的类型为产品品类；通信模块，还可以用于在确定出用户的当前次指令事件所指示的对象的类型为产品品类时，通过语音服务器从多个购物应用服务器获取用户针对该产品品类的消费记录，该消费记录包括消费金额；计算模块，还可以用于根据消费记录为用户生成第二推荐列表，该第二推荐列表中包含至少一条第二推荐信息；控制模块，还可以用于将第一推荐列表或第二推荐列表呈现于语音服务界面。
7.第三方面，本技术实施例提供了一种用户终端，该用户终端可以包括以下部分：处理器、存储器和总线；处理器和存储器通过总线连接，其中，存储器用于存储一组程序代码，处理器用于调用存储器中存储的程序代码，执行如第一方面所述的方法。
8.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，包括：计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，实现如第一方面所述的方法。
9.可以看出，在本技术实施例中，人机互动购物服务系统中的用户终端会对用户输入的语音指令（有购物意图的语音指令）进行意图识别，本技术实施例方法会根据用户输入
的语音指令中的关键词来确定用户在语音指令中指代对象的类型，然后根据不同的对象类型采取不同的推荐列表的生成方式，这样有利于生成的推荐列表能够准确地符合用户的购买需求。更多地，本技术实施例方法在生成推荐列表时，会考虑到用户在多个购物应用（或购物平台）上的消费记录，这样有利于保证推荐列表中的推荐信息（或产品）符合用户的消费习惯、更加满足用户的购物需求，进一步提高用户的购物体验。
附图说明
10.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
11.图1是本技术实施例提供的一种人机互动购物服务系统的架构示意图；图2是本技术实施例提供的一种人机互动购物服务系统中数据处理的方法的流程示意图；图3是本技术实施例提供的一种生成第一推荐列表的场景示意图；图4是本技术实施例提供的一种生成用户消费画像的场景示意图；图5是本技术实施例提供的一种用户终端的组成示意图；图6是本技术实施例提供的另一种用户终端的组成示意图。
具体实施方式
12.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
13.本技术的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
14.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结果或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
15.请参见图1，图1是本技术实施例方法提供的一种人机互动购物服务系统的架构示意图。如图1所示，人机互动购物服务系统10可以包括用户终端110和语音服务器120，用户终端110和语音服务器120通信连接。用户终端110包括人机交互语音服务引擎，用户终端110可以通过调用该人机交互语音服务引擎响应用户输入的唤醒指令，并显示语音服务界面。其中，唤醒指令可以用于唤醒用户终端110的语音服务功能。用户终端110还可以用于接收用户输入的语音指令，并根据该语音指令生成文本信息；还可以对文本信息进行用户意
图识别，得到意图识别结果为购物意图；根据意图识别结果确定用户的当前次指令事件所指示的对象的类型，该类型可以包括产品品类或者单体产品，该产品品类是指产品的种类，该单体产品是指已约束产品名称的产品；还可以在确定出用户的当前次指令事件所指示的对应的类型为单体产品时，判断该单体产品是否对应唯一的品牌名称；还可以在判断出该单体产品对应唯一的品牌名称时，根据单体产品的产品名称和单体产品对应的品牌名称，通过语音服务器120从多个购物应用服务器获取至少一条第一推荐信息，根据至少一条第一推荐信息为用户生成第一推荐列表；还可以在判断出该单体产品不对应唯一的品牌名称时，确定用户的当前次事件所指示的对象的类型为产品品类；还可以在确定出用户的当前次指令事件所指示的对象的类型为产品品类时，通过语音服务器120从多个购物应用服务器获取用户针对该产品品类的消费记录，该消费记录可以包括消费金额，并根据消费记录为用户生成第二推荐列表，该第二推荐列表中包含至少一条第二推荐信息；还可以将第一推荐列表或第二推荐列表呈现于语音服务界面。其中，用户终端110还可以称为客户终端，用户终端110可以是固定的，还可以是移动的。其具体形式可以是手机（mobile phone）、平板电脑（pad）、带无线收发功能的电脑、可穿戴终端设备等。pc端的终端设备，例如一体机等，其操作系统可以包括但不限于linux系统、unix系统、windows系列系统（例如windows xp、windows 7等）、mac os x系统（苹果电脑的操作系统）等操作系统。移动端的终端设备，例如智能手机等，其操作系统可以包括但不限于安卓系统、ios（苹果手机的操作系统）、window系统等操作系统。
16.更多地，语音服务器120可以是一台服务器，或者由若干服务器组成的服务器集群，或者是云计算服务中心。一个语音服务器120可以同时对应多个用户终端110，或者本技术实施例方法提及的人机互动购物服务系统10可以包含多个语音服务器120，每个语音服务器120对应一个或多个用户终端110。
17.基于此，本技术实施例提供了一种人机互动购物服务系统中数据处理的方法，下面，结合附图对本技术实施例进行详细说明。
18.请参见图2，图2是本技术实施例提供的一种人机互动购物服务系统中数据处理的方法的流程示意图，所述方法应用于如图1所示的人机互动购物服务系统10中的用户终端110，该人机互动购物服务系统10可以包括用户终端110和语音服务器120，用户终端110设置有人机互动语音服务引擎，用户终端110通过该人机互动语音服务引擎与语音服务器120通信；所述方法可以包括以下步骤：s201，调用人机互动语音服务引擎响应用户输入的唤醒指令，显示语音服务界面。
19.其中，上述唤醒指令可以用于唤醒用户终端的语音服务功能。
20.示例性的，该唤醒指令可以是用户通过发出喊预设词的语音指令，设预设词为“语音助手”，则当用户发出类似于“语音助手”、“语音助手，我要买产品1”或“语音助手，帮我打开软件1”的语音指令时，用户终端则会显示语音服务界面，并对用户的语音指令（或语音指令对应的文本信息）进行意图识别。唤醒指令还可以是用户进入语音服务软件的操作指令，当用户在用户终端桌面点击语音服务软件，进入语音服务软件即可显示语音服务界面，为用户提供语音服务功能。唤醒指令还可以是快捷键操作指令，例如双击用户终端屏幕、长按电源键或者在屏幕上画出预设图案等。
21.s202，接收所述用户输入的语音指令，并根据所述语音指令生成文本信息。
22.可能地，根据用户输入的语音指令生成文本信息，可以是用户终端根据该语音指令对应的音频进行语音识别，然后得到对应的文本信息；还可以是用户终端将该语音指令对应的音频发送至语音服务器，由语音服务器对该音频进行文本转换、得到对应的文本信息，然后将该文本信息发送至用户终端。
23.s203，对所述文本信息进行用户意图识别，得到意图识别结果为购物意图。
24.具体地，根据文本信息得到意图识结果可以包括以下步骤：对文本信息进行意图识别，得到意图识别结果，该意图识别结果可以包括至少一个事件三元组，从意图识别结果中提取能够表征事件类型的主三元组作为当前处理的文本信息的核心事件。
25.其中，事件三元组与事件库中的参考三元组匹配，该事件三元组由一个语义/句法关系和两个事件节点组成，该事件节点可以包括第一事件节点和第二事件节点，该时间节点是单个实体，该参考三元组由一个语义/句法关系和两个参考节点组成，该参考节点可以包括第一参考节点和第二参考节点，该参考节点是由具有共同指代关系的实体组成的集合，该实体是指词语或词组。其中，所述事件三元组与事件库中的参考三元组匹配是指：事件三元组与参考三元组的语义/句法关系相同、且事件三元组的第一事件节点属于所述第一参考节点，所述事件三元组的第二事件节点属于所述第二参考节点。
26.示例性地，三元组可以以{r（a，b）}的形态来表征，其中a是指三元组一端的实体，b是指三元组另一端的实体，p是指三元组两端实体之间的语义/句法关系，且该语义/句法关系是具有方向的，该三元组{ p（a，b）}可以理解为a和b之间存在语义/句法关系p。例如，针对语句“我想买电子手表”进行语义识别，可得到其三元组为{名词性主语（我，想）}，{依赖关系（想，买）}，{直接宾语（买，电子手表）}。其中，以三元组{名词性主语（我，想）}为例进行简单说明，“我”是实体a，“想”是实体b，“名词性主语”是语义/句法关系p，且方向为由“我”指向“想”，所表征的意思为：“想”的名词性主语是“我”。
27.语义/句法关系相同是指，三元组两端实体之间的连接关系的关系类型和关系类型的方向均相同，例如，三元组
①
{名词性主语（小明，步行）}，三元组
②
{名词性主语（小红，游泳）}，此时三元组
①
和三元组
②
的语义/句法关系p均为“名词性主语”，且方向均为实体b指向实体a，则确定三元组
①
与三元组
②
的语义/句法关系相同。
28.为辅助理解，下面通过一个具体示例来说明事件三元组与参考三元组的匹配机制。服务器中存在用于语义识别的通用自学习系统，该通用自学习系统存在一事件库，该事件库已经经过了大量的自学习和历史训练，该事件库中存在至少一个参考三元组，参考三元组中{p（a，b）}的a和b，均是集合的形式，且该每个集合中的实体具有共同指代关系，例如，a可以是（小明 小红 小花 他 她）组成的集合，其中的实体均具有共同指代关系，同理，b可以是（步行 走路 走 行走）组成的集合，那么p就是“名词性主语”，方向由b指向a。此时，若从用户输入的用户历史语句中提取到的其中一个事件三元组为{名词性主语（小明，步行）}，则确定所述事件三元组和参考三元组匹配，所述语义识别结果包括该事件三元组{名词性主语（小明，步行）}。可以理解的是，当前处理的用户语句可以包括多个实体，多个语义/句法关系以及多个事件三元组，上述简单示例仅用于辅助理解本技术实施例公开的方案，并不对本技术构成任何限定。
29.为辅助理解，下面通过一个具体示例来解释主三元组的概念。例如，当前处理的用户语句为：“我想买雨伞看电影”，则该用户语句对应的三元组有{名词性主语（我，想）}，{动
宾关系（想，买雨伞）}，那么可以分析出，在这两个事件三元组中，能够表征事件类型的三元组是{动宾关系（想，买雨伞）}，则确定该三元组为主三元组，进而根据该主三元组确定该用户语句的核心语义，即“想买雨伞”，从而确定用户的意图结果为“想买雨伞”，进一步确定用户当前次指令事件所指示的对象为“雨伞”。
30.s204，根据所述意图识别结果确定所述用户的当前次指令事件所指示的对象的类型。
31.其中，上述类型可以包括产品品类或者单体产品，该产品品类是指产品的种类，该单体产品是指已约束产品名称的产品。
32.示例性的，产品的种类可以有手机数码、家电办公、珠宝配饰、鞋类箱包、服装、护肤彩妆、零食或饮品等。已约束产品名称的产品可以是电子手表、抽纸或雨伞等。
33.s205，若确定出所述用户的当前次指令事件所指示的对象的类型为所述单体产品，则判断所述单体产品是否对应唯一的品牌名称。
34.在一种可能的实施方式中，确定出用户的当前次指令事件所指示的对象的类型为单体产品，则判断单体产品是否对应唯一的品牌名称，可以包括以下步骤：判断用户的当前次指令事件中是否包括品牌名称；和/或，判断单体产品对应的产品名称是否为预设产品名称。
35.其中，预设产品名称表示对应唯一品牌名称的产品名称。
36.具体地，用户终端可以对用户当前次指令事件的对象进行关键词提取/匹配，进而确定产品名称和/或品牌名称。
37.示例性的，若对用户进行意图识别后得到的结果为“想买手机品牌1的充电器”，则可以确定用户当前次指令事件的对象为“手机品牌1的充电器”，由于“手机品牌1的充电器”属于“手机数码”产品品类的下位分类，因此可以将“手机品牌1的充电器”确定为单体产品。然后对该对象进行进一步拆解可以得到关键词“手机品牌1”和“充电器”，通过将关键词“手机品牌1”和“充电器”与语音服务器中的信息库（包含多个产品名称和品牌名称）进行匹配，可以确定关键词“手机品牌1”的类型为品牌名称，确定关键词“充电器”的类型为产品名称，故可以判定用户当前次指令事件的对象为对应唯一品牌名称的单体产品。
38.更多地，语音服务器的信息库中还会存储多个预设产品名称，预设产品名称在人们日常生活中通常指代某一特定品牌的某一特定产品。示例性的，若存在产品1为预设产品名称、在日常生活中产品1通常表示“品牌1的产品1”，则确定用户当前次指令事件的对象为“想买产品1”时，通过对该对象进行进一步拆解可以得到关键词“产品1”，经与语音服务器的信息库进行匹配后，可以确定“产品1”的类型为产品名称，由于产品1为预设产品名称，虽然该对象中不包括品牌名称类的关键词，依然可以将用户当前次指令事件的对象转换为“想买品牌1的产品1”，进而判定用户当前次指令事件的对象为对应唯一品牌名称的单体产品。
39.可以看出，本技术实施例方法会通过对用户当前次指令事件的对象进行关键词提取以及关键词匹配，从而判断出用户当前次指令事件的对象是否能指代出对应唯一品牌名称的单体产品，本技术实施例通过对用户当前次指令事件的对象进行多分支、多情况地判断，有助于更加完整地还原用户的真实购物需求，更有助于为用户提供更准确的产品，提高用户的语音购物体验。
40.s206，若判断所述单体产品对应唯一的品牌名称，则根据所述单体产品的产品名称和所述单体产品对应的品牌名称，通过所述语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一条第一推荐信息，根据所述至少一条第一推荐信息为所述用户生成第一推荐列表。
41.具体地，用户终端通过语音服务器从多个购物应用服务获取第一推荐信息的方法可以是：语音服务器与多个购物应用服务预先存在授权关系，该授权关系用于获取购物应用服务器中的相关数据/信息，则用户终端可以通过语音服务器从多个已经为语音服务器授权的购物应用服务器中获取相应的第一推荐信息。更多地，上述预先存在授权关系可以是语音服务器根据用户在语音服务软件中进行授权或绑定的购物账号，而达成的授权协议；还可以是语音服务软件对应的平台与相关购物应用平台存在合作关系，从而存在的授权协议。可能地，用户终端根据在用户终端中已安装并能运行的购物应用向语音服务器发送信息获取请求，该信息获取请求中可以包括上述购物应用的名称，然后语音服务器可以根据上述购物应用的名称来与对应的购物应用服务器建立协议联系，在语音服务器与购物应用服务器建立协议联系后，用户终端即可通过语音服务器向购物应用服务器获取第一推荐信息。
42.更多地，第一推荐信息可以包括产品的购买链接、该购买链接对应的购买渠道（即对应的购物应用）、产品价格以及产品相关的介绍信息（可以包括文字介绍信息，还可以包括图像介绍信息）。在一种可能的实施方式中，若判断单体产品对应唯一的品牌名称，则根据单体产品的产品名称和单体产品对应的品牌名称，通过语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一条第一推荐信息，根据至少一条第一推荐信息为用户生成第一推荐列表，可以包括以下步骤：判断用户的多个消费记录中是否存在与单体产品匹配的第一消费记录，其中，匹配是指第一消费记录中的消费产品名称和消费品牌名称，与单体产品对应的产品名称和品牌名称相同；若存在第一消费记录，则根据第一消费记录生成所述第一推荐列表，该第一推荐信息与第一消费记录相关；若不存在第一消费记录，则通过语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一条第一推荐信息，并生成第一推荐列表，该第一推荐信息与该单体产品相关。
43.示例性的，设用户当前次指令事件的对象指代的品牌1的产品2，且用户终端在用户的多个消费记录中匹配到了消费记录1，该消费记录1对应的产品信息为品牌1的产品2，则可以将消费记录1对应的产品购买链接作为上文所述的第一推荐信息，并根据消费记录1对应的产品购买链接呈现于语音服务界面。
44.更多地，请参见图3，图3是本技术实施例提供的一种生成第一推荐列表的场景示意图。如图3所示，用户在用户终端输入唤醒指令之后，用户终端会呈现如界面31所示的语音服务界面，当用户输入如图3所示的“我想要买品牌1的产品3”的语音指令时，用户终端在通过意图识别和关键词提取/匹配后，确定用户需求的产品的品牌名称为“品牌1”、产品名称为“产品3”，然后进行如流程32所示的消费记录匹配流程，可以看出在用户的多个消费记录中存在消费记录1（渠道1，消费时间为2021年3月11日）和消费记录3（渠道2，消费时间为2019年6月3日）与用户需求的产品相同，则消费记录1和消费记录3均为上文所述的第一消费记录，然后根据消费记录1生成对应的推荐信息1、根据消费记录3生成推荐信息2，其中，
推荐信息1与消费记录1对应的产品购买链接相关、推荐信息2与消费信息3对应的产品购买链接相关，考虑到购买时间最接近当前时间的产品可能是用户更满意的商品，用户终端可以根据消费时间生成如图3中所示的推荐列表33，其中，推荐列表33中将消费记录1对应的推荐信息1排在列表第一位。
45.可能地，针对图3中的消费记录1和消费记录3，还可以通过用户在不同渠道的消费频率来对其进行排序。示例性的，若用户在渠道1的平均消费频率为3次/年、用户在渠道2的平均消费频率为127次/年，则用户终端在生成第一推荐列表时，将消费记录3排在首位、将消费记录1排在第二位。
46.可能地，对于存在多个第一消费记录的情况，各第一消费记录的消费频率也可以作为第一推荐列表排序的参考因素。
47.更多地，若不存在对应的第一消费记录，用户终端可以从多个购物应用服务器中获取预设条第一推荐信息。示例性的，设预设第一推荐信息的条数为3条、语音服务器与3个购物应用服务器（购物应用服务器1、购物应用服务器2以及购物应用服务器3）存在授权关系，若用户需求的产品的品牌名称为“品牌2”、产品名称为“产品4”，则用户终端可以从购物应用服务器1、购物应用服务器2以及购物应用服务器3中各获取一条关于“品牌2的产品4”的第一推荐信息，这些第一推荐信息的筛选条件可以是产品价格、产品销量、产品好评率以及店铺评分等，在此不做限定；用户终端还可以仅在用户的预设购物应用的服务器中获取第一推荐信息，若用户的预设购物应用为购物应用2，则用户终端会通过语音服务器从购物应用服务器2获取3条第一推荐信息，这些第一推荐信息的筛选条件可参照上文。
48.可以看出，本技术实施例方法会根据不同的消费记录匹配情况来灵活地生成推荐列表。其中，当存在与用户需求产品相同的消费记录时，本技术实施例方法会优先为用户推荐该相同消费记录对应的购买链接，有助于更加贴合用户的消费习惯和消费偏好；当不存在与用户需求产品相同的消费记录时，本技术实施例方法会通过比对多方因素（产品价格、产品销量、产品好评率以及店铺评分等）后，为用户挑选合适的推荐信息，有助于保证推荐信息的可靠性，进一步保证了用户的语音互动购物的体验。更多地，本技术实施例方法还会根据用户的消费习惯（消费时间或消费频率等），合理地对推荐信息进行排序，将最符合用户消费习惯的推荐信息排于推荐列表的上方，使得用户能直观地感受到不同推荐信息之间的推荐优先级的差别，有助于用户确定更合适的推荐信息。
49.s207，若判断所述单体产品不对应唯一的品牌名称，则确定所述用户的当前次事件所指示的对象的类型为所述产品品类。
50.s208，若确定出所述用户的当前次指令事件所指示的对象的类型为所述产品品类，则通过所述语音服务器从所述多个购物应用服务器获取所述用户针对所述产品品类的消费记录，并根据所述消费记录为所述用户生成第二推荐列表。
51.其中，上述消费记录可以是多个消费记录，其可以包括消费金额，该第二推荐列表中包含至少一条第二推荐信息。更多地，消费记录还可以包括消费时间、消费产品信息以及消费渠道，所述消费产品信息包括消费产品名称、消费品牌名称以及消费产品品类。
52.具体地，本技术实施例方法会根据用户的消费记录生成用户的消费画像，然后根据该消费画像确认对应的第二推荐信息的约束条件，然后根据该约束条件通过语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一条第二推荐信息，具体的方法实施步骤参考下述方法举
例。
53.需要说明的是，基于步骤s206相关实施例中提及的“语音服务器与多个购物应用服务器之间的授权关系”，用户可以通过语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一个第二推荐信息的方法，具体授权关系的方式在此不作赘述。
54.在一种可能的实施方式中，用户终端也可以在用户的多个消费记录中查找是否存在该产品品类的消费记录，若存在与用户需求的产品品类相同的消费记录，可以将该消费记录对应的购买链接作为第二推荐信息。
55.示例性的，若用户需求的产品品类为“u盘”、用户的消费记录中存在详情为“品牌3的u盘”，则可以将“品牌3的u盘”对应的购买链接作为第二推荐信息。更多地，当存在不同渠道或存在多个与用户需求的产品品类相同的消费记录时，第二推荐信息的挑选和第二推荐列表的生成方式可以参考上文中第一推荐信息的挑选和第一推荐列表的生成方式，在此不作赘述。
56.在另一种可能的实施方式中，若确定出用户的当前次指令事件所指示的对象的类型为产品品类，则通过语音服务器从多个购物应用服务器获取用户针对产品品类的消费记录，并根据消费记录为用户生成第二推荐列表，可以包括以下步骤：将产品品类发送给语音服务器，通过语音服务器与多个购物应用服务器的开放的接口获取用户的多个消费记录；根据用户的消费画像以及产品品类，通过语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一条第二推荐信息，根据至少一条第二推荐信息为用户生成所述第二推荐列表，每条第二推荐信息中可以包括产品价格，还可以包括第二推荐信息对应的购买渠道，该消费画像与用户的多个消费记录相关。
57.其中，消费画像可以包括所述用户在至少一个预设产品品类中的个人平均消费金额。具体地，本技术实施例方法会根据产品品类对用户的多个消费记录进行分类，并根据消费记录中的消费金额，计算出用户在各个产品品类中的个人平均消费金额，然后生成“产品品类-个人平均消费金额”的关系图或关系表格。该关系图或关系表格即可为用户消费画像的一种表现形式。更多地，本技术实施例方法还可以对产品品类进行次级产品品类的划分，从而计算出分类更加详细的用户消费画像。
58.更多地，与第一推荐信息相同，第二推荐信息可以包括产品的购买链接、该购买链接对应的购买渠道（即对应的购物应用）、产品价格以及产品相关的介绍信息（可以包括文字介绍信息，还可以包括图像介绍信息）。
59.示例性的，请参见图4，图4是一种生成用户消费图像的场景示意图。如图4所示，在确定用户当前次指令事件的对象的类型为产品品类（设图4中对象1对应的类型为产品品类）后，用户终端40会通过语音服务器41从购物应用服务器42、购物应用服务器43以及购物应用服务器44中获取多个消费记录。如流程45所示，当用户终端40获取多个消费记录（如图4中的消费记录5至消费记录12）后，会根据各个消费记录对应的产品品类对消费记录进行分组，然后计算用户在各个产品品类中的个人平均消费金额，得到消费画像46。需要说明的是，图4所示的消费画像46仅是为了更加详细地说明本技术实施例方法，不代表消费画像只能是消费画像46的形式，具体的消费画像形式由技术人员根据实际情况进行设定。
60.可以看出，本技术实施例方法通过根据产品品类，对用户的消费记录进行分类，从
而计算出用户的消费画像，有利于确定用户在不同产品品类中的消费能力或消费意向，有利于本技术实施例方法根据用户在目标产品品类（即上文中用户当前次指令事件的对象对应的产品品类）中的消费能力或消费意向，为用户生成更加合适的推荐信息，提高用户的语音互动购物体验。
61.在另一种可能的实施方式中，根据用户消费画像以及产品品类，通过语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一条第二推荐信息，根据至少一条第二推荐信息为用户生成第二推荐列表，可以包括以下步骤：根据消费画像，确定用户在该产品品类的第一个人平均消费金额；根据产品品类中各产品的价格和第一个人平均消费金额，通过语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一条第二推荐信息；根据至少一条第二推荐信息生成第二推荐列表。
62.示例性的，若用户当前次指令所指示的对象的类型为产品品类1，则用户终端会根据用户的消费画像，确认用户在产品品类1中的个人平均消费金额1，然后根据个人平均消费金额1生成推荐信息的限定条件，并通过语音服务器从多个购物应用服务器中获取至少一个推荐信息，再通过对第二推荐信息进行排序得到第二推荐列表。
63.在另一种可能的实施方式中，根据产品品类中各产品的价格和第一个人平均消费金额，通过语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一条第二推荐信息，可以包括以下步骤：通过语音服务器从多个购物应用服务器获取该产品品类的第一平均消费金额；若第一个人平均消费金额大于第一平均消费金额，则第二推荐信息的产品价格不大于第一个人平均消费金额；若第一个人平均消费金额小于或等于第一平均消费金额，则第二推荐信息的产品价格不大于第一平均消费金额。
64.其中，第一平均消费金额与多个购物应用服务器存储的所有用户的多个消费记录相关。
65.需要说明的是，上述第一平均消费金额还可以由语音服务器生成，还可以由用户生成。示例性的，当多个购物应用服务器存储有多个产品品类（即语音服务器的信息库对应的产品品类）的平均消费金额时，用户终端可以直接根据用户当前次指令事件的对象对应的产品品类来获取该产品品类对应的平均消费金额；当多个购物应用服务器没有存储多个产品品类（即语音服务器的信息库对应的产品品类）的平均消费金额、或者没有用户当前次指令事件的对象对应的产品品类的平均消费金额时，可以由语音服务器从多个购物应用服务器中获取目标产品品类（即用户当前次指令事件的对象对应的产品品类）的多个目标消费记录（即多个购物应用服务器中所有与目标产品品类对应的消费记录），并根据该多个目标消费记录目标产品品类的平均消费金额；还可以由用户终端通过语音服务器从多个购物应用服务器获取目标产品品类（即用户当前次指令事件的对象对应的产品品类）的多个目标消费记录（即多个购物应用服务器中所有与目标产品品类对应的消费记录），并根据该多个目标消费记录目标产品品类的平均消费金额。
66.示例性的，设用户当前次指令事件的对象的类型为产品品类1（对应平均消费金额1为300元），若用户终端根据用户画像确定用户在产品品类1中的个人平均消费金额1为430
元，即属于第一个人平均消费金额大于第一平均消费金额的情况，则用户终端获取的第二推荐信息的产品价格应小于或等于430元；若用户终端根据用户画像确定用户在产品品类1中的个人平均消费金额1为200元，即属于第一个人平均消费金额小于或等于第一平均消费金额的情况，则用户终端获取的第二推荐信息的产品价格应小于或等于300元。更多地，本技术实施例方法还可以根据在某一产品品类中，用户的个人平均消费金额与该产品品类的平均消费金额之间的比例关系来确定该产品品类中的次级产品品类的第二推荐信息的产品价格限定值，其中，产品品类与次级产品品类为包含关系，一个产品品类可以包括多个次级产品品类。示例性的，若用户在产品品类2（含次级产品品类21）中的个人消费金额为360元，产品品类2的平均消费金额为300元，可以得出在产品品类2中，个人平均消费金额为平均消费金额的120%，在对用户推荐次级产品品类21时，用户终端可以根据次级产品品类21的平均消费金额确定关于次级产品品类21的推荐信息的产品价格限定值，设次级产品品类21的平均消费金额为100元，则用户终端为用户挑选的关于次级产品品类21的产品价格不高于120元（100*120%=120）。
67.可能地，若在目标产品品类（即用户当前次指令事件的对象对应的产品品类）中存在一个产品（设为产品4）符合用户的消费习惯（可以是用户多次购买产品4所属品牌的其他产品），但是产品4的价格不满足预设条件，用户终端可以判断产品4是否存在满足预设条件的产品规格，若存在（设“中号”规格的产品4满足预设条件），则购买“中号”规格的产品4；若不存在，则不生成有关产品4的推荐信息。上述预设条件为，当个人平均消费金额大于平均消费金额时，产品4的产品价格不超过用户在该目标产品品类的个人平均金额；或者，当个人平均消费金额小于或等于平均消费金额时，产品4的产品价格不超过该目标产品品类的平均消费金额。
68.可以看出，本技术实施例方法在利用用户消费画像的基础上，根据用户在某一产品品类中的个人平均消费金额与该产品品类的平均消费金额之间的关系，确定推荐信息的产品价格的限定值，有助于保证本技术实施例方法确定的推荐信息符合用户的消费习惯。而且本技术实施例方法还会根据用户在某一产品品类中的个人平均消费金额与该产品品类的平均消费金额之间的关系，确定关于该产品品类中的次级产品品类的推荐信息的产品价格限定值，有助于在用户画像的产品品类划分层级不够时，确定更多位于低层级产品品类对应的推荐信息的相关约束条件，采用这种“类比”的方式使得推荐信息对用户更加具有参考意义。
69.s209，将所述第一推荐列表或所述第二推荐列表呈现于所述语音服务界面。
70.在一种可能的实施方式中，本技术实施例方法可以包括以下步骤：根据预设规则排列至少一条第一推荐信息，并生成第一推荐列表；或，根据预设规则排列至少一条第二推荐信息，并生成第二推荐列表。
71.其中，预设规则可以包括根据产品价格、产品销量、产品评分或店铺安全系数中的至少一种进行排序。更多地，预设规则还可以根据用户在不同购物应用中的购物频率对推荐信息进行排序。
72.在一种可能的实施方式中，语音服务器可以通过用户终端的人机交互语音服务引擎获取用户的语音指令，并对该语音指令进行意图识别。再根据意图识别的结果确定用户当前次指令事件的对象的类型，进而为用户生成推荐信息。更多地，语音服务器还可以根据
推荐信息生成推荐列表，再将推荐列表反馈给用户终端，由用户终端呈现该推荐列表。其中，语音服务器根据用户当前次指令事件的对象的类型、为用户生成推荐信息的步骤可以参考“用户终端通过语音服务器从多个购物应用服务器获取推荐信息”的步骤，在此不作赘述。
73.综上可以看出，本技术实施例方法会采用三元组的方式来对识别用户语音指令对应的意图，三元组的识别方法有助于更加准确地识别出用户语音指令的关键内容，为后续的产品推荐工作打下基础。而且本技术实施例方法还会上述关键内容（即用户当前次事件所指示的对象）进行关键词提取/匹配，有助于快速、准确地确定用户当前次事件所指示的对象的类型，进而为用户生成推荐列表。更多地，本技术实施例方法会根据用户在不同购物应用中的消费记录，对于不同的类型（用户当前次事件所指示的对象的类型）采取不同的推荐信息获取方案，在保证推荐信息满足用户的消费需求和消费习惯的同时，还能保证推荐信息对应的产品更加贴合用户语音指令对应的需求。
74.下面结合附图介绍本技术实施例涉及的装置。
75.请参见图5，为本技术实施例提供的一种用户终端的组成示意图，该用户终端可以包括：控制模块510、计算模块520、交互模块530、判断模块540以及通信模块550；控制模块510，可以用于调用人机交互语音服务引擎响应用户输入的唤醒指令，显示语音服务界面，该唤醒指令可以用于唤醒用户终端的语音服务功能；交互模块530，可以用于接收用户输入的语音指令；计算模块520，可以用于根据语音指令生成文本信息；计算模块520，还可以用于对文本信息进行用户意图识别，得到意图识别结果为购物意图；计算模块520，还可以用于根据意图识别结果确定用户的当前次指令事件所指示的对象的类型，该类型可以包括产品品类或者单体产品，该产品品类是指产品的种类，该单体产品是指已约束产品名称的产品；判断模块540，可以用于在确定出用户的当前次指令事件所指示的对象的类型为单体产品时，判断单体产品是否对应唯一的品牌名称；通信模块550，可以用于在单体产品对应唯一的品牌名称时，根据单体产品的产品名称和单体产品对应的品牌名称，通过语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一条第一推荐信息；计算模块520，还可以用于根据至少一条第一推荐信息为用户生成第一推荐列表；计算模块520，还可以用于在单体产品不对应唯一的品牌名称时，确定用户的当前次事件所指示的对象的类型为产品品类；通信模块550，还可以用于在确定出用户的当前次指令事件所指示的对象的类型为产品品类时，通过语音服务器从多个购物应用服务器获取用户针对该产品品类的消费记录，该消费记录包括消费金额；计算模块520，还可以用于根据消费记录为用户生成第二推荐列表，该第二推荐列表中包含至少一条第二推荐信息；控制模块510，还可以用于将第一推荐列表或第二推荐列表呈现于语音服务界面。
76.在一种可能的实施方式中，用户终端还可以包括：
通信模块550，还可以用于将产品品类发送给语音服务器，通过语音服务器与多个购物应用服务器的开放的接口获取用户的多个消费记录，每个消费记录还可以包括消费时间、消费产品信息以及消费渠道，该消费产品信息包括消费产品名称、消费品牌名称以及消费产品品类；通信模块550，还可以用于根据用户的消费画像以及产品品类，通过语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一条第二推荐信息，该消费画像与用户的多个消费记录相关；计算模块520，还可以用于根据至少一条第二推荐信息为用户生成第二推荐列表，每条第二推荐信息中可以包括产品价格。
77.在另一种可能的实施方式中，用户终端还可以包括：计算模块520，还可以用于根据消费画像，确定用户在产品品类的第一个人平均消费金额，该消费画像可以包括用户在至少一个预设产品品类中的个人平均消费金额；通信模块550，还可以用于根据产品品类中各产品的价格和第一个人平均消费金额，通过语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一条第二推荐信息；计算模块520，还可以用于根据至少一条第二推荐信息生成第二推荐列表。
78.在另一种可能的实施方式中，用户终端还可以包括：通信模块550，还可以用于通过语音服务器从多个购物应用服务器获取产品品类的第一平均消费金额，该第一平均消费金额与多个购物应用服务器存储的所有用户的多个消费记录相关；计算模块520，还可以用于在第一个人平均消费金额大于第一平均消费金额时，确定第二推荐信息的产品价格不大于第一个人平均消费金额；计算模块520，还可以用于在第一个人平均消费金额小于或等于第一平均消费金额时，确定第二推荐信息的产品价格不大于第一平均消费金额。
79.在另一种可能的实施方式中，用户终端还可以包括：判断模块540，还可以用于判断用户的当前次指令事件中是否包括品牌名称；和/或，判断模块540，还可以用于判断单体产品对应的产品名称是否为预设产品名称，该预设产品名称可以表示对应唯一品牌名称的产品名称。
80.在另一种可能的实施方式中，用户终端还可以包括：判断模块540，还可以用于判断用户的多个消费记录中是否存在与单体产品匹配的第一消费记录，其中，匹配是指第一消费记录中的消费产品名称和消费品牌名称，与单体产品对应的产品名称和品牌名称相同；计算模块520，还可以用于在存在第一消费记录时，根据第一消费记录生成第一推荐列表，该第一推荐信息与第一消费记录相关；计算模块520，还可以用于在不存在第一消费记录时，通过语音服务器从多个购物应用服务器获取至少一条第一推荐信息，并生成第一推荐列表，该第一推荐信息与单体产品相关。
81.在另一种可能的实施方式中，用户终端还可以包括：计算模块520，还可以用于根据预设规则排列至少一条第一推荐信息，并生成第一
推荐列表，该预设规则可以包括根据产品价格、产品销量、产品评分或店铺安全系数中的至少一种进行排序；或，计算模块520，还可以用于根据预设规则排列至少一条第二推荐信息，并生成第二推荐列表。
82.请参见图6，为本技术实施例提供的另一种用户终端的组成示意图，该用户终端可包括：处理器610、存储器620和i/o接口630。处理器610、存储器620和i/o接口630间可实现通信地连接，该存储器620用于存储指令，该处理器610用于执行该存储器620存储的指令，以实现如上图2对应的方法步骤。
83.处理器610用于执行该存储器620存储的指令，以控制i/o接口630接收和发送信号，完成上述方法中的步骤。其中，所述存储器620可以集成在所述处理器610中，也可以与所述处理器610分开设置。
84.存储器620中还可以包括存储系统621、高速缓存622和ram623。其中高速缓存622是存在于ram623与cpu之间的一级存储器，由静态存储芯片(sram)组成，容量比较小但速度比主存高得多，接近于cpu的速度；ram623是与cpu直接交换数据的内部存储器，可以随时读写（刷新时除外），而且速度很快，通常作为操作系统或其他正在运行中的程序的临时数据存储介质。三者结合实现存储器620功能。
85.作为一种实现方式，i/o接口630的功能可以考虑通过收发电路或者收发的专用芯片实现。处理器610可以考虑通过专用处理芯片、处理电路、处理器或者通用芯片实现。
86.作为另一种实现方式，可以考虑使用通用计算机的方式来实现本技术实施例提供的装置。即将实现处理器610，i/o接口630功能的程序代码存储在存储器620中，通用处理器通过执行存储器620中的代码来实现处理器610，i/o接口630的功能。
87.该装置所涉及的与本技术实施例提供的技术方案相关的概念，解释和详细说明及其他步骤请参见前述方法或其他实施例中关于装置执行的方法步骤的内容的描述，此处不做赘述。
88.作为本实施例的另一种实现方式，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有指令，该指令被执行时执行上述方法实施例中的方法。
89.作为本实施例的另一种实现方式，提供一种包含指令的计算机程序产品，该指令被执行时执行上述方法实施例中的方法。
90.本领域技术人员可以理解，为了便于说明，图6中仅示出了一个存储器和处理器。在实际的终端或语音服务器中，可以存在多个处理器和存储器。存储器也可以称为存储介质或者存储设备等，本技术实施例对此不做限制。
91.应理解，在本技术实施例中，处理器可以是中央处理单元（central processing unit，简称cpu），该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器（digital signal processing ，简称dsp）、专用集成电路（application specific integrated circuit，简称asic）、现成可编程门阵列（field－programmable gate array，简称fpga）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。
92.还应理解，本技术实施例中提及的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器
（read-only memory，简称rom）、可编程只读存储器（programmable rom，简称prom）、可擦除可编程只读存储器（erasable prom，简称eprom）、电可擦除可编程只读存储器（electrically eprom，简称eeprom）或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器（random access memory，简称ram），其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器（static ram，简称sram）、动态随机存取存储器（dynamic ram，简称dram）、同步动态随机存取存储器（synchronous dram，简称sdram）、双倍数据速率同步动态随机存取存储器（double data rate sdram，简称ddr sdram）、增强型同步动态随机存取存储器（enhanced sdram，简称esdram）、同步连接动态随机存取存储器（synchlink dram，简称sldram）和直接内存总线随机存取存储器（direct rambus ram，简称dr ram）。
93.需要说明的是，当处理器为通用处理器、dsp、asic、fpga或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件时，存储器（存储模块）集成在处理器中。
94.应注意，本文描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
95.该总线除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都标为总线。
96.还应理解，本文中涉及的第一、第二、第三、第四以及各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本技术的范围。
97.应理解，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
98.在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。结合本技术实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。为避免重复，这里不再详细描述。
99.在本技术的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
100.本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各种说明性逻辑块（illustrative logical block，简称ilb）和步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
101.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或
讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
102.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
103.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
104.在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本技术实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如同轴电缆、光纤、数字用户线）或无线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质（例如固态硬盘）等。
105.本技术实施例还提供一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如上述方法实施例中记载的任何一种人机互动购物服务系统中数据处理的方法的部分或全部步骤。
106.本技术实施例还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种人机互动购物服务系统中数据处理的方法的部分或全部步骤。
107.以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。