CN110619094A

CN110619094A - 骑行车推荐方法、装置、系统、计算机设备和存储介质

Info

Publication number: CN110619094A
Application number: CN201910849153.6A
Authority: CN
Inventors: 杨磊; 黄林; 曹学军; 孙志成
Original assignee: Shanghai Junzheng Network Technology Co Ltd
Current assignee: Shanghai Junzheng Network Technology Co Ltd
Priority date: 2019-09-09
Filing date: 2019-09-09
Publication date: 2019-12-27

Abstract

本申请涉及一种骑行车推荐方法、装置、系统、计算机设备和存储介质。所述骑行车推荐方法包括：获取用户在骑行过程中的行为数据；根据所述行为数据生成所述用户的用户画像；根据所述用户画像及各骑行车的车辆参数，生成骑行车推荐列表；所述骑行车推荐列表包括至少一个与所述用户画像匹配的车辆标识；将所述骑行车推荐列表发送至客户端，以在所述客户端显示所述骑行车推荐列表。采用本方法能够满足不同用户对骑行车的个性化需求，提升骑行车推荐列表中的推荐数据与用户需求的匹配度，提升用户的骑行体验及用户黏性。

Description

骑行车推荐方法、装置、系统、计算机设备和存储介质

技术领域

本发明涉及共享交通工具技术领域，特别是涉及一种骑行车推荐方法、装置、系统、计算机设备和存储介质。

背景技术

近年来，为提倡绿色出行、减少机动车拥堵，共享骑行车在人们的日常生活中已占据了一席之地。

传统技术中，以共享自行车为例，当用户通过客户端选择要租用的共享自行车时，客户端一般以车辆分布地图的形式显示用户附近共享自行车的数量及与用户之间的距离。

然而，由于用户的个性化差异，客户端基于车辆分布地图的共享自行车推荐方法无法满足用户的个性化需求，且推荐数据的匹配度低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种满足骑行用户的个性化差异、推荐数据的匹配度高的骑行车推荐方法、装置、系统、计算机设备和存储介质。

第一方面，本申请实施例提供了一种骑行车推荐方法，所述方法包括：

获取用户在骑行过程中的行为数据；

根据所述行为数据生成所述用户的用户画像；

根据所述用户画像及各骑行车的车辆参数，生成骑行车推荐列表；所述骑行车推荐列表包括至少一个与所述用户画像匹配的车辆标识；

将所述骑行车推荐列表发送至客户端，以在所述客户端显示所述骑行车推荐列表。

在其中一个实施例中，所述将所述骑行车推荐列表发送至客户端之后，还包括：

接收所述客户端发送的第一选择指令；所述第一选择指令包括所述用户基于所述骑行车推荐列表选择的一个车辆标识；

根据所述第一选择指令确定所述车辆标识对应的第一目标骑行车；

将所述第一目标骑行车的推荐参数发送至所述客户端进行显示；所述推荐参数包括所述第一目标骑行车辆的坐垫高度、刹车把灵敏度及所述第一目标骑行车至所述客户端之间的距离。

在其中一个实施例中，所述根据所述第一选择指令确定所述车辆标识对应的第一目标骑行车之后，还包括：

发送与所述第一目标骑行车对应的快速找车菜单至所述客户端进行显示；

接收所述客户端发送的确认指令；所述确认指令是所述用户基于所述快速找车菜单触发的指令；

根据所述确认指令控制所述第一目标骑行车的声光装置启动，以使所述第一目标骑行车被定位。

在其中一个实施例中，所述行为数据包括但不限于所述用户对坐垫的压力、所述用户对脚蹬的压力、所述用户设置的坐垫高度、所述用户设置的刹车把灵敏度及所述用户设置的骑行速度；

所述用户画像包括但不限于所述用户对坐垫压力的偏好、对脚蹬压力的偏好、对坐垫高度的偏好、对刹车把灵敏度的偏好及对骑行速度的偏好。

发送与所述第一目标骑行车对应的骑行评价标签至所述客户端进行显示；所述骑行评价标签包括但不限于骑行满意度、对坐垫压力的评价、对脚蹬压力的评价、对坐垫高度的评价、对刹车把灵敏度的评价及对骑行速度的评价；

接收所述客户端发送的骑行反馈数据；所述骑行反馈数据是所述用户基于所述骑行评价标签输入的数据；

根据所述骑行反馈数据对所述用户画像进行修正。

在其中一个实施例中，所述方法还包括：

获取客户端的位置信息及各骑行车的位置信息；

根据所述客户端的位置信息及所述各骑行车的位置信息，生成位置地图；所述位置地图用于展示在所述客户端预设位置范围内的多个骑行车的位置信息；

将所述位置地图发送至所述客户端进行显示。

在其中一个实施例中，所述将所述位置地图发送至所述客户端进行显示之后，还包括：

接收所述客户端发送第二选择指令；所述第二选择指令包括所述用户基于所述位置地图选择的一个车辆标识；

确定所述用户基于所述位置地图选择的一个车辆标识对应的第二目标骑行车；

检测所述骑行车推荐列表是否包括所述第二目标骑行车；

若所述骑行车推荐列表不包括所述第二目标骑行车，则通过所述客户端发出提示信息；所述提示信息用于提示所述第二目标骑行车不包括于所述骑行车推荐列表。

在其中一个实施例中，所述骑行车的车辆参数包括所述骑行车被推荐次数，所述方法还包括：

检测是否获取到所述用户在骑行过程中的行为数据；

若未获取到所述行为数据，则根据各骑行车的所述被推荐次数，生成所述骑行车推荐列表。

第二方面，本申请实施例提供一种骑行车推荐装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取用户在骑行过程中的行为数据；

画像生成模块，用于根据所述行为数据生成所述用户的用户画像；

推荐列表生成模块，用于根据所述用户画像及各骑行车的车辆参数，生成骑行车推荐列表；所述骑行车推荐列表包括至少一个与所述用户画像匹配的车辆标识；

第一发送模块，用于将所述骑行车推荐列表发送至客户端，以在所述客户端显示所述骑行车推荐列表。

第三方面，本申请实施例提供一种骑行车推荐系统，所述系统包括客户端、多个骑行车及骑行车推荐装置；

所述骑行车推荐装置，用于执行如上述第一方面所述的骑行车推荐方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述的方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的方法的步骤。

本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：

通过获取用户在骑行过程中的行为数据；根据所述行为数据生成所述用户的用户画像；根据所述用户画像及各骑行车的车辆参数，生成骑行车推荐列表；所述骑行车推荐列表包括至少一个与所述用户画像匹配的车辆标识；将所述骑行车推荐列表发送至客户端，以在所述客户端显示所述骑行车推荐列表；由此，根据用户行为数据生成的用户画像包括了用户的骑行偏好，根据各骑行车的车辆参数确定与用户画像匹配的骑行车，生成骑行车推荐列表，避免了传统技术中通过车辆分布地图仅向用户推荐附近的共享骑行车，无法满足不同用户对骑行车的差异化需求、推荐的骑行车与用户需求匹配度低的问题。本申请骑行车推荐列表是基于用户画像与骑行车的车辆参数匹配得到的，满足了不同用户对骑行车的个性化需求，骑行车推荐列表中的推荐数据与用户需求的匹配度高，提升了用户的骑行体验及用户黏性。

附图说明

图1为一个实施例提供的骑行车推荐方法的应用环境图；

图2为一个实施例提供的骑行车推荐方法的流程示意图；

图3为一个实施例提供的骑行车推荐方法的流程示意图；

图4为一个实施例提供的骑行车推荐方法的流程示意图；

图5为一个实施例提供的骑行车推荐方法的流程示意图；

图6为一个实施例提供的骑行车推荐方法的流程示意图；

图7为一个实施例提供的骑行车推荐方法的流程示意图；

图8为一个实施例提供的骑行车推荐装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的骑行车推荐方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102及骑行车103通过网络与服务器101进行通信。服务器101通过骑行车103获取用户在骑行过程中的行为数据，根据行为数据生成用户的用户画像，根据用户画像及骑行车103上报的车辆参数，生成骑行车推荐列表，服务器101将骑行车推荐列表发送至终端102，终端102在客户端显示骑行车推荐列表。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器101可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

本申请实施例提供的骑行车推荐方法、装置、系统、计算机设备和存储介质，旨在解决传统技术中，客户端通过车辆分布地图向用户推荐用户附近的共享骑行车，客户端推荐的骑行车与用户骑行需求匹配度低的技术问题。下面将通过实施例并结合附图具体地对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。

需要说明的是，本申请实施例提供的骑行车推荐方法，其执行主体可以是骑行车推荐装置，该骑行车推荐装置可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式实现成为计算机设备的部分或者全部，计算机设备可以是服务器。下述方法实施例中，均以该骑行车推荐方法应用于图1中的服务器为例进行说明。

请参考图2，其示出了本申请实施例提供的一种骑行车推荐方法的流程图，如图2所示，本实施例骑行车推荐方法可以包括以下步骤：

步骤S100，获取用户在骑行过程中的行为数据。

为提倡绿色出行、减少机动车拥堵，共享骑行车如共享单车、共享电瓶车等，在人们的日常生活中已占据了一席之地，本实施例中，骑行车具体是共享单车，在其它实施例中，骑行车也可以是共享电瓶车，等等。

由于用户群体中的个体差异，不同用户在骑行过程中的行为是不同的，例如，身高较矮的用户，骑行时会将坐垫设置的低一些；喜欢紧急刹车的用户，骑行时紧急刹车的次数会较多等；本实施例中，服务器获取用户在骑行过程中的行为数据，作为一种实施方式，行为数据可以包括用户骑行时对坐垫的压力、对脚蹬的压力、用户设置的坐垫高度、设置的刹车把灵敏度、用户骑行时的骑行速度、用户踩踏脚蹬的频率、用户上车点位置、下车点位置中的一个或多个，需要说明的是，行为数据是用户产生的与骑行车骑行过程相关的数据，行为数据不局限于上述举例的类别，在其它实施例中，行为数据还可以其它的实施方式存在。

本实施例中，服务器获取该行为数据是通过骑行车获取的；作为一种实施方式，检测到用户骑行结束后，骑行车主动向服务器上报该用户的用户标识以及该用户在本次骑行过程中的行为数据；在其它实施例中，服务器也可通过轮询的方式从各骑行车定期获取用户的行为数据，本实施例在此不做具体限制。

在本实施例中，用户标识可以是用户通过客户端注册时，客户端将用户输入的注册信息提交至服务器，服务器对该注册信息进行注册并为该用户生成唯一的用户标识码；在其它实施例中，用户标识还可以是用户的手机号码，具体地，用户输入的注册信息包括手机号码，服务器对该注册信息进行注册后，将该手机号码作为与该用户对应的用户标识。

步骤S200，根据行为数据生成用户的用户画像。

服务器获取到用户在骑行过程中的行为数据后，则根据该行为数据，生成该用户的用户画像。用户画像包括用户在骑行过程中的偏好习惯，例如，行为数据包括该用户骑行时对坐垫的压力、对脚蹬的压力、该用户设置的坐垫高度、设置的刹车把灵敏度、该用户骑行时的骑行速度、该用户踩踏脚蹬的频率、该用户上车点位置、下车点位置，则生成的用户画像包括该用户骑行时对坐垫压力的偏好、对脚蹬压力的偏好、对坐垫高度的偏好、对刹车把灵敏度的偏好、对骑行速度的偏好、对脚蹬踩踏频率的偏好以及该用户常用的上车位置及下车位置。

需要说明的是，用户每骑行一次则产生一次行为数据，用户画像是基于多次的行为数据不断修正的；例如，用户在第一次骑行结束后，用户画像则是基于第一次骑行时的行为数据的画像，用户第二次骑行结束后，用户画像则在当前画像的基础上，结合第二次骑行时的行为数据重新生成画像，例如，对行为数据中用户两次骑行时设置的坐垫高度求平均值，得到的平均值即为第二次骑行结束后，重新生成的用户画像中用户对坐垫高度的偏好值，等等。

步骤S300，根据用户画像及各骑行车的车辆参数，生成骑行车推荐列表；骑行车推荐列表包括至少一个与用户画像匹配的车辆标识。

在本实施例中，各骑行车定时向服务器上报自身的车辆参数，车辆参数可以包括车辆标识、车辆当前位置、车辆坐垫的当前高度、车辆刹车把当前的灵敏度，等等，作为一种实施方式，车辆参数还可以包括车辆版本信息、已骑行里程数、维修次数、投放时间、被骑行次数、发生故障信息、被用户推荐次数等。

根据用户画像及各骑行车的车辆参数，生成骑行车推荐列表；骑行车推荐列表包括至少一个与用户画像匹配的车辆标识；具体地，用户通过客户端登录后，服务器获取客户端当前的位置，并获取登录用户生成的用户画像，将各车辆参数与该用户画像进行匹配，将用户附近一定距离内匹配度最高且距离用户最近的骑行车的车辆标识存储在骑行车推荐列表中，作为一种实施方式，还可以将各车辆参数与用户画像的匹配度排序，并结合各车辆位置与客户端之间的距离对排序进行修正，修正后得到骑行车的优先级排序，从优先级排序中选取排序靠前的多个骑行车，将其对应的车辆标识存储在骑行车推荐列表中。

在其它实施例中，作为一种实施方式，骑行车推荐列表中推荐的各骑行车的排序还可以结合各骑行车的已骑行里程数、维修次数、投放时间、被骑行次数、发生故障信息、被用户推荐次数等信息做进一步调整，例如，维修次数少的骑行车的优先级高于维修次数多的骑行车，等等。

步骤S400，将骑行车推荐列表发送至客户端，以在客户端显示骑行车推荐列表。

服务器将生成的骑行车推荐列表发送至客户端，并控制客户端显示该骑行车推荐列表，用户可以方便的基于该骑行车推荐列表选择符合自身骑行偏好的骑行车。

本实施例通过获取用户在骑行过程中的行为数据；根据行为数据生成用户的用户画像；根据用户画像及各骑行车的车辆参数，生成骑行车推荐列表；骑行车推荐列表包括至少一个与用户画像匹配的车辆标识；将骑行车推荐列表发送至客户端，以在客户端显示骑行车推荐列表；由此，根据用户行为数据生成的用户画像包括了用户的骑行偏好，根据各骑行车的车辆参数确定与用户画像匹配的骑行车，生成骑行车推荐列表，避免了传统技术中通过车辆分布地图仅向用户推荐附近的共享骑行车，无法满足不同用户对骑行车的差异化需求、推荐的骑行车与用户需求匹配度低的问题。本实施例骑行车推荐列表是基于用户画像与骑行车的车辆参数匹配得到的，满足了不同用户对骑行车的个性化需求，骑行车推荐列表中的推荐数据与用户需求的匹配度高，提升了用户的骑行体验及用户黏性。

图3为另一个实施例提供的骑行车推荐方法的流程示意图。在上述图2所示实施例的基础上，本实施例骑行车推荐方法，步骤S400之后，还包括：

步骤S510，接收客户端发送的第一选择指令；第一选择指令包括用户基于骑行车推荐列表选择的一个车辆标识。

服务器接收客户端发送的第一选择指令，该第一选择指令是用户基于骑行车推荐列表选择的一个车辆标识，即用户通过客户端登录后，客户端将服务器发送的骑行车推荐列表显示在客户端，用户查看该骑行车推荐列表后，点击骑行车推荐列表中的某个车辆标识，客户端则将用户输入的第一选择指令发送至服务器。

步骤S520，根据第一选择指令确定车辆标识对应的第一目标骑行车。

服务器根据第一选择指令，确定该选择指令包括的车辆标识，并根据该车辆标识确定该车辆标识对应的第一目标骑行车，第一目标骑行车是骑行车推荐列表中推荐的多个骑行车中的一个。

步骤S530，将第一目标骑行车的推荐参数发送至客户端进行显示。

推荐参数包括第一目标骑行车辆的坐垫高度、刹车把灵敏度及第一目标骑行车至客户端之间的距离。

客户端检测到用户基于骑行车推荐列表输入的第一选择指令后，则将该第一选择指令发送至服务器，服务器根据第一选择指令包括的车辆标识确定与该车辆标识对应的第一目标骑行车，服务器将与该第一目标骑行车对应的推荐参数发送至客户端进行显示，推荐参数包括第一目标骑行车辆的坐垫高度、刹车把灵敏度及第一目标骑行车至客户端之间的距离等，以便于用户查看。

本实施例通过接收客户端发送的第一选择指令,第一选择指令包括用户基于骑行车推荐列表选择的一个车辆标识；根据第一选择指令确定车辆标识对应的第一目标骑行车；将第一目标骑行车的推荐参数发送至客户端进行显示，便于用户充分了解其选择的第一目标骑行车的相关参数；作为一种实施方式，若用户的骑行需求发生变化，用户还可以通过查看骑行车推荐列表中的各骑行车的相关参数自行重新选择要骑行的骑行车，而不必根据骑行车推荐列表中的各骑行车的优先级排序进行选择，由此，增加了骑行车推荐列表应用的灵活性。

图4为另一个实施例提供的骑行车推荐方法的流程示意图。在上述图3所示实施例的基础上，步骤S520之后，还包括：

步骤S540，发送与第一目标骑行车对应的快速找车菜单至客户端进行显示。

本实施例中，服务器接收客户端发送的第一选择指令后，确定第一选择指令对应的第一目标骑行车，发送与第一目标骑行车对应的快速找车菜单至客户端进行显示；具体地，客户端在检测到用户基于骑行车推荐列表选择了一个骑行车，即第一目标骑行车后，则上报服务器，服务器下发快速找车菜单至客户端进行显示，该快速找车菜单可以包括一个选择界面，提示用户是否快速找车。

步骤S550，接收客户端发送的确认指令；确认指令是用户基于快速找车菜单触发的指令。

服务器接收客户端发送的确认指令，该确认指令是用户基于快速找车菜单触发的指令；作为一种实施方式，若用户在快速找车菜单选择“是”，客户端则向服务器发送客户输入的确认指令，服务器接收该确认指令。

步骤S560，根据确认指令控制第一目标骑行车的声光装置启动，以使第一目标骑行车被定位。

服务器根据确认指令控制第一目标骑行车的声光装置启动，作为一种实施方式，声光装置可以是第一目标骑行车的车灯及车铃，声光装置启动后，用户则可以快速找到第一目标骑行车。

本实施例通过发送与第一目标骑行车对应的快速找车菜单至客户端进行显示；接收客户端发送的确认指令；确认指令是用户基于快速找车菜单触发的指令；根据确认指令控制第一目标骑行车的声光装置启动，以使第一目标骑行车被定位；由此，用户选择第一目标骑行车后，服务器则控制该第一目标骑行车的声光装置启动，以便于用户快速找到其选择的第一目标骑行车，提升了用户的使用体验。

图5为另一个实施例提供的骑行车推荐方法的流程示意图。在上述图3所示实施例的基础上，步骤S520之后，本实施例骑行车推荐方法还包括：

步骤S570，发送与第一目标骑行车对应的骑行评价标签至客户端进行显示。

其中，骑行评价标签包括但不限于骑行满意度、对坐垫压力的评价、对脚蹬压力的评价、对坐垫高度的评价、对刹车把灵敏度的评价及对骑行速度的评价，需要说明的是，骑行评价标签并不局限于本实施例所示的包括字段，用户使用第一目标骑行车骑行结束后，可以根据该骑行评价标签反馈骑行反馈数据。

步骤S580，接收客户端发送的骑行反馈数据；骑行反馈数据是用户基于骑行评价标签输入的数据。

用户基于该骑行评价标签填写了骑行反馈数据后，客户端将该骑行反馈数据发送至服务器，骑行反馈数据包括用户填写的骑行满意度、对坐垫压力的评价、对脚蹬压力的评价、对坐垫高度的评价、对刹车把灵敏度的评价及对骑行速度的评价等。

步骤S590，根据骑行反馈数据对用户画像进行修正。

服务器根据骑行反馈数据对该用户的用户画像进行修正，即根据用户输入的骑行反馈数据对用户画像中用户的骑行偏好进行修正，例如，根据骑行反馈数据中用户对坐垫高度的评价修正用户画像中对坐垫高度的偏好值，等等。

本实施例通过发送与第一目标骑行车对应的骑行评价标签至客户端进行显示；接收客户端发送的骑行反馈数据；骑行反馈数据是用户基于骑行评价标签输入的数据；根据骑行反馈数据对用户画像进行修正；提高了用户画像与用户骑行习惯的契合度，提高了用户画像的准确性，进而提升了骑行车推荐列表的骑行车推荐准确性。

图6为另一个实施例提供的骑行车推荐方法的流程示意图。在上述图2所示实施例的基础上，本实施例骑行车推荐方法还包括：

步骤S610，获取客户端的位置信息及各骑行车的位置信息。

本实施例中，用户基于客户端登录后，服务器获取客户端当前的位置，并根据该客户端当前的位置，获取客户端周围一定范围内的多个骑行车的位置信息，即获取客户端附近的骑行车的位置信息。

步骤S620，根据客户端的位置信息及各骑行车的位置信息，生成位置地图。

位置地图用于展示在客户端预设位置范围内的多个骑行车的位置信息。预设位置范围在实施时可以自行设定，例如，可以选择用户周围一百米之类作为预设位置范围。服务器根据客户端的位置信息及客户端周围一定位置范围内的多个骑行车的位置信息，生成位置地图，作为一种实施方式，位置地图中将客户端的位置与骑行车的位置区别显示，以便用户快速区分客户端附近的骑行车。

步骤S630，将位置地图发送至客户端进行显示。

本实施例中，服务器通过生成骑行车推荐列表及位置地图，通过客户端以两种方式向用户推荐骑行车，用户可以基于自身的使用习惯，基于任一种推荐方式选择需要骑行的骑行车，由此，扩大了本实施例的应用场景，增加了用户的可选择性，提升了用户的使用体验。

进一步地，本实施例步骤S630之后，还包括：

步骤S640，接收客户端发送第二选择指令，第二选择指令包括用户基于位置地图选择的一个车辆标识。

在本实施例中，若用户基于位置地图输入了选择指令，即第二选择指令，客户端则发送该第二选择指令至服务器，第二选择指令中包括用户基于位置地图选择的一个车辆标识。

步骤S650，确定用户基于位置地图选择的一个车辆标识对应的第二目标骑行车。

根据客户端发送的第二选择指令中的车辆标识，确定车辆标识对应的第二目标骑行车，第二目标骑行车是用户基于位置地图选中的骑行车。

步骤S660，检测骑行车推荐列表是否包括第二目标骑行车。

服务器检测用户基于位置地图选中的骑行车是否包括在骑行车推荐列表中所推荐的多个骑行车中，可以理解的是，骑行车推荐列表中所推荐的骑行车是服务器基于用户画像精准匹配得到的，用户与骑行车的匹配度远高于位置地图中基于距离的推荐效果。

步骤S670，若骑行车推荐列表不包括第二目标骑行车，则通过客户端发出提示信息。

提示信息用于提示第二目标骑行车不包括于骑行车推荐列表。作为一种实施方式，若用户基于位置地图选择了要骑行的第二目标骑行车，但该第二目标骑行车不在骑行车推荐列表中时，说明用户选择的第二目标骑行车与用户的匹配度低，服务器则通过客户端向用户发出提示信息，例如，可以以语音的形式提醒用户骑行车推荐列表中包括与用户更为匹配的骑行车供用户选择，提升了骑行车推荐的准确性。

图7为另一个实施例提供的骑行车推荐方法的流程示意图。在上述图2所示实施例的基础上，骑行车的车辆参数包括骑行车被推荐次数，本实施例骑行车推荐方法还包括：

步骤S700，检测是否获取到用户在骑行过程中的行为数据。

步骤S800，若未获取到行为数据，则根据各骑行车的被推荐次数，生成骑行车推荐列表。

本实施例对于用户第一次使用骑行车给出了一种骑行车推荐方法的实施方式，服务器检测是否获取到用户在骑行过程中的行为数据，若用户是注册后首次登陆客户端，则服务器中不存在用户在骑行过程中的行为数据，则根据各骑行车上报的被推荐次数，生成骑行车推荐列表，并通过客户端显示，由此，客户在首次登陆时，可以在客户端通过骑行车推荐列表看到被其它用户推荐的骑行舒适的骑行车，以方便用户选择，提升了用户的骑行体验。

应该理解的是，虽然图2-7的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-7中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图8所示，提供了一种骑行车推荐装置，包括：

第一获取模块10，用于获取用户在骑行过程中的行为数据；

画像生成模块20，用于根据所述行为数据生成所述用户的用户画像；

推荐列表生成模块30，用于根据所述用户画像及各骑行车的车辆参数，生成骑行车推荐列表；所述骑行车推荐列表包括至少一个与所述用户画像匹配的车辆标识；

第一发送模块40，用于将所述骑行车推荐列表发送至客户端，以在所述客户端显示所述骑行车推荐列表。

可选地，所述装置还包括：

第一接收模块，用于接收所述客户端发送的第一选择指令；所述第一选择指令包括所述用户基于所述骑行车推荐列表选择的一个车辆标识；

第一确定模块，用于根据所述第一选择指令确定所述车辆标识对应的第一目标骑行车；

第二发送模块，用于将所述第一目标骑行车的推荐参数发送至所述客户端进行显示；所述推荐参数包括所述第一目标骑行车辆的坐垫高度、刹车把灵敏度及所述第一目标骑行车至所述客户端之间的距离。

可选地，所述装置还包括：

第三发送模块，用于发送与所述第一目标骑行车对应的快速找车菜单至所述客户端进行显示；

第二接收模块，用于接收所述客户端发送的确认指令；所述确认指令是所述用户基于所述快速找车菜单触发的指令；

启动模块，用于根据所述确认指令控制所述第一目标骑行车的声光装置启动，以使所述第一目标骑行车被定位。

可选地，所述行为数据包括但不限于所述用户对坐垫的压力、所述用户对脚蹬的压力、所述用户设置的坐垫高度、所述用户设置的刹车把灵敏度及所述用户设置的骑行速度；

可选地，所述装置还包括：

第四发送模块，用于发送与所述第一目标骑行车对应的骑行评价标签至所述客户端进行显示；所述骑行评价标签包括但不限于骑行满意度、对坐垫压力的评价、对脚蹬压力的评价、对坐垫高度的评价、对刹车把灵敏度的评价及对骑行速度的评价；

第三接收模块，用于接收所述客户端发送的骑行反馈数据；所述骑行反馈数据是所述用户基于所述骑行评价标签输入的数据；

修正模块，用于根据所述骑行反馈数据对所述用户画像进行修正。

可选地，所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取客户端的位置信息及各骑行车的位置信息；

地图生成模块，用于根据所述客户端的位置信息及所述各骑行车的位置信息，生成位置地图；所述位置地图用于展示在所述客户端预设位置范围内的多个骑行车的位置信息；

第五发送模块，用于将所述位置地图发送至所述客户端进行显示。

可选地，所述装置还包括：

第四接收模块，用于接收所述客户端发送第二选择指令；所述第二选择指令包括所述用户基于所述位置地图选择的一个车辆标识；

第二确定模块，用于确定所述用户基于所述位置地图选择的一个车辆标识对应的第二目标骑行车；

第一检测模块，用于检测所述骑行车推荐列表是否包括所述第二目标骑行车；

提示模块，用于若所述骑行车推荐列表不包括所述第二目标骑行车，则通过所述客户端发出提示信息；所述提示信息用于提示所述第二目标骑行车不包括于所述骑行车推荐列表。

可选地，所述骑行车的车辆参数包括所述骑行车被推荐次数，所述装置还包括：

第二检测模块，用于检测是否获取到所述用户在骑行过程中的行为数据；

生成模块，用于若未获取到所述行为数据，则根据各骑行车的所述被推荐次数，生成所述骑行车推荐列表。

本实施例提供的骑行车推荐装置，可以执行上述骑行车推荐方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

关于骑行车推荐装置的具体限定可以参见上文中对于骑行车推荐方法的限定，在此不再赘述。上述骑行车推荐装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种骑行车推荐系统，所述系统包括客户端、多个骑行车及骑行车推荐装置；

所述骑行车推荐装置，用于执行如上述任一实施例所述的骑行车推荐方法。

本实施例提供的骑行车推荐系统，可以执行上述骑行车推荐方法实施例，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。上述骑行车推荐装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，还提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储骑行车推荐数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种骑行车推荐方法。

本领域技术人员可以理解，具体的计算机设备可以包括比上述部件更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取用户在骑行过程中的行为数据；

根据所述行为数据生成所述用户的用户画像；

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Ramb微秒)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取用户在骑行过程中的行为数据；

根据所述行为数据生成所述用户的用户画像；

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims

1.一种骑行车推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取用户在骑行过程中的行为数据；

根据所述行为数据生成所述用户的用户画像；

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述骑行车推荐列表发送至客户端之后，还包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一选择指令确定所述车辆标识对应的第一目标骑行车之后，还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行为数据包括但不限于所述用户对坐垫的压力、所述用户对脚蹬的压力、所述用户设置的坐垫高度、所述用户设置的刹车把灵敏度及所述用户设置的骑行速度；

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一选择指令确定所述车辆标识对应的第一目标骑行车之后，还包括：

根据所述骑行反馈数据对所述用户画像进行修正。

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取客户端的位置信息及各骑行车的位置信息；

将所述位置地图发送至所述客户端进行显示。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述位置地图发送至所述客户端进行显示之后，还包括：

检测所述骑行车推荐列表是否包括所述第二目标骑行车；

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述骑行车的车辆参数包括所述骑行车被推荐次数，所述方法还包括：

检测是否获取到所述用户在骑行过程中的行为数据；

9.一种骑行车推荐装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取用户在骑行过程中的行为数据；

10.一种骑行车推荐系统，其特征在于，所述系统包括客户端、多个骑行车及骑行车推荐装置；

所述骑行车推荐装置，用于执行如权利要求1-8任一项所述的骑行车推荐方法。

11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。