CN111127130B

CN111127130B - 基于用户偏好的能源站点推荐方法、存储介质和电子设备

Info

Publication number: CN111127130B
Application number: CN201910535017.XA
Authority: CN
Inventors: 孟格思; 王瑜; 李敏; 向舒粲
Original assignee: Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd
Current assignee: Beijing Didi Infinity Technology and Development Co Ltd
Priority date: 2019-06-20
Filing date: 2019-06-20
Publication date: 2021-02-23
Anticipated expiration: 2039-06-20
Also published as: CN111127130A; CN112801740A

Abstract

本发明实施例提供一种基于用户偏好的能源站点推荐方法、存储介质和电子设备，其中的方法包括如下步骤：根据历史行驶数据得到多组能源补充推荐数据，每一组能源补充推荐数据中包括具有对应关系的用户身份信息和能源补充偏好数据；获取当前用户身份信息，从所述能源补充推荐数据中提取与所述当前用户身份信息匹配的能源补充偏好数据作为参考数据；获取能源站点信息，将与所述参考数据匹配的能源站点推荐给当前用户。本发明提供的以上方案，在向用户推荐能源站点时，能够考虑用户的偏好数据也就是实际需求，因此能确保推荐给用户的能源站点更适宜。

Description

基于用户偏好的能源站点推荐方法、存储介质和电子设备

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，具体涉及一种基于用户偏好的能源站点推荐方法、存储介质和电子设备。

背景技术

油站和充电站与汽车用户日常生活的关系是比较紧密的。为了使汽车用户能够在车辆剩余油量或剩余电量不足的情况下及时补充，现有技术中提供了一些针对车辆需要加油或者充电的提醒，一般情况下，在提醒汽车用户加油或充电时，会给出推荐油站或推荐充电站的位置，使汽车用户方便地查找。

现有技术中的方案，主要是根据车辆所在地方查找与车辆最近的或者价格较低的或者排队车辆少的油站或充电站推荐给汽车用户。这种基于车辆位置推荐方法，最终推荐的油站或充电站并不一定满足用户的期望或喜好，例如：有的用户对于油品的价格并不在意，其更注重于油品的质量；有的用户对充电站中排队车辆的多少并不在意，其更关心的是充电站的服务水平等。因而，单纯的采用车辆位置推荐油站或充电站的方式在很多情况下并不能满足用户的实际需要。

发明内容

本发明实施例旨在提供一种基于用户偏好的能源站点推荐方法、存储介质和电子设备，以解决现有技术中油电站推荐方式不能满足用户的实际需求或喜好的技术问题。

为此，本发明提供一种基于用户偏好的能源站点推荐方法，所述方法包括如下步骤：

根据历史行驶数据得到多组能源补充推荐数据，每一组能源补充推荐数据中包括具有对应关系的用户身份信息和能源补充偏好数据；

获取当前用户身份信息，从所述能源补充推荐数据中提取与所述当前用户身份信息匹配的能源补充偏好数据作为参考数据；

获取能源站点信息，将与所述参考数据匹配的能源站点推荐给当前用户。

可选地，上述的基于用户偏好的能源站点推荐方法，根据历史行驶数据得到多组能源补充推荐数据，每一组能源补充推荐数据中包括具有对应关系的用户身份信息和能源补充偏好数据的步骤包括：

从所述历史行驶数据中提取与同一用户身份信息相对应的历史行驶轨迹和能耗数据；

根据所述历史行驶轨迹和所述能耗数据的变化确定与所述用户身份信息对应的历史站点；

获取历史站点信息，根据历史站点信息确定与所述用户身份信息对应的能源补充偏好数据，进而得到一组能源补充推荐数据。

从所述历史行驶数据中提取与同一用户身份信息相对应的用于能源补充的支付数据记录；每一所述支付数据记录中记录收取费用的历史站点信息；

可选地，上述的基于用户偏好的能源站点推荐方法，获取历史站点信息，根据历史站点信息确定与所述用户身份信息对应的能源补充偏好数据，进而得到一组能源补充推荐数据的步骤中：

解析每一历史站点信息得到用于表征历史站点属性的多个特征数据；

汇总历史站点的特征数据，将出现次数大于设定次数值的特征数据作为与所述用户身份信息对应的能源补充偏好数据；

所述特征数据包括地理位置、距离大小、用于能源补充的设备数量、能源价格、能源品质和/或服务质量。

可选地，上述的基于用户偏好的能源站点推荐方法，获取当前用户身份信息，从所述能源补充推荐数据中提取与所述当前用户身份信息匹配的能源补充偏好数据作为参考数据的步骤中：

若多组能源补充推荐数据中具有与所述当前用户身份信息相同的用户身份信息，则提取与所述当前用户身份信息具有对应关系的能源补充偏好数据作为所述参考数据。

可选地，上述的基于用户偏好的能源站点推荐方法，所述方法还包括如下步骤：

获取多组用户行为偏好数据，不同组所述用户行为偏好数据均对应于不同的用户身份信息；

获取当前用户身份信息，从所述能源补充推荐数据中提取与所述当前用户身份信息匹配的能源补充偏好数据作为参考数据的步骤中：

若多组能源补充推荐数据中不具有与所述当前用户身份信息相同的用户身份信息，则获取与所述当前用户身份信息对应的当前用户行为偏好数据；

获取与所述当前用户行为偏好数据具有最高匹配度的用户行为偏好数据作为相似数据；并获取所述相似数据所对应的用户身份信息作为更新后的当前用户身份信息，之后提取与所述更新后的当前用户身份信息具有对应关系的能源补充偏好数据作为所述参考数据。

可选地，上述的基于用户偏好的能源站点推荐方法，获取当前用户身份信息，从所述能源补充推荐数据中提取与所述当前用户身份信息匹配的能源补充偏好数据作为参考数据的步骤中还包括：

若多组能源补充推荐数据中不具有与所述当前用户身份信息相同的用户身份信息，则获取与所述当前用户身份信息对应的实际能源补充时所使用的实际历史站点信息；

获取所述实际历史站点信息的多个特征数据，从所述能源补充推荐数据中提取与所述实际历史站点信息的多个特征数据具有最高匹配程度的能源补充偏数据作为参考数据。

可选地，上述的基于用户偏好的能源站点推荐方法，获取能源站点信息，将与所述参考数据匹配的能源站点推荐给当前用户的步骤中：

根据预设权重模型对所述参考数据与所述能源站点信息的匹配度进行计算，将匹配度高于匹配度阈值的能源站点信息作为与所述参考数据匹配的能源站点。

可选地，上述的基于用户偏好的能源站点推荐方法，还包括如下步骤：

获取当前用户实际选择的能源站点的特征数据；

根据当前用户实际选择的能源站点的特征数据对所述当前用户身份信息对应的能源补充偏好数据进行更新。

本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有程序信息，计算机读取所述程序信息后执行以上任一项所述的基于用户偏好的能源站点推荐方法。

本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括至少一个处理器和至少一个存储器，至少一个所述存储器中存储有程序信息，至少一个所述处理器读取所述程序信息后执行以上任一项所述的基于用户偏好的能源站点推荐方法。

与现有技术相比，本发明实施例提供的上述技术方案至少具有以下有益效果：

本发明实施例提供的基于用户偏好的能源站点推荐方法、存储介质和电子设备，其方法中通过历史行驶数据进行分析得到每一用户对于补充能源时选择能源站点的偏好数据，并且在向用户推荐能源站点时选择与用户的偏好数据相匹配的能源站点。本发明提供的以上方案，在向用户推荐能源站点时，能够考虑用户的偏好数据也就是实际需求，因此能确保推荐给用户的能源站点更适宜。

附图说明

图1为本发明一个实施例所述基于用户偏好的能源站点推荐方法的流程图；

图2为基于用户的协同过滤推荐机制的基本原理示意图；

图3为基于项目的协同过滤推荐机制的基本原理示意图；

图4为本发明另一个实施例所述基于用户偏好的能源站点推荐方法的流程图；

图5为本发明一个实施例所述电子设备的硬件连接关系示意图。

具体实施方式

本发明以下实施例中，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。其中，术语“第一位置”和“第二位置”为两个不同的位置。本发明提供的以下实施例中的各个技术方案，除非彼此之间相互矛盾，否则不同技术方案之间可以相互组合，其中的技术特征可以相互替换。

需要说明的是，本发明以下实施例中的技术方案，是如何向用户推荐能源站点的技术方案，其中所说的能源站点可以根据实际的车辆类型来确定，例如以汽油或柴油为能源的机动车，能源站点即为加油站；以电能为能源的机动车，能源站点即为充电站；以天然气为能源的机动车，能源站点即为加气站。而在本发明以下实施例中的方法开始之前，车辆在自身的控制系统控制下或者在用户的主动选择下，可以进入到需要选择能源站的流程下，例如车辆的续航里程过低，或者用户本身想要对能源进行补充，从而在系统中搜索能源站点，当通过以上方式响应到用户有对车辆进行能源补充的需求之后，即可采用本发明以下实施例中的任意方案选择能源站点推荐给用户。而如何自动或者人为手动地触发选择能源站点的方式可以和现有技术中的方案相同，因此在本发明以下实施例中不再做详细介绍。

实施例1

本实施例提供一种基于用户偏好的能源站点推荐方法，应用于车载控制系统、移动终端或云端服务器中均可，如图1所示，所述方法包括如下步骤：

S101：根据历史行驶数据得到多组能源补充推荐数据，每一组能源补充推荐数据中包括具有对应关系的用户身份信息和能源补充偏好数据。其中，历史行驶数据可以通过与每一车辆的车载控制单元数据通讯来获得，车载控制单元会记录车辆行驶过程中的运行数据，例如行驶速度、行驶里程、电池剩余电量、剩余油量、剩余续航里程等。用户身份信息可以通过车牌号、手机号等实名信息来表示，或者根据手机APP的注册信息来表示，用户驾驶车辆时，在开启相应APP的情况下，能够获得APP的注册信息。能源补充偏好数据可以根据历史行驶数据来获得，例如直接根据车辆的电池剩余电量变化、剩余油量变化等就能够判断出来车辆是否进行了能源补充，而在发生变化的时间节点车辆所处的位置即为车辆所在的能源站点，而对于每一能源站点都能够通过互联网数据得到其所具有的特点，其中的互联网数据即过往用户对该能源站点进行评价时所使用的特征标签，可以包括地理位置、距离大小、用于能源补充的设备数量、能源价格、能源品质和/或服务质量，用户会根据自己的体验结合上述特征标签对能源站点进行评分等处理，例如服务质量4.5分，价格4.8分等。不同的分数能表示能源站点在这一方面的表现优劣程度。以上的所有信息汇总后都可以关联到一起，从而能够得到每一用户身份信息所对应的能源补充偏好数据。具体地，可以通过如下方式来获得：

解析每一历史站点信息得到用于表征历史站点属性的多个特征数据；汇总历史站点的特征数据，将出现次数大于设定次数值的特征数据作为与所述用户身份信息对应的。例如，某一用户在历史能源补充过程中所选择的能源站点的近20次中，价格低这一特征超过了15次，距离近这一特征超过了15次，则可确定该用户在选择能源站点是以价格低和距离近为选择条件，因此该用户的偏好即可定位：价格低、距离近。

S102：获取当前用户身份信息，从所述能源补充推荐数据中提取与所述当前用户身份信息匹配的能源补充偏好数据作为参考数据。当前用户身份信息获取后可直接到能源补充推荐数据中的用户身份信息中去查找比对，如果查找到与当前用户身份信息相同的用户身份信息，就说明当前用户身份信息已经在系统中进行过注册了，则直接调取该当前用户身份信息已有的数据记录即可。

S103：获取能源站点信息，将与所述参考数据匹配的能源站点推荐给当前用户。所述能源站点信息可以包括地位位置、品牌、价格、优惠信息、服务态度、能源的质量和数量、附加项(例如，送洗车、送优惠券、送水)等数据，其能够涵盖用户偏好数据中的相关参数，从而使其具有可比性。由于车辆在行驶过程中，其所处的每一个位置周围都可能会存在较多的加油站、充电站、加气站等能源站点，一般情况下在推荐加油站时会辐射一定范围内的所有能源站点中选择，本实施中是在该辐射范围内选择与用户的偏好最为接近的能源站点。具体地，根据预设权重模型对所述参考数据与所述能源站点信息的匹配度进行计算，将匹配度高于匹配度阈值的能源站点信息作为与所述参考数据匹配的能源站点。例如，所述权重模型可以是针对每一特征数据进行了权重设置，较为简单的可以将每一特征数据的权重值都设置为相等的，可以根据用户的历史能源补充习惯进行设定，例如用户经常性地选择与车辆距离最近的能源站点，当距离相差不大的情况下会选择价格更低的站点，距离和价格都很接近时会选择品质更好的能源站点，则针对该用户来说，满足其偏好的特征数据包括车辆与能源站点间距离(权重可设置为0.4)，价格(权重可设置为0.3)，品质(权重设置为0.3)。在计算时可以采用如下公式：匹配度＝a₁×b₁+a₂×b₂……+a_n×b_n，其中a_i为第i个特征数据的权重值，b_i为第i个特征数据的分值等。在选择时，可以选择排在前三名的能源站点推荐给用户，以上特征数据是与用户偏好数据对应的。

采用本实施例的以上技术方案，能够结合能源站点信息与用户偏好信息，为用户推荐适宜的能源站点，提高推荐的准确度和用户体验。

本实施例以上技术方案中，给出了能够直接从历史行驶数据中根据电池剩余电量、剩余油量等信息来得到能源补充偏好数据的情况，也即以上步骤S101可通过如下步骤来实现：

S201：从所述历史行驶数据中提取与同一用户身份信息相对应的历史行驶轨迹和能耗数据；

S202：根据所述历史行驶轨迹和所述能耗数据的变化确定与所述用户身份信息对应的历史站点；

S203：获取历史站点信息，根据历史站点信息确定与所述用户身份信息对应的能源补充偏好数据，进而得到一组能源补充推荐数据。

以上方案的优势在于，由于每辆车都安装有车载控制单元，都能够获取到上述数据，因此以上方案具有更宽泛的应用范围。

作为另一种可实现的方式，以上步骤S101还可以通过如下的步骤来实现：

S301：从所述历史行驶数据中提取与同一用户身份信息相对应的用于能源补充的支付数据记录；每一所述支付数据记录中记录收取费用的历史站点信息；目前，已经有安装在手机上的针对于能源补充方面专用的APP，因此当用户的手机上安装有这类APP时，即可通过APP对能源站点进行支付操作。由此用户的每一次能源补充所在的能源站点都能够根据支付数据记录确定。

S302：获取历史站点信息，根据历史站点信息确定与所述用户身份信息对应的能源补充偏好数据，进而得到一组能源补充推荐数据。

采用本方案的有益效果在于，系统需要处理的数据量大大减小，而且用户能够在上述APP上直接对能源站点进行评价，因此以上方案不但获得历史站点的过程更加简单，而且获得历史站点特征数据的过程也大大简化，能够在推荐过程中具有更高的效率。

实施例2

在实施例1提供的方案中，适用于在多组能源补充推荐数据中具有与所述当前用户身份信息相同的用户身份信息的情况下，如果若多组能源补充推荐数据中不具有与所述当前用户身份信息相同的用户身份信息，则无法在已有的能源补充推荐数据中查找到与当前用户身份信息相对应的偏好数据。在这种情况下，本实施例提供如下协同过滤推荐的方式：

(1)基于用户的协同过滤推荐

首先，在步骤S101之中或者步骤S101之前还包括：获取多组用户行为偏好数据，不同组所述用户行为偏好数据均对应于不同的用户身份信息；例如，有些用户的手机上安装了打车应用APP，还安排了叫车应用APP，单车应用APP等，因此通过这些应用APP能够推理出用户的出行活动规律或者路线等，由此能够推理出用户的行为偏好数据，例如从A地到B地时，偏好选择的路径是哪一条；在乘车或者打车出行过程中，如果目的地为C地，则偏好的下车地点是哪里。诸如上述信息，能够得出每一用户的行为偏好数据。

若多组能源补充推荐数据中不具有与所述当前用户身份信息相同的用户身份信息时：

S401：获取与所述当前用户身份信息对应的当前用户行为偏好数据；

S402：获取与所述当前用户行为偏好数据具有最高匹配度的用户行为偏好数据作为相似数据；并获取所述相似数据所对应的用户身份信息作为更新后的当前用户身份信息，之后提取与所述更新后的当前用户身份信息具有对应关系的能源补充偏好数据作为所述参考数据。

以上方案的关键点在于：使用统计技术寻找与目标用户有相同偏好的邻居，然后根据目标用户的邻居的偏好产生向目标用户的推荐。基本原理就是利用用户访问行为的相似性来互相推荐用户可能感兴趣的资源。例如，参考图2，其中示出基于用户的协同过滤推荐机制的基本原理。假设用户A喜欢物品A、物品C，用户B喜欢物品B，用户C喜欢物品A、物品C和物品D。从这些用户的偏好信息中，可以发现用户A和用户C的偏好是比较类似的，同时用户C还喜欢物品D，那么可以推断用户A可能也喜欢物品D，因此，可以将物品D推荐给用户A。采用上述机理能够基于多用户对于能源站点的偏好信息，系统利用基于以上用户的协同过滤推荐方法，获取与该用户具有相似能源站点偏好的其他用户，获取其他用户补充能源的能源站点信息，根据其他用户的能源站点信息推荐能源站点给该用户。

(2)基于项目的协同过滤推荐

若多组能源补充推荐数据中不具有与所述当前用户身份信息相同的用户身份信息，则：

S501:获取与所述当前用户身份信息对应的实际能源补充时所使用的实际历史站点信息；

S502:获取所述实际历史站点信息的多个特征数据，从所述能源补充推荐数据中提取与所述实际历史站点信息的多个特征数据具有最高匹配程度的能源补充偏数据作为参考数据。

这种方式可以用于如下场景，如用户是首次使用本发明实施例中的系统来选择能源站点，因此系统中并没有与该用户相对应的历史数据。当用户注册完成，成为本系统的用户后，系统可以经用户同意后获取用户的历史能源补充过程中的相关数据，以及用户历史上对不同能源站点进行评价时所关注的特征点等。从而根据用户实际使用过的历史能源站点信息来得到用户的偏好数据。以上方案的核心点如图3所示，如图示意出基于项目的协同过滤推荐的基本原理，用户A喜欢物品A和物品C，用户B喜欢物品A、物品B和物品C，用户C喜欢物品A，从这些用户的历史偏好中可以认为物品A和物品C比较类似，喜欢物品A的都喜欢物品C，判断用户C可能也喜欢物品C，所以将物品C推荐给用户C。

采用本实施例中的方案，能够在用户首次使用本系统或方法时，也能快速地为用户推荐到与其偏好更贴近的能源站点。

实施例3

如图4所示，在实施例1或实施例2的以上各方案中还可以包括如下步骤：

S104：获取当前用户实际选择的能源站点的特征数据。本步骤中是针对用户没有选择推荐的能源站点的情况下所执行的。

S105：根据当前用户实际选择的能源站点的特征数据对所述当前用户身份信息对应的能源补充偏好数据进行更新。

对于用户来说，其偏好数据可能会发生改变，因此在某些情况下，用户可能不会选择推荐的能源站点，而是自行选择了其他的能源站点，此时可以将用户的最新选择结果作为新的历史行驶数据保存起来，用于对用户偏好数据进行更新。当然，由于用户偏好数据必然是在某些特征数据被选择的次数达到一定程度时才会将其纳入偏好数据，因此如果用户仅仅是因为某一次的特殊情况所做的选择并不会对用户的偏好数据产生实质性的影响。

实施例4

本实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被计算机执行后实现实施例1-3中任一技术方案所述的基于用户偏好的能源站点推荐方法。

实施例5

本实施例提供一种电子设备，如图5所示，包括至少一个处理器501和至少一个存储器502，至少一个所述存储器502中存储有指令信息，至少一个所述处理器501读取所述程序信息后可执行实施例1-3中任一方案所述的基于用户偏好的能源站点推荐方法。

上述装置还可以包括：输入装置503和输出装置504。处理器501、存储器502、输入装置503和输出装置504可以通过总线或者其他方式连接。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。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种基于用户偏好的能源站点推荐方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

根据历史行驶数据得到多组能源补充推荐数据，每一组能源补充推荐数据中包括具有对应关系的用户身份信息和能源补充偏好数据；获取当前用户身份信息，从所述能源补充推荐数据中提取与所述当前用户身份信息匹配的能源补充偏好数据作为参考数据；其中，用户身份信息通过实名信息或者根据应用程序的注册信息来表示；

获取能源站点信息，将与所述参考数据匹配的能源站点推荐给当前用户；

还包括如下步骤：获取多组用户行为偏好数据，不同组所述用户行为偏好数据均对应于不同的用户身份信息；

在获取当前用户身份信息，从所述能源补充推荐数据中提取与所述当前用户身份信息匹配的能源补充偏好数据作为参考数据的步骤中：

2.根据权利要求1所述的基于用户偏好的能源站点推荐方法，其特征在于，根据历史行驶数据得到多组能源补充推荐数据，每一组能源补充推荐数据中包括具有对应关系的用户身份信息和能源补充偏好数据的步骤包括：

3.根据权利要求1所述的基于用户偏好的能源站点推荐方法，其特征在于，根据历史行驶数据得到多组能源补充推荐数据，每一组能源补充推荐数据中包括具有对应关系的用户身份信息和能源补充偏好数据的步骤包括：

4.根据权利要求2所述的基于用户偏好的能源站点推荐方法，其特征在于，获取历史站点信息，根据历史站点信息确定与所述用户身份信息对应的能源补充偏好数据，进而得到一组能源补充推荐数据的步骤中：

5.根据权利要求4所述的基于用户偏好的能源站点推荐方法，其特征在于，获取当前用户身份信息，从所述能源补充推荐数据中提取与所述当前用户身份信息匹配的能源补充偏好数据作为参考数据的步骤中：

6.根据权利要求5所述的基于用户偏好的能源站点推荐方法，其特征在于：

获取当前用户身份信息，从所述能源补充推荐数据中提取与所述当前用户身份信息匹配的能源补充偏好数据作为参考数据的步骤中还包括：

7.根据权利要求1-6任一项所述的基于用户偏好的能源站点推荐方法，其特征在于，获取能源站点信息，将与所述参考数据匹配的能源站点推荐给当前用户的步骤中：

8.根据权利要求7所述的基于用户偏好的能源站点推荐方法，其特征在于，还包括如下步骤：

获取当前用户实际选择的能源站点的特征数据；

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序信息，计算机读取所述程序信息后执行权利要求1-8任一项所述的基于用户偏好的能源站点推荐方法。

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括至少一个处理器和至少一个存储器，至少一个所述存储器中存储有程序信息，至少一个所述处理器读取所述程序信息后执行权利要求1-8任一项所述的基于用户偏好的能源站点推荐方法。