根据用户个性化数据，判断用户很有可能会感兴趣的话题

根据用户个性化数据，判断用户很有可能会感兴趣的话题。

如果用户在实现某个意图后，经常执行同一个操作，那么下次可以把后续操作直接推给用户，或自动帮用户完成。

以用户测量血压的场景为例：

User: “我的血压测量结果怎么样？”

Chatbot: “收缩压132，舒张压90，心律92次每分钟。”

Chatbot: “需要将该测量结果发给您的家庭医生吗？”

User：“好的。”

……（系统自动帮用户发送数据）

多数用户感兴趣的话题或是一些热门、热点话题，帮助用户接收更丰富的信息。

User: “巴黎有哪些热门景点？”

Chatbot: “埃菲尔铁塔、卢浮宫、巴黎圣母院、凯旋门等。”

Chatbot:“ 顺便说下，卢浮宫近期有几个展览值得一看，要具体了解下吗？”

User: “好的。”

……（后面是一系列关于展览的介绍）

从一个话题引导到另一个话题，用户也会出现以下几种应答情况：

• 回答的内容属于推荐话题范围。根据上面介绍的“话题内引导”场景，用户可能会走愉悦路径，也可能走话题内的可达或非可达路径。
• 主动开启其他新的话题。用户不按推荐的话题走，而是知道自己想了解什么。
• 长时间未应答。用户对于机器人开启的话题没做任何回应。处理方式同样可以再次追问，若仍无应答则关闭对话。再次开启对话，则默认以系统初始状态处理。（话题内的引导推荐则需要根据任务路径的长短，选择是衔接先前的对话，还是重启对话。）
• 结束对话。用户通常对推荐的话题持否定态度，以结束当前对话