CN110517072A - 车辆信息的推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
车辆信息的推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110517072A CN110517072A CN201910762719.1A CN201910762719A CN110517072A CN 110517072 A CN110517072 A CN 110517072A CN 201910762719 A CN201910762719 A CN 201910762719A CN 110517072 A CN110517072 A CN 110517072A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- information
- preference
- user
- vehicles
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
- G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
- G06Q30/0202—Market predictions or forecasting for commercial activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q30/00—Commerce
- G06Q30/06—Buying, selling or leasing transactions
- G06Q30/0601—Electronic shopping [e-shopping]
- G06Q30/0631—Item recommendations
Landscapes
- Business, Economics & Management (AREA)
- Finance (AREA)
- Accounting & Taxation (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明公开一种车辆信息的推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质,所述方法包括:采集用户基于网络对各预设车辆信息进行浏览所生成的操作数据,并对操作数据进行筛选,确定用户进行浏览的车型信息;读取操作数据中与各车型信息对应的操作次数和操作时长,并根据各操作次数和各操作时长,确定用户的偏好车型;对各偏好车型进行排序,生成车型序列,并根据车型序列中各偏好车型的排列顺序,获取各目标车型信息;将各目标车型信息基于排列顺序输出到用户所持有的终端。本方案基于大数据分析技术所生成的车型序列表征了用户的需求,使得依据其所推荐的车辆,满足了用户的偏好需求,提高了车辆信息的推送的准确性。
Description
技术领域
本发明主要涉及数据处理技术领域,具体地说,涉及一种车辆信息的推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
随着互联网技术的发展,通过网络平台所提供的咨询和资源越来越丰富,如通过网络查看新闻、公告、通知、购买各种各样的物品等;用户在对物品进行购买时,一方面可通过网络平台直接购买,另一方面也可以先在网络平台上查看物品信息,再在现场进行试用购买等。如用户在对车辆进行购买时,则先在车辆销售平台浏览各种车辆相关的信息,当浏览到满足其需求的车辆时,则进行线下试驾等。
但车辆销售平台所提供的车辆信息众多且不断更新,为了便于用户快速浏览到满足其需求的车辆,汽车销售平台通常设置有推荐机制;根据用户针对汽车所浏览的近期历史信息,向用户推荐车辆。但因近期历史信息可能由用户的误操作而生成,具有不准确性;使得向用户推荐的车辆也不准确,不能满足用户需求。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种车辆信息的推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质,旨在解决现有技术中向用户推荐的车辆不准确,不能满足用户需求的问题。
为实现上述目的,本发明提供一种车辆信息的推送方法,所述车辆信息的推送方法包括以下步骤:
采集用户基于网络对各预设车辆信息进行浏览所生成的操作数据,并对所述操作数据进行筛选,确定所述用户进行浏览的车型信息;
读取所述操作数据中与各所述车型信息对应的操作次数和操作时长,并根据各所述操作次数和各所述操作时长,确定所述用户的偏好车型;
对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列,并根据所述车型序列中各所述偏好车型的排列顺序,获取各目标车型信息;
将各所述目标车型信息基于所述排列顺序输出到所述用户所持有的终端。
优选地,所述根据各所述操作次数和各所述操作时长,确定所述用户的偏好车型的步骤包括:
将各所述操作次数和第一预设阈值对比,确定各所述操作次数中大于所述第一预设阈值的目标操作次数;
将各所述操作时长和第二预设阈值对比,确定各所述操作时长中大于所述第二预设阈值的目标操作时长;
确定各所述车型信息中与所述目标操作次数和/或目标操作时长对应的偏好车型信息,并将与各所述偏好车型信息对应的车型确定为所述用户的偏好车型。
优选地,所述对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列的步骤包括:
读取所述操作数据中的贷款数据,并根据所述贷款数据和所述操作数据,生成贷款关注度比值,将所述贷款关注度比值和预设比例对比,判断所述贷款关注度比值是否大于所述预设比例;
若大于所述预设比例,则对各所述偏好车型所对应的目标操作次数和/或目标操作时长进行整合,生成各所述偏好车型的偏好系数,并根据各所述偏好系数之间的大小关系,对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列。
优选地,所述对各所述偏好车型所对应的目标操作次数和/或目标操作时长进行整合,生成各所述偏好车型的偏好系数的步骤包括:
将各所述偏好车型所对应的目标操作次数和预设次数区间对比,确定各所述偏好车型的次数系数;
将各所述偏好车型所对应的目标操作时长和预设时长区间对比,确定各所述偏好车型的时长系数;
读取与所述操作次数和所述操作时长分别对应的第一权重值和第二权重值,并用所述第一权重值以及第二权重值分别对各所述偏好车型的次数系数和时长系数加权处理,生成各所述偏好车型的偏好系数。
优选地,所述判断所述贷款关注度比值是否大于所述预设比例的步骤之后包括:
若不大于所述预设比例,则读取各所述偏好车型的价格信息,并采集与所述用户的经济状况对应的基础信息;
根据所述基础信息,确定所述用户的积蓄信息,并将所述积蓄信息和各所述价格信息对比,生成各对比结果;
根据各所述对比结果,对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列。
优选地,所述对所述操作数据进行筛选的步骤之前包括:
读取所述用户的身份信息,并根据所述身份信息,确定所述用户是否具有用户车辆;
若所述用户具有用户车辆,则读取所述用户车辆的车险信息,并根据各所述车险信息,对所述用户推荐车险;
若所述用户不具有用户车辆,则执行对所述操作数据进行筛选的步骤。
优选地,所述根据各所述车险信息,对所述用户推荐车险的步骤包括:
将各所述车险信息中的时限信息和预设时限对比,判断各所述时限信息中是否存在小于预设时限的目标时限信息;
若存在小于预设时限的目标时限信息,则确定与所述目标时限信息对应的车险类型;
读取与所述用户车辆对应的出险信息,并根据所述出险信息,向所述用户推荐与所述车险类型对应的车险。
此外,为实现上述目的,本发明还提出一种车辆信息的推送装置,所述车辆信息的推送装置包括:
采集模块,用于采集用户基于网络对各预设车辆信息进行浏览所生成的操作数据,并对所述操作数据进行筛选,确定所述用户进行浏览的车型信息;
确定模块,用于读取所述操作数据中与各所述车型信息对应的操作次数和操作时长,并根据各所述操作次数和各所述操作时长,确定所述用户的偏好车型;
排序模块,用于对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列,并根据所述车型序列中各所述偏好车型的排列顺序,获取各目标车型信息;
推荐模块,用于将各所述目标车型信息基于所述排列顺序输出到所述用户所持有的终端。
此外,为实现上述目的,本发明还提出一种车辆信息的推送设备,所述车辆信息的推送设备包括:存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的车辆信息的推送程序;
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信;
所述处理器用于执行所述车辆信息的推送程序,以实现以下步骤:
采集用户基于网络对各预设车辆信息进行浏览所生成的操作数据,并对所述操作数据进行筛选,确定所述用户进行浏览的车型信息;
读取所述操作数据中与各所述车型信息对应的操作次数和操作时长,并根据各所述操作次数和各所述操作时长,确定所述用户的偏好车型;
对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列,并根据所述车型序列中各所述偏好车型的排列顺序,获取各目标车型信息;
将各所述目标车型信息基于所述排列顺序输出到所述用户所持有的终端。
此外,为实现上述目的,本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序,所述一个或者一个以上程序可被一个或者一个以上的处理器执行以用于:
采集用户基于网络对各预设车辆信息进行浏览所生成的操作数据,并对所述操作数据进行筛选,确定所述用户进行浏览的车型信息;
读取所述操作数据中与各所述车型信息对应的操作次数和操作时长,并根据各所述操作次数和各所述操作时长,确定所述用户的偏好车型;
对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列,并根据所述车型序列中各所述偏好车型的排列顺序,获取各目标车型信息;
将各所述目标车型信息基于所述排列顺序输出到所述用户所持有的终端。
本实施例的车辆信息的推送方法,通过对用户基于网络对各预设车辆信息进行浏览所生成的操作数据采集,并对该采集的操作数据进行筛选,确定用户浏览的车型信息;再读取操作数据中与各车型信息对应的操作次数和操作时长,并根据各操作次数和各操作时长,确定用户的偏好车型;此后对各偏好车型进行排序,生成车型序列,并根据车型序列中各偏好车型的排列顺序,获取目标车型信息;进而将各目标车型信息基于排列顺序输出到用户所持有的终端,实现向用户推荐与各目标车型信息对应的车辆。本方案中偏好车型依据用户浏览的操作次数和操作时长生成,而车型序列依据偏好车型排列;使得依据车型序列所获取的目标车型信息为满足用户偏好的车型信息,将该目标车型信息输出到用户终端进行推荐,可使得所推荐的车辆准确的满足了用户的偏好需求,提高了车辆信息的推送的准确性。
附图说明
图1是本发明的车辆信息的推送方法第一实施例的流程示意图;
图2是本发明的车辆信息的推送装置第一实施例的功能模块示意图;
图3是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明提供一种车辆信息的推送方法。
请参照图1,图1为本发明车辆信息的推送方法第一实施例的流程示意图。在本实施例中,所述车辆信息的推送方法包括:
步骤S10,采集用户基于网络对各预设车辆信息进行浏览所生成的操作数据,并对所述操作数据进行筛选,确定所述用户进行浏览的车型信息;
本发明的车辆信息的推送方法应用于服务器,适用于通过服务器依据用户在网络上对车辆进行浏览所生成的操作数据,向用户推荐满足其偏好的车辆。用户在有车辆购买需求时,通常会在对车辆进行销售的网络平台上,对各个车辆信息进行浏览,以查找满足其购买需求的车辆。浏览操作会生成各种类型的操作数据,如各次浏览所针对车辆的车型,各车型的浏览次数等数据,或者对车辆配置信息、价格、是否支持贷款、贷款额度等进行查看的查看数据等。操作数据中的车型、浏览次数等表征了用户的需求偏好,对某一车型的浏览次数越多,浏览时长越长,则表征用户对该车型的偏好程度越高。从而对用户基于网络对各预设车辆信息进行浏览所生成的操作数据进行采集,其中预设车辆信息为网络平台上可支持查看的车辆各类信息,且所采集的操作数据为一段预设时间内所生成;如以当前时间往前的一个月内,以确保所采集的操作数据准确反映用户当前需求。此后对操作数据进行筛选,确定用户所浏览的车型信息,该车型信息为用户在对各预设车辆信息进行浏览过程中所涉及到的车型,表征用户可能所需要购买的车型。预设车辆信息中所涉及到的车辆各类信息由不同的标识进行区分,在获取到操作数据后,相应的操作数据中的各类信息也携带有表征其类型的标识,从而可依据标识从操作数据中筛选出车型信息。
步骤S20,读取所述操作数据中与各所述车型信息对应的操作次数和操作时长,并根据各所述操作次数和各所述操作时长,确定所述用户的偏好车型;
进一步地,用户在浏览过程中针对不同车型所浏览的次数以及浏览的时长不一样,将针对各车型所浏览的次数作为与各车型信息对应的操作次数,而将针对各车型所浏览的时长作为与各车型信息对应的操作时长。其中用户对车型信息进行点击,对车型信息进行查看的操作作为该车型的一次操作次数;对在预设时间内所生成的操作数据中,用户各次对各车型信息进行查看的次数进行统计,生成操作数据中的各操作次数。同时将用户对车型信息一次查看操作的查看时长,作为对车型的单次查看时长;对在预设时间内所生成的操作数据中,用户对各车型信息进行查看的各单次查看时长进行统计,生成操作数据中的各操作时长。依据与操作次数和操作时长相关的标识,从操作数据中读取与各车型信息对应的操作次数和操作时长,即用户对与各车型信息对应车型进行浏览,所生成的各车型的操作次数和操作时长;进而依据各操作次数和各操作时长,确定用户的偏好车型。因对车型的浏览次数越多、浏览时长越长,即车型信息所对应的操作次数越多、浏览时长越长,所表征的偏好程度越高;从而可依据各车型信息所对应的操作次数和浏览时长之间的数值大小关系,来确定用户的偏好车型。具体地,根据各操作次数和各操作时长,确定用户的偏好车型的步骤包括:
步骤S21,将各所述操作次数和第一预设阈值对比,确定各所述操作次数中大于所述第一预设阈值的目标操作次数;
步骤S22,将各所述操作时长和第二预设阈值对比,确定各所述操作时长中大于所述第二预设阈值的目标操作时长;
为了表征各车型信息所对应操作次数的多少以及操作时长的长短,预先设置有第一预设阈值和第二预设阈值。将各操作次数逐一和该第一预设阈值进行对比,确定各操作次数中大于第一预设阈值的操作次数;同时将各操作时长逐一和第二预设阈值进行对比,确定各操作时长中大于第二预设阈值的操作时长。进而将大于第一预设阈值的操作次数确定为目标操作次数,而将大于第二预设阈值的操作时长确定为目标操作时长;表征用户所浏览的各车型中,浏览次数较多或浏览时长较长的车型。
步骤S23,确定各所述车型信息中与所述目标操作次数和/或目标操作时长对应的偏好车型信息,并将与各所述偏好车型信息对应的车型确定为所述用户的偏好车型。
可理解地,用户在对各车型进行浏览的过程中,存在浏览次数较多、而浏览时长较短的车型,或者浏览次数较少、而浏览时长较长的车型,或者浏览次数较多、且浏览时长较长的车型;该三类车型为用户关注度较高的车型,表征了用户的偏好。在经对比确定目标操作次数和目标操作时长后,可依据该目标操作次数和目标操作时长,从车型信息中确定偏好车型信息。操作次数和操作时长均与某一车型信息对应,与目标操作次数对应的车型信息为用户浏览次数多的车型信息,而将其确定为偏好车型信息;与目标操作时长对应的车型信息为用户浏览时间长的车型信息,同样的也将其确定为偏好车型信息。当目标操作次数和目标操作时长对应同一车型信息时,则表征用户对该车型信息的浏览次数多,且浏览时间长,为用户着重关注的车型信息,而需要将该车型信息确定为偏好车型信息。因各车型偏好车型信息来源于各车型,从而可将与各偏好车型信息所对应的车型确定为用户的偏好车型,以表征用户所需求偏好的车型。
步骤S30,对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列,并根据所述车型序列中各所述偏好车型的排列顺序,获取各目标车型信息;
考虑到不同的目标操作次数和目标操作时长,表征了用户对各偏好车型的偏好程度不一样;当偏好车型所对应的目标操作次数越多,且目标操作时长越长,则表征用户对该偏好车型的偏好程度越高。为了表征用户对个偏好车型的偏好程度,对各偏好车型进行排序,生成车型序列;且偏好程度越高的偏好车型排列在前列,而偏好程度越低的偏好车型排列在后列;通过车型序列,表征用户的偏好程度从高到低下降。因偏好程度与目标操作次数以及目标操作时长相关,从而在对各偏好车型进行排序时,依据各偏好车型所对应的目标操作次数和/或目标操作时长进行;具体地,对各偏好车型进行排序,生成车型序列的步骤包括:
步骤S31,读取所述操作数据中的贷款数据,并根据所述贷款数据和所述操作数据,生成贷款关注度比值,将所述贷款关注度比值和预设比例对比,判断所述贷款关注度比值是否大于所述预设比例;
进一步地,为了促进用户对车辆的购买,车辆销售方通常设置有贷款机制,即用户可通过贷款对其偏好的车辆进行购买。若用户有通过贷款购买车辆的需求时,则在对车辆信息进行浏览的过程中,会对各车辆所对应的贷款信息进行浏览,查看各车辆所支持的贷款额度、贷款时限等。将对贷款信息查看所生成的数据作为操作数据中的贷款数据,根据与贷款相关的标识,从操作数据中读取该贷款数据,通过贷款数据来表征用户通过贷款的方式对车辆进行购买的需求强弱。若需求强,则可预测用户对车辆价格的因素考虑较少,可在大程度上购买其偏好程度高的车型;在对偏好车型进行排序时,直接依据偏好程度高低进行排序。而若需求弱,则在对偏好车型进行排序时,则需要考虑各偏好车型的价格因素,而依据价格因素进行排序。为了通过贷款数据来表征贷款购车需求的强弱,预先设定有预设比例,并将根据贷款数据和操作数据所生成的贷款关注度比值和该预设比例进行对比,通过贷款关注度比值和预设比例之间的大小关系,来确定贷款购车需求的强弱。
贷款数据中包括用户对各车型对应贷款信息进行浏览的浏览次数,且不同车型所对应的浏览次数不相同,对各浏览次数进行相加,得到操作数据中所涉及到的与贷款相关的浏览总次数。同时对操作数据中的各项操作次数进行相加,得到对各车型进行查看的操作总次数;进而用浏览总次数和操作总次数做比值,所得到的比值结果即为贷款关注度比值,表征用户对各车辆信息进行查看过程中对贷款信息进行查看的次数。当贷款关注度比值越大,表征用户对贷款信息进行查看的次数越多,用户贷款购车的需求越强;反之则说明用户贷款购车的需求越弱。
步骤S32,若大于所述预设比例,则对各所述偏好车型所对应的目标操作次数和/或目标操作时长进行整合,生成各所述偏好车型的偏好系数,并根据各所述偏好系数之间的大小关系,对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列。
进一步地,当将贷款关注度比值和预设比例进行对比,判断出贷款关注度比值大于预设比例时,则说明用户贷款购车的需求越强;在对各偏好车型进行排序时,按照各偏好车型的偏好程度高低进行。而为了表征偏好程度高度,则对各偏好车型对应的目标操作次数和/或目标操作时长整合,生成各偏好车型的偏好系数;其中偏好系数的数值越大,所表征偏好程度越高,反之则越低。因各偏好车型由目标操作次数和目标操作时长中的任意一项决定,即当某一车型所具有车型信息对应的操作次数为或操作时长中存在任意一项为目标操作次数或目标操作时长,则该车型即为偏好车型;从而在生成各偏好车型的偏好系数时,依据各偏好车型实际所对应的目标操作次数和/或目标操作时长进行。如对于偏好车型A、B、C,其中A所对应的操作次数a1是目标操作次数,而其所对应的操作时长a2不是目标操作时长;B所对应的操作次数b1不是目标操作次数,而其所对应的操作时长b2是目标操作时长;C所对应的操作次数c1是目标操作次数,且其所对应的操作时长c2是目标操作时长。则在生成偏好车型A的偏好系数时,则对a1进行整合;在生成偏好车型B的偏好系数时,则对b2进行整合;在生成偏好车型C的偏好系数时,则对c1和c2进行整合。具体地,对各偏好车型所对应的目标操作次数和/或目标操作时长进行整合,生成各偏好车型的偏好系数的步骤包括:
步骤S321,将各所述偏好车型所对应的目标操作次数和预设次数区间对比,确定各所述偏好车型的次数系数;
为了通过目标操作次数体现偏好程度的高低,预先设定有多个预设次数区间,且各个预设次数区间对应设置有不同的系数;如设定预设次数区间[50~100]对应的系数为0.7,预设次数区间[100~150]对应的系数为0.8等。通过不同的系数表征不同的偏好程度,当预设次数区间所对应的数值越大,用户的查看次数越多,则对应的偏好程度越高,反之则对应的偏好程度越低。将各偏好车型所对应的目标操作次数和各个预设次数区间对比,确定各偏好车型对应的目标操作次数所在的预设次数区间;该所在的预设次数区间所对应的系数,即为各偏好车型的次数系数,表征对各偏好车型的查看次数多少。
步骤S322,将各所述偏好车型所对应的目标操作时长和预设时长区间对比,确定各所述偏好车型的时长系数;
同样地,为了通过目标操作时长体现偏好程度的高低,预先设定有多个预设时长区间,且各个预设时长区间对应设置有不同的系数;如设定预设时长区间[5h~8h]对应的系数为0.7,预设时长区间[8h~12h]对应的系数为0.8等。通过不同的系数表征不同的偏好程度,当预设时长区间所对应的数值越大,用户的查看时长越长,则对应的偏好程度越高,反之则对应的偏好程度越低。将各偏好车型所对应的目标操作时长和各个预设时长区间对比,确定各偏好车型对应的目标操作时长所在的预设时长区间;该所在的预设时长区间所对应的系数,即为各偏好车型的时长系数,表征对各偏好车型的查看时长长短。
步骤S323,读取与所述操作次数和所述操作时长分别对应的第一权重值和第二权重值,并用所述第一权重值以及第二权重值分别对各所述偏好车型的次数系数和时长系数加权处理,生成各所述偏好车型的偏好系数。
可理解地,目标操作次数和目标操作时长对整体偏好程度高低的影响不一样,为了体现两者对整体偏好程度高低的影响,预先针对操作次数和操作时长分别设定有第一权重值和第二权重值。在确定次数系数和时长系数后,对该第一权重值和第二权重值进行读取,并用该读取的第一权重值和第二权重值分别对次数系数和时长系数进行加权处理,生成各偏好车型的偏好系数。因各偏好车型中存在只对应目标操作次数和目标操作时长中任一项的情况,即只存在次数系数和时长系数中某一项的情况;从而在进行加权处理的过程中,依据各偏好车型所具有次数系数和时长系数的情况进行。当偏好车型仅具有次数系数或仅具有时长系数,则由第一权重值对次数系数进行加权,或由第二权重值对时长系数进行加权;当偏好车型具有次数系数和时长系数时,则用第一权重值和第二权重值分别对两者进行加权。如对于上述偏好车型A、B、C,若第一权重值为k1,第二权重值为k2;则对于A所生成的偏好系数为k1*a1,对于B所生成的偏好系数为k2*b2,对于C所生成的偏好系数为(k1*c1+k2*c2)。通过加权处理所得到的各偏好车型的偏好系数来表征用户对各偏好车型的偏好程度高低,其中所得到的偏好系数越大,则对应的偏好程度越高,反之则越低。
进一步地,在生成各偏好车型的偏好系数之后,可依据各偏好系数所表征的偏好程度高低,对各偏好车型进行排序,生成车型序列。具体地,在各偏好系数之间进行对比,确定各偏好系数之间的大小关系;依据该大小关系,对各偏好车型进行排序,将偏好系数大的偏好车型排列在前列,而将偏好系数小的偏好车型排列在后列;在各偏好车型排列完成后,即可生成表征用户偏好程度高低的车型序列。
更进一步地,对于在将贷款关注度比值和预设比例对比,所得到的对比结果为贷款关注度比值不大于预设比例的情形,则说明用户贷款购车的需求较弱,在对各偏好车型进行排序时,需要结合各偏好车型的价格因素进行。具体地,判断贷款关注度比值是否大于预设比例的步骤之后包括:
步骤S33,若不大于所述预设比例,则读取各所述偏好车型的价格信息,并采集与所述用户的经济状况对应的基础信息;
当经对比确定贷款关注度比值不大于预设比例时,则对各偏好车型的价格信息进行读取,同时采集用户的基础信息。该基础信息包括用户的性别、年龄、学历、工作性质、工作行业、居住地址等,以用该类信息对用户的经济状况进行反映。
步骤S34,根据所述基础信息,确定所述用户的积蓄信息,并将所述积蓄信息和各所述价格信息对比,生成各对比结果;
进一步地,因用户的基础信息反映了用户的经济状况,从而可依据基础信息对用户的收入信息进行预测;其中基础信息中的居住地址表征了用户所工作的城市,而可得到该城市的城市平均收入;而工作行业和工作性质表征了用户所在行业相对于其所在城市的收入,即可用工作行业和工作性质对城市平均收入进行优化。当工作行业和性质相对为热门高薪行业,则优化为对城市平均收入乘以一个大于1的系数,而当工作行业和性质相对为冷门基础行业,则优化为对城市平均收入乘以一个小于1的系数;通过优化以得到用户的基本收入。同时对用户的基本支出进行预测,通过读取用户所在城市中与其性别和年龄相同人员的平均支出作为用户的基本支出。进而用所预测的基本收入和基本支出即可得到用户的收入数据,依据基础信息中的年龄和学历推测用户的工作年限,用工作年限和收入数据相乘,生成用户的积蓄数据。
考虑到每年度经济的变化因素以及用户本身工作经验的因素,距离当前年限时间越远的年限中的收入数据与当前年限中的收入数据差别越大;从而使得所生成的积蓄数据可能高于用户实际的积蓄数据,为了提高积蓄数据的准确性,依据工作年限对积蓄数据进行调整。调整时依据工作年限确定小于1的调整系数,在工作年限较短时,则说明各年度之间的收入以及支出之间的变化不大,而将调整系数设定为接近于1;而在工作年限较长时,则说明各年度之间的收入以及支出之间的变化较大,而将调整系数设定为较小于1。用调整系数和积蓄数据相乘,得到调整后的积蓄数据;将该调整后的积蓄数据确定为用户的积蓄信息,来反映用户当前的可支配金额。
更进一步地,用用户的积蓄信息逐一和各偏好车型的价格信息做对比,得到积蓄信息和各个价格信息之间的对比结果,通过各个对比结果来反映积蓄信息和各个价格之间的匹配程度;其中价格信息低于积蓄信息的程度越多,则表征该价格信息与积蓄信息之间的匹配程度越高,反之则越低。
步骤S35,根据各所述对比结果,对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列。
进一步地,所生成的各对比结果表征了积蓄信息和各价格信息之间的匹配程度,匹配程度越高说明用户对生成该匹配程度的价格信息的车辆的购买能力越强;从而以及对比结果所表征的匹配程度高度,对各个偏好车型进行排序,将匹配程度高的价格信息所对应的偏好车型排列在前列,而将匹配程度低的价格信息所对应的偏好车型排列在后列。在各偏好车型排列完成后,即可生成表征用户购买能力强弱的车型序列,且该车型序列中均为用户多次关注的偏好车型。
在对各车型排列生成车型序列后,则根据车型序列中各偏好车型的排列顺序,对其中偏好车型的车型信息进行获取,使得所获取的各车型信息和车型序列中各偏好车型对应。所获取的车型信息包括厂商、车辆型号、发动机型号、价格、马力等;将该获取的车型信息作为目标车型信息,以对其所来源的车辆进行推荐。
步骤S40,将各所述目标车型信息基于所述排列顺序输出到所述用户所持有的终端。
更进一步地,在按照车型序列中各偏好车型的排列顺序,获取到各偏好车型的目标车型信息后,因车型序列中的排列顺序表征了用户的偏好强弱或购买能力强弱;从而可依据该排列顺序将各目标车型信息输出到用户所持有诸如电脑、手机的终端,以对于各目标车型信息对应的车辆进行推荐。在推荐的过程中可依据排列顺序进行编号,以表征推荐的力度大小,该力度大小与用户的偏好强弱或购买能力强弱对应。
本实施例的车辆信息的推送方法,通过对用户基于网络对各预设车辆信息进行浏览所生成的操作数据采集,并对该采集的操作数据进行筛选,确定用户浏览的车型信息;再读取操作数据中与各车型信息对应的操作次数和操作时长,并根据各操作次数和各操作时长,确定用户的偏好车型;此后对各偏好车型进行排序,生成车型序列,并根据车型序列中各偏好车型的排列顺序,获取目标车型信息;进而将各目标车型信息基于排列顺序输出到用户所持有的终端,实现向用户推荐与各目标车型信息对应的车辆。本方案中偏好车型依据用户浏览的操作次数和操作时长生成,而车型序列依据偏好车型排列;使得依据车型序列所获取的目标车型信息为满足用户偏好的车型信息,将该目标车型信息输出到用户终端进行推荐,可使得所推荐的车辆准确的满足了用户的偏好需求,提高了车辆信息的推送的准确性。
进一步地,在本发明车辆信息的推送方法另一实施例中,所述对所述操作数据进行筛选的步骤之前包括:
步骤S50,读取所述用户的身份信息,并根据所述身份信息,确定所述用户是否具有用户车辆;
可理解地,用户在对车辆进行销售的网络平台上,对各预设车辆信息进行浏览的目的,可能是具有购买车辆增值服务的需求,而并非具有购车需求。购买车辆增值服务的前提是用户已经购买了车辆,而具有用户车辆;从而为了对用户浏览预设车辆信息的目的进行区分,需要确定用户是否已经具有用户车辆。对用户的身份信息进行读取,并依据用户的身份信息向车辆管理机构申请进行查询,以确定该身份信息是否关联有车辆。当经查询确定身份信息关联有车辆,则说明用户已经具有用户车辆;而当经查询确定身份信息没有关联车辆,则说明用户没有用户车辆。
步骤S60,若所述用户具有用户车辆,则读取所述用户车辆的车险信息,并根据各所述车险信息,对所述用户推荐车险;
进一步地,本实施例中的车辆增值服务主要涉及到交强险、车辆损失险、第三者责任险等车险,当经确定用户具有车辆时,则说明用户浏览各预设车辆信息的目的是需要购买车险,此时可依据用户已经具有的用户车辆所对应的车险信息,向用户推荐车险。具体地,对用户车辆的车险信息进行读取,该车险信息包括车险种类、各类型车险对应的时限、出险记录等各种与车险相关的信息。进而依据各车险信息,向用户推荐车险;其中推荐可依据各类型车险对应的时限进行,即针对即将到期的车险进行推荐。具体地,根据各车险信息,对用户推荐车险的步骤包括:
步骤S61,将各所述车险信息中的时限信息和预设时限对比,判断各所述时限信息中是否存在小于预设时限的目标时限信息;
步骤S62,若存在小于预设时限的目标时限信息,则确定与所述目标时限信息对应的车险类型;
更进一步地,预先设定表征即将到期的预设时限,如设定距离最后期限一个月的时间作为预设时限,并将车险信息中的时限信息和该预设时限对比。该车险信息中的时限信息为用户车辆所购买各项车险中距离各自到期期限的时间长短信息;如用户车辆所购买的车险包括p1、p2和p3,其中p1的到期期限为q1、p2的到期期限为q2、p3的到期期限为q3,而当前时间距离q1、q2、q3的时间长度信息分别为d1、d2和d3;该d1、d2和d3则为车险信息中的时限信息。将各个时限信息和预设时限对比,生成各时限信息和预设时限信息之间的大小关系;当大小关系为时限信息小于预设时限信息时,则说明时限信息所对应的车险即将到期,而当大小关系为时限信息不小于预设时限信息时,则说明时限信息所对应的车险激励到期期限较长。通过判断各个大小关系中是否存在时限信息小于预设时限信息的大小关系,来确定时限信息中是否存在小于预设时限的目标时限信息;该目标时限信息所对应的车险即将到期。当经确定各时限信息中存在小于预设时限的目标时限信息,则由目标时限信息所来源的车险,确定与目标时限信息对应的车险类型,以查询与该车险类型对应的车险进行推荐。
步骤S63,读取与所述用户车辆对应的出险信息,并根据所述出险信息,向所述用户推荐与所述车险类型对应的车险。
可理解地,用户车辆在使用过程中可能存在与即将到期的车险对应的出险情况,如即将到期的车险为车辆损失险,而用户车辆在使用过程中遭受过冰雹,并由保险机构进行了理赔;该冰雹所导致的理赔即为与即将到期的车险对应的出险情况。针对该出险情况,不同的机构所能提供的与车险类型对应的车险在价格上或者时限上不一样。为了推荐满足用户需求的车险,对用户车辆对应的出险信息进行读取,其中出险信息包括出险次数、各次出险的时间以及主要责任方等;依据该出险信息确定各待推荐车险,该待推荐车险来自于不同的机构,且均与所需要推荐的车险类型对应。将各个待推荐车险所具有的信息进行对比,确定相对优惠最大的待推荐车险;或者确定各待推荐车险中,用户查看次数最多的待推荐车险;将该优惠最大的待推荐车险或查看次数最多的待推荐车险作为与车险类型对应的车险,向用户进行推荐。
需要说明的是,即便用户具有用户车辆时,用户也可以购买其他车辆;从而当经确定用户具有车辆,并判断出各时限信息中不存在小于预设时限的目标时限信息时,则说明用户浏览预设车辆信息的目的是需要需要购买其他车辆。此时对所采集的操作数据进行筛选,以确定满足用户需求偏好的偏好车型,并将各偏好车型生成车型序列进行推荐;该具体的推荐方式和上述第一实施例的推荐方式相似,在此不做赘述。
步骤S70,若所述用户不具有用户车辆,则执行对所述操作数据进行筛选的步骤。
进一步地,当经确定用户没有用户车辆时,则说明用户浏览各预设车辆信息的目的是需要购买车辆,从而对所采集的操作数据进行筛选,以确定满足用户需求偏好的偏好车型,并将各偏好车型生成车型序列进行推荐;该具体的推荐方式和上述第一实施例的推荐方式相似,在此不做赘述。
此外,请参照图2,本发明提供一种车辆信息的推送装置,在本发明车辆信息的推送装置第一实施例中,所述车辆信息的推送装置包括:
采集模块10,用于采集用户基于网络对各预设车辆信息进行浏览所生成的操作数据,并对所述操作数据进行筛选,确定所述用户进行浏览的车型信息;
确定模块20,用于读取所述操作数据中与各所述车型信息对应的操作次数和操作时长,并根据各所述操作次数和各所述操作时长,确定所述用户的偏好车型;
排序模块30,用于对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列,并根据所述车型序列中各所述偏好车型的排列顺序,获取各目标车型信息;
推荐模块40,用于将各所述目标车型信息基于所述排列顺序输出到所述用户所持有的终端。
本实施例的车辆信息的推送装置,通过采集模块10对用户基于网络对各预设车辆信息进行浏览所生成的操作数据采集,并对该采集的操作数据进行筛选,确定用户浏览的车型信息;再由确定模块20读取操作数据中与各车型信息对应的操作次数和操作时长,并根据各操作次数和各操作时长,确定用户的偏好车型;此后由排序模块30对各偏好车型进行排序,生成车型序列,并根据车型序列中各偏好车型的排列顺序,获取目标车型信息;进而推荐模块40将各目标车型信息基于排列顺序输出到用户所持有的终端,实现向用户推荐与各目标车型信息对应的车辆。本方案中偏好车型依据用户浏览的操作次数和操作时长生成,而车型序列依据偏好车型排列;使得依据车型序列所获取的目标车型信息为满足用户偏好的车型信息,将该目标车型信息输出到用户终端进行推荐,可使得所推荐的车辆准确的满足了用户的偏好需求,提高了车辆信息的推送的准确性。
进一步地,在本发明车辆信息的推送装置另一实施例中,所述确定模块还包括:
第一对比单元,用于将各所述操作次数和第一预设阈值对比,确定各所述操作次数中大于所述第一预设阈值的目标操作次数;
第二对比单元,用于将各所述操作时长和第二预设阈值对比,确定各所述操作时长中大于所述第二预设阈值的目标操作时长;
确定单元,用于确定各所述车型信息中与所述目标操作次数和/或目标操作时长对应的偏好车型信息,并将与各所述偏好车型信息对应的车型确定为所述用户的偏好车型。
进一步地,在本发明车辆信息的推送装置另一实施例中,所述排序模块还包括:
读取单元,用于读取所述操作数据中的贷款数据,并根据所述贷款数据和所述操作数据,生成贷款关注度比值,将所述贷款关注度比值和预设比例对比,判断所述贷款关注度比值是否大于所述预设比例;
排序单元,用于若大于所述预设比例,则对各所述偏好车型所对应的目标操作次数和/或目标操作时长进行整合,生成各所述偏好车型的偏好系数,并根据各所述偏好系数之间的大小关系,对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列。
进一步地,在本发明车辆信息的推送装置另一实施例中,所述排序单元还用于:
将各所述偏好车型所对应的目标操作次数和预设次数区间对比,确定各所述偏好车型的次数系数;
将各所述偏好车型所对应的目标操作时长和预设时长区间对比,确定各所述偏好车型的时长系数;
读取与所述操作次数和所述操作时长分别对应的第一权重值和第二权重值,并用所述第一权重值以及第二权重值分别对各所述偏好车型的次数系数和时长系数加权处理,生成各所述偏好车型的偏好系数。
进一步地,在本发明车辆信息的推送装置另一实施例中,所述排序模块还包括:
采集单元,用于若不大于所述预设比例,则读取各所述偏好车型的价格信息,并采集与所述用户的经济状况对应的基础信息;
第一生成单元,用于根据所述基础信息,确定所述用户的积蓄信息,并将所述积蓄信息和各所述价格信息对比,生成各对比结果;
第二生成单元,用于根据各所述对比结果,对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列。
进一步地,在本发明车辆信息的推送装置另一实施例中,所述采集模块还用于:
读取所述用户的身份信息,并根据所述身份信息,确定所述用户是否具有用户车辆;
若所述用户具有用户车辆,则读取所述用户车辆的车险信息,并根据各所述车险信息,对所述用户推荐车险;
若所述用户不具有用户车辆,则执行对所述操作数据进行筛选的步骤。
进一步地,在本发明车辆信息的推送装置另一实施例中,所述采集模块还用于:
将各所述车险信息中的时限信息和预设时限对比,判断各所述时限信息中是否存在小于预设时限的目标时限信息;
若存在小于预设时限的目标时限信息,则确定与所述目标时限信息对应的车险类型;
读取与所述用户车辆对应的出险信息,并根据所述出险信息,向所述用户推荐与所述车险类型对应的车险。
其中,上述车辆信息的推送装置的各虚拟功能模块存储于图3所示车辆信息的推送设备的存储器1005中,处理器1001执行车辆信息的推送程序时,实现图2所示实施例中各个模块的功能。
参照图3,图3是本发明实施例方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本发明实施例车辆信息的推送设备可以是PC(personal computer,个人计算机),也可以是智能手机、平板电脑、电子书阅读器、便携计算机等终端设备。
如图3所示,该车辆信息的推送设备可以包括:处理器1001,例如CPU(CentralProcessing Unit,中央处理器),存储器1005,通信总线1002。其中,通信总线1002用于实现处理器1001和存储器1005之间的连接通信。存储器1005可以是高速RAM(random accessmemory,随机存取存储器),也可以是稳定的存储器(non-volatile memory),例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
可选地,该车辆信息的推送设备还可以包括用户接口、网络接口、摄像头、RF(Radio Frequency,射频)电路,传感器、音频电路、WiFi(Wireless Fidelity,无线宽带)模块等等。用户接口可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard),可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。
本领域技术人员可以理解,图3中示出的车辆信息的推送设备结构并不构成对车辆信息的推送设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
如图3所示,作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块以及车辆信息的推送程序。操作系统是管理和控制车辆信息的推送设备硬件和软件资源的程序,支持车辆信息的推送程序以及其它软件和/或程序的运行。网络通信模块用于实现存储器1005内部各组件之间的通信,以及与车辆信息的推送设备中其它硬件和软件之间通信。
在图3所示的车辆信息的推送设备中,处理器1001用于执行存储器1005中存储的车辆信息的推送程序,实现上述车辆信息的推送方法各实施例中的步骤。
本发明提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有一个或者一个以上程序,所述一个或者一个以上程序还可被一个或者一个以上的处理器执行以用于实现上述车辆信息的推送方法各实施例中的步骤。
还需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素,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、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述,不代表实施例的优劣。
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上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现,当然也可以通过硬件,但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在如上所述的一个计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中,包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机,计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上所述仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是在本发明的构思下,利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构变换,或直接/间接运用在其他相关的技术领域均包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种车辆信息的推送方法,其特征在于,所述车辆信息的推送方法包括以下步骤:
采集用户基于网络对各预设车辆信息进行浏览所生成的操作数据,并对所述操作数据进行筛选,确定所述用户进行浏览的车型信息;
读取所述操作数据中与各所述车型信息对应的操作次数和操作时长,并根据各所述操作次数和各所述操作时长,确定所述用户的偏好车型;
对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列,并根据所述车型序列中各所述偏好车型的排列顺序,获取各目标车型信息;
将各所述目标车型信息基于所述排列顺序输出到所述用户所持有的终端。
2.如权利要求1所述的车辆信息的推送方法,其特征在于,所述根据各所述操作次数和各所述操作时长,确定所述用户的偏好车型的步骤包括:
将各所述操作次数和第一预设阈值对比,确定各所述操作次数中大于所述第一预设阈值的目标操作次数;
将各所述操作时长和第二预设阈值对比,确定各所述操作时长中大于所述第二预设阈值的目标操作时长;
确定各所述车型信息中与所述目标操作次数和/或目标操作时长对应的偏好车型信息,并将与各所述偏好车型信息对应的车型确定为所述用户的偏好车型。
3.如权利要求1所述的车辆信息的推送方法,其特征在于,所述对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列的步骤包括:
读取所述操作数据中的贷款数据,并根据所述贷款数据和所述操作数据,生成贷款关注度比值,将所述贷款关注度比值和预设比例对比,判断所述贷款关注度比值是否大于所述预设比例;
若大于所述预设比例,则对各所述偏好车型所对应的目标操作次数和/或目标操作时长进行整合,生成各所述偏好车型的偏好系数,并根据各所述偏好系数之间的大小关系,对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列。
4.如权利要求3所述的车辆信息的推送方法,其特征在于,所述对各所述偏好车型所对应的目标操作次数和/或目标操作时长进行整合,生成各所述偏好车型的偏好系数的步骤包括:
将各所述偏好车型所对应的目标操作次数和预设次数区间对比,确定各所述偏好车型的次数系数;
将各所述偏好车型所对应的目标操作时长和预设时长区间对比,确定各所述偏好车型的时长系数;
读取与所述操作次数和所述操作时长分别对应的第一权重值和第二权重值,并用所述第一权重值以及第二权重值分别对各所述偏好车型的次数系数和时长系数加权处理,生成各所述偏好车型的偏好系数。
5.如权利要求3所述的车辆信息的推送方法,其特征在于,所述判断所述贷款关注度比值是否大于所述预设比例的步骤之后包括:
若不大于所述预设比例,则读取各所述偏好车型的价格信息,并采集与所述用户的经济状况对应的基础信息;
根据所述基础信息,确定所述用户的积蓄信息,并将所述积蓄信息和各所述价格信息对比,生成各对比结果;
根据各所述对比结果,对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列。
6.如权利要求1-5任一项所述的车辆信息的推送方法,其特征在于,所述对所述操作数据进行筛选的步骤之前包括:
读取所述用户的身份信息,并根据所述身份信息,确定所述用户是否具有用户车辆;
若所述用户具有用户车辆,则读取所述用户车辆的车险信息,并根据各所述车险信息,对所述用户推荐车险;
若所述用户不具有用户车辆,则执行对所述操作数据进行筛选的步骤。
7.如权利要求6所述的车辆信息的推送方法,其特征在于,所述根据各所述车险信息,对所述用户推荐车险的步骤包括:
将各所述车险信息中的时限信息和预设时限对比,判断各所述时限信息中是否存在小于预设时限的目标时限信息;
若存在小于预设时限的目标时限信息,则确定与所述目标时限信息对应的车险类型;
读取与所述用户车辆对应的出险信息,并根据所述出险信息,向所述用户推荐与所述车险类型对应的车险。
8.一种车辆信息的推送装置,其特征在于,所述车辆信息的推送装置包括:
采集模块,用于采集用户基于网络对各预设车辆信息进行浏览所生成的操作数据,并对所述操作数据进行筛选,确定所述用户进行浏览的车型信息;
确定模块,用于读取所述操作数据中与各所述车型信息对应的操作次数和操作时长,并根据各所述操作次数和各所述操作时长,确定所述用户的偏好车型;
排序模块,用于对各所述偏好车型进行排序,生成车型序列,并根据所述车型序列中各所述偏好车型的排列顺序,获取各目标车型信息;
推荐模块,用于将各所述目标车型信息基于所述排列顺序输出到所述用户所持有的终端。
9.一种车辆信息的推送设备,其特征在于,所述车辆信息的推送设备包括:存储器、处理器、通信总线以及存储在所述存储器上的车辆信息的推送程序;
所述通信总线用于实现处理器和存储器之间的连接通信;
所述处理器用于执行所述车辆信息的推送程序,以实现如权利要求1-7中任一项所述的车辆信息的推送方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有车辆信息的推送程序,所述车辆信息的推送程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的车辆信息的推送方法的步骤。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910762719.1A CN110517072A (zh) | 2019-08-14 | 2019-08-14 | 车辆信息的推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
PCT/CN2019/118364 WO2021027158A1 (zh) | 2019-08-14 | 2019-11-14 | 车辆信息的推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910762719.1A CN110517072A (zh) | 2019-08-14 | 2019-08-14 | 车辆信息的推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110517072A true CN110517072A (zh) | 2019-11-29 |
Family
ID=68626404
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201910762719.1A Pending CN110517072A (zh) | 2019-08-14 | 2019-08-14 | 车辆信息的推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110517072A (zh) |
WO (1) | WO2021027158A1 (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112800306A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-05-14 | 武汉芳华杰出科技有限公司 | 一种用户信息采集分析系统 |
CN113449002A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-28 | 平安银行股份有限公司 | 车辆推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN115062231A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-09-16 | 南京三百云信息科技有限公司 | 适用于车源推荐的数据处理方法及装置 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106296368A (zh) * | 2016-08-19 | 2017-01-04 | 北京好车轰轰电子商务有限公司 | 一种车型推荐系统和方法 |
WO2017101389A1 (zh) * | 2015-12-15 | 2017-06-22 | 乐视控股(北京)有限公司 | 一种移动终端的信息推荐方法及装置 |
WO2017124381A1 (zh) * | 2016-01-21 | 2017-07-27 | 阮元 | 根据车型推荐资源时的信息推送方法以及推荐系统 |
CN108960914A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-12-07 | 宇宙世代信息技术(深圳)有限公司 | 信息精准推送方法、系统及设备 |
CN109561132A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-04-02 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 一种信息推送方法、装置、服务器及终端 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105975483B (zh) * | 2016-04-25 | 2020-02-14 | 北京三快在线科技有限公司 | 一种基于用户偏好的消息推送方法和平台 |
CN109033171B (zh) * | 2018-06-21 | 2021-07-23 | 蔚来(安徽)控股有限公司 | 信息推送方法及装置 |
-
2019
- 2019-08-14 CN CN201910762719.1A patent/CN110517072A/zh active Pending
- 2019-11-14 WO PCT/CN2019/118364 patent/WO2021027158A1/zh active Application Filing
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017101389A1 (zh) * | 2015-12-15 | 2017-06-22 | 乐视控股(北京)有限公司 | 一种移动终端的信息推荐方法及装置 |
WO2017124381A1 (zh) * | 2016-01-21 | 2017-07-27 | 阮元 | 根据车型推荐资源时的信息推送方法以及推荐系统 |
CN106296368A (zh) * | 2016-08-19 | 2017-01-04 | 北京好车轰轰电子商务有限公司 | 一种车型推荐系统和方法 |
CN108960914A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-12-07 | 宇宙世代信息技术(深圳)有限公司 | 信息精准推送方法、系统及设备 |
CN109561132A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-04-02 | 平安医疗健康管理股份有限公司 | 一种信息推送方法、装置、服务器及终端 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112800306A (zh) * | 2021-01-22 | 2021-05-14 | 武汉芳华杰出科技有限公司 | 一种用户信息采集分析系统 |
CN113449002A (zh) * | 2021-06-28 | 2021-09-28 | 平安银行股份有限公司 | 车辆推荐方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN115062231A (zh) * | 2022-08-18 | 2022-09-16 | 南京三百云信息科技有限公司 | 适用于车源推荐的数据处理方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2021027158A1 (zh) | 2021-02-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN108665355A (zh) | 金融产品推荐方法、装置、设备和计算机存储介质 | |
CN106503258B (zh) | 一种网站站内精确搜索方法 | |
Shaik et al. | Green supplier selection generic framework: a multi-attribute utility theory approach | |
CN110517072A (zh) | 车辆信息的推送方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
Fadzil | A study on factors affecting the behavioral intention to use mobile apps in Malaysia | |
US20030033190A1 (en) | On-line shopping conversion simulation module | |
CN109685540A (zh) | 电商平台及其商品促销控制方法、设备、可读存储介质 | |
US20140129333A1 (en) | Advertising system, advertising system control method, program, and information storage medium | |
Wang et al. | Design of customized two-dimensional extended warranties considering use rate and heterogeneity | |
CN108629516A (zh) | 企业风险评估方法、装置、设备及可读存储介质 | |
Butler et al. | Enabling e-transactions with multi-attribute preference models | |
CN112241495A (zh) | 页面更新方法 | |
CN109543092A (zh) | 金融产品推荐方法、装置、存储介质及计算机设备 | |
CN113450138A (zh) | 商品对象价格信息处理方法、装置及电子设备 | |
KR20100066862A (ko) | 독서 관리 시스템 | |
KR101681534B1 (ko) | 실시간으로 정보를 제공하는 지급결제수단 추천 시스템 | |
CN106682947A (zh) | 用于共享环境的时间价值评估方法和系统 | |
Kölbel et al. | Dark sides of the platform economy: Market power and its abuse by platform orchestrators | |
Duke | Understanding customer abilities in product concept tests | |
KR20040096810A (ko) | 전자상거래의 소비자 상품선호도를 적용한 자동화된 상품 배열 시스템 및 방법 | |
Park | Customers’ migration paths decided by relative advantage: longitudinal and comparative case study of successive generations of logic semiconductor technology | |
CN103218726A (zh) | 一种信息项推荐方法及系统 | |
Jacobs et al. | Online consumer search and buying behaviour: Brand analysis in the airline industry | |
KR102523050B1 (ko) | 구독경제 기반 렌탈비 비교 서비스 제공 방법 | |
CN111932319B (zh) | 权益配置方法、装置、存储介质及计算机设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |