CN109636485A - 基于驾驶行为数据的信息推荐方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于驾驶行为数据的信息推荐方法，包括如下步骤：根据驾驶行为数据构建用户画像；接收用户指令；根据用户指令确定匹配类型；根据匹配类型和用户画像选取推荐信息呈现给用户。本发明还提供了一种基于驾驶行为数据的信息推送装置，根据本发明提供的方法和装置可以实现根据用户驾驶行为数据进行高匹配度的团购推送，更高精度的触达用户，一方面用户得到了需要的团购优惠，一方面也减少了无关的团购信息对用户的打扰。

Description

基于驾驶行为数据的信息推荐方法及装置

技术领域

本发明涉及车载系统技术领域，特别是一种基于驾驶行为数据的信息推荐方法及装置。

背景技术

目前团购优惠券越来越占主导地位，人们在吃喝玩乐时都会优先基于团购优惠券去考虑目的地。现有的方式下，人们通常通过手机上的APP去下载相关的团购软件或直接在网页上搜索团购优惠券，但是这些查询和使用团购优惠券的方式往往都独立于车载场景，对于在行驶过程中的用户使用起来是很不方便的。

而且，对于团购内容的推送，大多数是广告类型的或根据市面销量进行随机推送等，无法根据用户的喜好进行个性化定制。

发明内容

为了解决上述问题，发明人构思根据用户的历史驾驶行为，或者当前导航的目的地，来进行团购优惠券的推送。这样不仅可以实现在车载环境时进行团购优惠券的推送，还可以根据用户的喜好进行定制化推送，大幅提升用户体验。

根据本发明的第一方面，提供了一种基于驾驶行为数据的信息推荐方法，包括如下步骤：

根据驾驶行为数据构建用户画像；

接收用户指令；

根据用户指令确定匹配类型；

根据匹配类型和用户画像选取推荐信息呈现给用户。

根据本发明的第二方面，提供了基于驾驶行为数据的信息推荐装置，包括：驾驶行为数据获取模块，用于从导航系统获取每次的导航数据生成驾驶行为数据存储；

用户画像生成模块，用于根据驾驶行为数据构建用户画像存储；

指令接收模块，用于接收用户指令；

推荐信息确定模块，用于根据用户指令确定匹配类型，根据匹配类型和用户画像选取推荐信息呈现给用户。

根据本发明的第三个方面，提供了一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与至少一个处理器通信连接的存储器，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述方法的步骤。

根据本发明的第四个方面，提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

根据本发明提供了方法及装置，可以实现根据用户驾驶行为数据进行高匹配度的团购推送，更高精度的触达用户，一方面用户得到了需要的团购优惠，一方面也减少了无关的团购信息对用户的打扰。

附图说明

图1为本发明一实施方式的基于驾驶行为数据的信息推荐方法流程图；

图2为为本发明一实施方式的基于驾驶行为数据的信息推荐装置原理框图；

图3为本发明一种实施方式的电子设备的框图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、元件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

在本发明中，“模块”、“装置”、“系统”等指应用于计算机的相关实体，如硬件、硬件和软件的组合、软件或执行中的软件等。详细地说，例如，元件可以、但不限于是运行于处理器的过程、处理器、对象、可执行元件、执行线程、程序和/或计算机。还有，运行于服务器上的应用程序或脚本程序、服务器都可以是元件。一个或多个元件可在执行的过程和/或线程中，并且元件可以在一台计算机上本地化和/或分布在两台或多台计算机之间，并可以由各种计算机可读介质运行。元件还可以根据具有一个或多个数据包的信号，例如，来自一个与本地系统、分布式系统中另一元件交互的，和/或在因特网的网络通过信号与其它系统交互的数据的信号通过本地和/或远程过程来进行通信。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”，不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

下面结合附图对本发明作进一步详细的说明。

图1示意性地显示了根据本发明的一种实施方式的基于驾驶行为数据的信息推荐方法流程图，如图1所示，本实施例中包括如下步骤：

步骤S101：根据驾驶行为数据构建用户画像。

其中，驾驶行为数据包括导航目的地和目的地类型标签，目的地类型标签可以根据目的地分配，例如根据目的地为餐厅的餐厅特定，为其分配对应的目的地标签包括川菜、粤菜、鲁菜、东北菜等等。

在分配了目的地类型标签后，就可以根据历史导航目的地和目的地类型数据，生成用户兴趣标签。示例性地，某用户经常导航的目的地为各种川菜馆，则为这种目的地分配目的地类型标签为川菜，在存储的驾驶行为数据中，就会高频度出现川菜的目的地标签，假如目的地中有三分之一或更多比例(数值比例可根据用户需求调整)的包含有川菜的目的地类型标签，就可以给当前用户生成“喜欢吃川菜”的用户兴趣标签。之后将用户兴趣标签与当前的用户标识绑定。其中，用户标识实现为用户登陆的ID，示例性地可以是车机的设备ID，即用车机来区分用户。

在具体实现中，驾驶行为数据的来源可以是：在导航时，导航系统会获取每次的导航数据生成驾驶行为数据存储，该驾驶行为数据实现为json格式。

步骤S102：接收用户指令。

用户指令包括语音指令和/或位置输入指令，语音指令例如为说出“我要去吃川菜”，“我要去大梅沙”等，位置输入指令则为通过车机的导航输入导航目的地。

步骤S103：根据用户指令确定匹配类型。

其中，匹配类型包括指定位置和非指定位置，指定位置和非指定位置可以根据POI(Person Of Interest，用户兴趣)字段解析进行区分，如果含有指定位置就包含有POI字段。具体实现为：先根据对用户指令的语义解析获取指令意图、请求类型和指定位置信息，例如当用户输入“附近有什么好吃的”，那解析出来的结果会是“指令意图为周边搜索，请求类型为附近”，由于不含有POI字段，则匹配类型确定为非指定位置；如果用户输入的是“世界之窗附近有什么好吃的”，解析出来的结果为“指令意图为查询餐馆，指定位置信息(即POI)为世界之窗，请求类型为周边”，由于包含POI字段，匹配类型为指定位置，且指定位置为“世界之窗”。由此就可以根据用户指令的内容确定匹配类型。其中，对用户的语音指令的识别和语义解析可参照现有技术进行实现。

步骤S104：根据匹配类型和用户画像选取推荐信息呈现给用户。

由于匹配类型分为指定位置和非指定位置，当确定的匹配类型为指定位置时，直接获取与指定位置关联的推荐信息，例如指定位置世界之窗附近的推荐信息呈现给用户。

当确定的匹配类型为非指定位置时，获取用户画像中的用户兴趣标签，根据指令意图、请求类型和用户兴趣标签获取关联的推荐信息呈现给用户，优先将用户根据用户兴趣标签去搜索相关的推荐信息、之后配合请求类型、请求意图进行进一步筛选缩小范围。示例性地，用户想吃饭又不知道吃什么时，直接说出“我想在附近吃饭”，该条语音指令的内容为非指定位置，该条语音指令的指令意图为“周边搜索”，请求类型为“附近”，通过历史导航记录就会获取用户的兴趣标签为川菜。根据该指令意图、请求类型和兴趣标签，就会与美团等团购应用匹配，从中获取周边的有团购优惠的川菜餐厅信息生成推荐信息输出显示。在用户确定目标川菜馆，开始导航时，就会向用户推送该川菜餐厅的团购优惠信息。

优选地，如果在历史导航记录中无法获取用户的兴趣标签，则优先从美团等团购应用中获取有团购优惠的相关位置信息。

示例性地，上述的推荐消息为团购优惠信息，可以是从团购优惠APP例如美团获取的，呈现的团购优惠信息包括店家名、优惠套餐名、图片、价格以及套餐详情页二维码，用户可以扫码进行领取和支付。将推荐信息呈现给用户的方式是在导航开始时推送或在导航结束时在车机桌面推送包含上述信息的H5页面。其中，对于推荐信息的呈现时间的判断是根据车载系统的地图app通过安卓系统广播的方式，主动发送导航开始和结束的信号。这样可以不分散用户的驾驶注意力。

根据本实施例可以实现根据用户驾驶行为数据进行高匹配度的团购推送，更高精度的触达用户，一方面用户得到了需要的团购优惠，一方面也减少了无关的团购信息对用户的打扰。

图2示意性地显示了根据本发明一实施方式的基于驾驶行为数据的信息推送装置原理框图，如图2所示，基于驾驶行为数据的信息推送装置包括驾驶行为数据获取模块201、用户画像生成模块202、指令接收模块203和推荐信息确定模块204。

驾驶行为数据获取模块201用于从导航系统获取每次的导航数据生成驾驶行为数据存储，驾驶行为数据包括导航目的地和目的地类型标签。

用户画像生成模块202用于根据驾驶行为数据构建用户画像存储，对于驾驶行为数据的最常去的导航目的地和目的地类型标签的统计构建个性化的匹配用户爱好兴趣的用户画像，其实现方式可以参照上述的方法部分。

指令接收模块203用于接收用户指令，可以实现为接收语音输入的麦克风或手动输入的触摸板等。

推荐信息确定模块204用于根据用户指令确定匹配类型，根据匹配类型和用户画像选取推荐信息呈现给用户。该模块可以对用户的语音指令进行语义解析，获取匹配类型，并根据匹配类型和用户个性化的用户画像生成推荐信息，推荐信息包括有团购优惠信息包括店家名、优惠套餐名、图片、价格以及套餐详情页二维码，是在导航开始时推送或在导航结束时通过H5页面推送给用户。

优选地，匹配类型包括指定位置和非指定位置，指定位置和非指定位置可以根据POI(Person Of Interest，用户兴趣)字段解析进行区分，如果含有指定位置就包含有POI字段。如果是指定位置时，就从指定位置中获取相关团购信息输出；如果是非指定位置时，就会根据用户的兴趣标签获取相关团购信息输出。

该装置中各模块的具体实现可以参照前文方法部分的描述。根据本装置可以实现根据用户的兴趣为其推荐最符合其口味的推荐信息，并且将团购推荐方式引入到车载系统中，克服了在驾驶的用户还需要用手机输入相关的信息查询团购信息的弊端，仅通过与车载系统的语音交互就可以得到满意的团购优惠券，省时省力。

在一些实施例中，本发明实施例提供一种非易失性计算机可读存储介质，存储介质中存储有一个或多个包括执行指令的程序，执行指令能够被电子设备(包括但不限于计算机，服务器，或者网络设备等)读取并执行，以用于执行本发明上述任一项基于驾驶行为数据的信息推荐方法。

在一些实施例中，本发明实施例还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储在非易失性计算机可读存储介质上的计算机程序，计算机程序包括程序指令，当程序指令被计算机执行时，使计算机执行上述任一项基于驾驶行为数据的信息推荐方法。

在一些实施例中，本发明实施例还提供一种电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与至少一个处理器通信连接的存储器，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被所述至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行基于驾驶行为数据的信息推荐方法。

在一些实施例中，本发明实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时基于驾驶行为数据的信息推荐方法。

上述本发明实施例的基于驾驶行为数据的信息推荐装置可用于执行本发明实施例的基于驾驶行为数据的信息推荐方法，并相应的达到上述本发明实施例的实现基于驾驶行为数据的信息推荐方法所达到的技术效果，这里不再赘述。本发明实施例中可以通过硬件处理器(hardware processor)来实现相关功能模块。

图3为本发明一实施例提供的执行基于驾驶行为数据的信息推荐方法的电子设备的硬件结构示意图，如图3所示，该设备包括：

一个或多个处理器310以及存储器320，图3中以一个处理器310为例。

执行基于驾驶行为数据的信息推荐方法的设备还可以包括：输入装置330和输出装置340。

处理器310、存储器320、输入装置330和输出装置340可以通过总线或者其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。

存储器320作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的基于驾驶行为数据的信息推荐方法对应的程序指令/模块。处理器310通过运行存储在存储器320中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例基于驾驶行为数据的信息推荐方法。

存储器320可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据基于驾驶行为数据的信息推荐装置的使用所创建的数据等。此外，存储器320可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器320可选包括相对于处理器310远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至基于驾驶行为数据的信息推荐装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

输入装置330可接收输入的数字或字符信息，以及产生与基于驾驶行为数据的信息推荐装置的用户设置以及功能控制有关的信号。输出装置340可包括显示屏等显示设备。

上述一个或者多个模块存储在所述存储器320中，当被所述一个或者多个处理器310执行时，执行上述任意方法实施例中的基于驾驶行为数据的信息推荐方法。

上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例所提供的方法。

本申请实施例的电子设备以多种形式存在，包括但不限于:

(1)移动通信设备:这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。

(2)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括:PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。

(3)车载设备:这类设备可以应用于车载领域。该类设备包括:车载导航。

(4)服务器:提供计算服务的设备，服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，服务器和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。

(5)其他具有数据交互功能的电子装置。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对相关技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.基于驾驶行为数据的信息推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：

根据驾驶行为数据构建用户画像；

接收用户指令；

根据用户指令确定匹配类型；

根据匹配类型和用户画像选取推荐信息呈现给用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述驾驶行为数据包括导航目的地和目的地类型标签；

所述根据驾驶行为数据构建用户画像包括：

根据历史导航目的地和目的地类型数据，生成用户兴趣标签；

将用户兴趣标签与用户标识绑定。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述用户指令包括语音指令和/或位置输入指令。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述匹配类型包括指定位置和非指定位置，所述根据用户指令确定匹配类型包括：

根据对用户指令的语义解析获取指令意图、请求类型和指定位置信息；

根据指定位置信息的内容确定匹配类型；

所述根据匹配类型和用户画像选取推荐信息呈现给用户包括：

在确定的匹配类型为指定位置时，获取与所述指定位置关联的推荐信息呈现给用户；

在确定的匹配类型为非指定位置时，获取用户画像中的用户兴趣标签，根据指令意图、请求类型和用户兴趣标签获取关联的推荐信息呈现给用户。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

从导航系统获取每次的导航数据生成驾驶行为数据存储。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述推荐消息为团购优惠信息，所述将推荐信息呈现给用户是在导航开始时推送或在导航结束时推送。

7.基于驾驶行为数据的信息推送装置，其特征在于，包括

驾驶行为数据获取模块，用于从导航系统获取每次的导航数据生成驾驶行为数据存储；

用户画像生成模块，用于根据驾驶行为数据构建用户画像存储；

指令接收模块，用于接收用户指令；

推荐信息确定模块，用于根据用户指令确定匹配类型，根据匹配类型和用户画像选取推荐信息呈现给用户。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述推荐信息为团购优惠信息，所述将推荐信息呈现给用户是在导航开始时推送或在导航结束时推送。

9.电子设备，其包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任意一项所述方法的步骤。

10.存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任意一项所述方法的步骤。