CN111797309B - 一种基于出行模式的车载智能推荐装置及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于汽车电子技术领域，具体的说是一种基于出行模式的车载智能推荐装置及方法。车载智能推荐装置包括T‑Box、音响主机、LCD显示屏；所述T‑Box、LCD显示屏通过LVDS线与音响主机连接；所述T‑Box和音响主机均连接CAN线用于获取车身数据。本发明通过T‑Box联网功能，获取用户出行模式，并结合T‑Box获取的GPS地理位置信息，进行周边服务资源推荐，通过大数据处理技术形成用户画像，进行精准推荐，从而减少用户的选择操作，给用户带来更优的驾乘体验。
Description
技术领域
本发明属于汽车电子技术领域，具体的说是一种基于出行模式的车载智能推荐装置及方法。
背景技术
随着科技的发展和人们生活水平的提高，汽车成为了人们生活中不可或缺的代步工具。
随着车联网技术的发展，车载娱乐系统产生了越来越多的用户行为数据，大数据技术的成熟，使这些沉睡的数据有了价值，目前车载场景中，还没有针对用户行为数据进行智能推荐从而形成千人千面的个性化系统的服务场景。
发明内容
本发明提供了一种基于出行模式的车载智能推荐装置及方法，本发明通过 T-Box联网功能，获取用户出行模式，并结合T-Box获取的GPS地理位置信息，进行周边服务资源推荐，通过大数据处理技术形成用户画像，进行精准推荐，从而减少用户的选择操作，给用户带来更优的驾乘体验。
本发明技术方案结合附图如下：
一种基于出行模式的车载智能推荐装置，该车载智能推荐装置包括T-Box、音响主机、LCD显示屏；所述T-Box、LCD显示屏通过LVDS线与音响主机连接；所述T-Box和音响主机均连接CAN线用于获取车身数据。
所述音响主机中集成有车载娱乐系统，用于集成各类生态APP；所述车载娱乐系统面向用户前台界面。
所述T-Box中集成有4G模块和GPS模块；所述T-Box用于连接网络，使车载娱乐系统能够获取在线资源并连接车载娱乐系统后台，同时T-Box还通过 GPS模块获取车辆位置信息；所述车载娱乐系统后台用于推荐规则配置及推荐内容承载。
所述LCD显示屏为车载娱乐系统的内容显示及用户操作终端。
一种基于出行模式的车载智能推荐方法，包括以下步骤：
步骤一、启动车机；
步骤二、选择出行模式；
步骤三、场景条件判断；
步骤四、推荐领域判断；
步骤五、推荐内容判断。
所述步骤二的具体方法如下：
针对不同场景，为用户配置对应的服务资源，并在合适的时机推荐给用户；其中出行模式包括：生活模式，即本地吃喝玩乐；工作模式，即工作日上下班；旅游模式，即长途/周边旅游；冥想模式；推荐领域包括：美食，电影，酒店，景点，音乐，电台，商圈和停车场。
所述步骤三的具体方法如下：
通过后台灵活配置模式下的细分场景，由目的地、时间段、行程距离、日期类型、当天服务记录来判断当前场景。
所述步骤四的具体方法如下：
当判断符合某个场景后，根据该场景下配置的领域条件进行判断；各领域配置排序，取排在首位的领域推荐，该排序受用户反馈影响，用户反馈不需要则减掉一定分值，用户未反馈不做处理，当某场景下领域的分值为负则不再推荐。
所述步骤五的具体方法如下：
确定推荐领域后，则根据场景条件、用户的历史偏好进行具体内容的推荐。
本发明的有益效果为：
本发明通过T-Box联网功能，获取用户出行模式，并结合T-Box获取的 GPS地理位置信息，进行周边服务资源推荐，通过大数据处理技术形成用户画像，进行精准推荐。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据本发明实施例的内容和这些附图获得其他的附图。
图1为本发明中一种基于出行模式的车载智能推荐装置图；
图2为本发明中一种基于出行模式的车载智能推荐方法的流程图。
具体实施方式
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，所描述的实施例仅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。
参阅图1，一种基于出行模式的车载智能推荐装置，该车载智能推荐装置包括T-Box、音响主机、LCD显示屏。
所述T-Box、LCD显示屏通过LVDS线与音响主机连接。
所述T-Box和音响主机均连接CAN线用于获取车身数据。
所述音响主机中集成有车载娱乐系统，用于集成各类生态APP；所述车载娱乐系统面向用户前台界面。
所述T-Box中集成有4G模块和GPS模块；所述T-Box用于连接网络，使车载娱乐系统能够获取在线资源并连接车载娱乐系统后台，同时T-Box还通过 GPS模块获取车辆位置信息。
所述车载娱乐系统后台用于推荐规则配置及推荐内容承载。
所述LCD显示屏为车载娱乐系统的内容显示及用户操作终端。
参阅图2，该装置的推荐方法结合T-Box联网功能及GPS获取能力，获取用户选择的出行模式，进行周边服务资源推荐，通过大数据处理技术形成用户画像，进行精准推荐。具体如下：
步骤一、启动车机；
步骤二、选择出行模式；
具体方法如下：
针对不同场景，为用户配置对应的服务资源，并在合适的时机推荐给用户；其中出行模式包括：生活模式，即本地吃喝玩乐；工作模式，即工作日上下班；旅游模式，即长途/周边旅游；冥想模式；推荐领域包括：美食，电影，酒店，景点，音乐，电台，商圈和停车场。
步骤三、场景条件判断；
具体方法如下：
通过后台灵活配置模式下的细分场景，由目的地、时间段、行程距离、日期类型、当天服务记录来判断当前场景。例如：当前模式为工作模式，用户在工作日早上08:00～10:00时间段内发起导航，目的地为公司，通过这两个条件判断为“去上班”场景。
步骤四、推荐领域判断；
具体方法如下：
当判断符合某个场景后，根据该场景下配置的领域条件进行判断；各领域配置排序，取排在首位的领域推荐，该排序受用户反馈影响，用户反馈不需要则减掉一定分值，用户未反馈不做处理，当某场景下领域的分值为负则不再推荐。例如：已判断为“去上班”场景，此场景配置了推荐领域的条件：早上08:00～10:00，启动时间＞5min，速度处于0～30km/h并持续30s，则触发推荐电台。
基于领域的协同过滤算法：当用户量和用户数据积累到一定程度后，可进行基于领域的协同过滤算法，基于领域的协同过滤算法基于用户群体相似度，给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的项目。该算法要计算两个用户之间的相似度，这里的相似度指的是两个用户的兴趣相似度。
假设对于用户u和用户v，N(u)和N(v)分别是他们曾经有过正反馈的物品的集合，那么可以通过Jaccard公式来计算u和v的相似度：
在计算出了所有用户两两之间的相似度之后，该算法会向用户推荐与他兴趣最相近的k个用户最喜欢的物品，如下公式度量了用户u对物品i的感兴趣程度：
其中，S(u,k)包含与用户u兴趣最相近的k的用户列表，N(i)是对物品i有过行为的用户列表，wuv是用户u与用户v的兴趣相似度，rvi代表用户v对物品i的喜欢程度。
步骤五、推荐内容判断。
具体方法如下：
确定推荐领域后，则根据场景条件、用户的历史偏好进行具体内容的推荐。
通过收集用户对项目的特征数据表达喜欢或不喜欢的行为，学习此用户的喜好特征，具体以不同的操作对应不同分值对不同特征累计评分，评分越高表示用户越喜好此特征。再根据用户喜好的特征，找出相似的项目推荐给用户。以音乐操作行为为例，当用户进行单曲循环、列表循环、收藏、选择播放、搜索+选择播放、播放完、下一曲等操作时，分别生成收听音乐的标签分值、单曲分值、歌手分值、专辑分值、歌单分值，累计评分高则找出类似的音乐、歌单等推荐给用户。
以上结合附图详细描述了本发明的优选实施方式，但是，本发明并不限于上述实施方式中的具体细节，在本发明的技术构思范围内，可以对本发明的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本发明的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本发明对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本发明的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本发明的思想，其同样应当视为本发明所公开的内容。
Claims (1)
1.一种基于出行模式的车载智能推荐方法，通过一种基于出行模式的车载智能推荐装置实现，该车载智能推荐装置包括T-Box、音响主机、LCD显示屏；所述T-Box、LCD显示屏通过LVDS线与音响主机连接；所述T-Box和音响主机均连接CAN线用于获取车身数据；所述音响主机中集成有车载娱乐系统，用于集成各类生态APP；所述车载娱乐系统面向用户前台界面；所述T-Box中集成有4G模块和GPS模块；所述T-Box用于连接网络，使车载娱乐系统能够获取在线资源并连接车载娱乐系统后台，同时T-Box还通过GPS模块获取车辆位置信息；所述车载娱乐系统后台用于推荐规则配置及推荐内容承载；所述LCD显示屏为车载娱乐系统的内容显示及用户操作终端；其特征在于，包括以下步骤：
步骤一、启动车机；
步骤二、选择出行模式；
步骤三、场景条件判断；
步骤四、推荐领域判断；
步骤五、推荐内容判断；
所述步骤二的具体方法如下：
针对不同场景，为用户配置对应的服务资源，并在合适的时机推荐给用户，从而选择相应的出行模式；其中出行模式包括：生活模式，即本地吃喝玩乐；工作模式，即工作日上下班；旅游模式，即长途/周边旅游；冥想模式；推荐领域包括：美食，电影，酒店，景点，音乐，电台，商圈和停车场；
所述步骤三的具体方法如下：
通过后台灵活配置模式下的细分场景，由目的地和时间段和行程距离和日期类型和当天服务记录来判断当前场景；
所述步骤四的具体方法如下：
当判断符合某个场景后，根据该场景下配置的场景条件进行判断；各领域配置排序，取排在首位的领域推荐，该排序受用户反馈影响，用户反馈不需要则减掉一定分值，用户未反馈不做处理，当某场景下领域的分值为负则不再推荐该分值为负的领域；
其中，用户反馈基于领域的协同过滤算法：当用户量和用户数据积累到一定程度后，进行基于领域的协同过滤算法，基于领域的协同过滤算法基于用户群体相似度，给用户推荐和他兴趣相似的其他用户喜欢的项目；协同过滤算法要计算两个用户之间的相似度，这里的相似度指的是两个用户的兴趣相似度；
假设对于用户u和用户v，N(u)和N(v)分别是他们曾经有过正反馈的物品的集合，那么通过Jaccard公式来计算u和v的相似度：
在计算出了所有用户两两之间的相似度之后，协同过滤算法会向用户推荐与他兴趣最相近的k个用户最喜欢的物品，如下公式度量了用户u对物品i的感兴趣程度：
其中，S(u,k)包含与用户u兴趣最相近的k的用户列表，N(i)是对物品i有过行为的用户列表，wuv是用户u与用户v的兴趣相似度，rvi代表用户v对物品i的喜欢程度；
所述步骤五的具体方法如下：
确定推荐领域后，则根据场景条件和用户的历史偏好进行具体内容的推荐。
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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