CN113256347A

CN113256347A - 优惠信息确定方法、优惠信息展示方法

Info

Publication number: CN113256347A
Application number: CN202110692549.1A
Authority: CN
Inventors: 钟子宏
Original assignee: Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Current assignee: Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date: 2021-06-22
Filing date: 2021-06-22
Publication date: 2021-08-13

Abstract

本申请涉及一种优惠信息确定方法。所述方法包括：获取用户对象在至少一个历史周期内的历史驾驶信息，并根据历史驾驶信息，确定用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率；基于优惠等级转移方式和预测违章驾驶概率，构建等级转移概率矩阵；等级转移概率矩阵中的元素表征不同优惠等级间进行转移的转移概率；根据等级转移概率矩阵，确定用户对象在预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值；综合各优惠概率值，得到与用户对象对应的目标优惠信息；将目标优惠信息与用户对象相关联，以使用户对象在预测周期内进行车辆耗资购买时，抵扣与目标优惠信息对应的资源数值。采用本方法可用于车联网领域，能够提升优惠方式的多样性。

Description

优惠信息确定方法、优惠信息展示方法

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，特别是涉及一种优惠信息确定方法、优惠信息展示方法。

背景技术

随着经济社会的不断发展，汽车走进千家万户。司机在开车途中，常常需要加油。现有的加油方案是司机根据导航软件找到加油站进行加油，之后加油站按照油品价格和预先规定的加油优惠方案进行加油优惠处理。

但是加油站所采用的加油优惠方案常常是一个通用方案，例如，周年庆期间可享受10％的优惠。如此，便使得每个司机所享受的优惠方式均相同，从而大大限制了优惠方式的多样性。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升优惠方式多样性的优惠信息确定方法、优惠信息展示方法。

一种优惠信息确定方法，所述方法包括：

获取用户对象在至少一个历史周期内的历史驾驶信息，并根据所述历史驾驶信息，确定所述用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率；

基于优惠等级转移方式和所述预测违章驾驶概率，构建等级转移概率矩阵；所述等级转移概率矩阵中的元素表征不同优惠等级间进行转移的转移概率；

根据所述等级转移概率矩阵，确定在稳态状态下所述用户对象在所述预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值；

综合各所述优惠概率值，得到与所述用户对象对应的目标优惠信息；

将所述目标优惠信息与所述用户对象相关联，以使所述用户对象在所述预测周期内进行车辆耗资购买时，抵扣与所述目标优惠信息对应的资源数值。

一种优惠信息确定装置，所述装置包括：

信息获取模块，用于获取用户对象在至少一个历史周期内的历史驾驶信息，并根据所述历史驾驶信息，确定所述用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率；

优惠概率值确定模块，用于基于优惠等级转移方式和所述预测违章驾驶概率，构建等级转移概率矩阵；所述等级转移概率矩阵中的元素表征不同优惠等级间进行转移的转移概率；根据所述等级转移概率矩阵，确定在稳态状态下所述用户对象在所述预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值；

优惠等级确定模块，用于综合各所述优惠概率值，得到与所述用户对象对应的目标优惠信息；将所述目标优惠信息与所述用户对象相关联，以使所述用户对象在所述预测周期内进行车辆耗资购买时，抵扣与所述目标优惠信息对应的资源数值。

在一个实施例中，所述信息获取模块包括概率求解模块，用于当确定所述用户对象在预测周期内违章驾驶的事件为独立随机事件时，确定所述用户对象在预测周期内违章驾驶的次数服从泊松分布；根据所述历史驾驶信息，确定所述用户对象在所述至少一个历史周期内的平均违章次数；确定在泊松分布下对应于违章次数序列中不同违章次数的次数概率函数；根据所述平均违章次数，分别对各所述次数概率函数进行求解，得到所述用户对象在预测周期内对应于违章次数序列中各违章次数的违章概率值。

在一个实施例中，所述违章次数序列包括未违章驾驶、违章驾驶一次、和违章驾驶超过一次，所述概率求解模块用于确定在泊松分布下对应于未违章驾驶的第一次数概率函数，以及对应于违章驾驶一次的第二次数概率函数；根据所述平均违章次数，对所述第一次数概率函数求解，得到所述用户对象在预测周期内对应于未违章驾驶的概率值；根据所述平均违章次数，对所述第二次数概率函数求解，得到所述用户对象在预测周期内对应于违章驾驶一次的概率值；将预设单位值减去所述未违章驾驶的概率值，并减去所述违章驾驶一次的概率值后所得到的数值，作为所述用户对象在预测周期内对应于违章驾驶超过一次的概率值。

在一个实施例中，所述优惠概率值确定模块包括矩阵构建模块，用于获取优惠转移方式；所述优惠转移方式描述了基于违章次数进行优惠等级转移的方式；根据所述优惠转移方式和所述预测违章驾驶概率，确定优惠等级序列中不同优惠等级间进行转移的转移概率；将所述优惠等级序列中的不同优惠等级分别对应不同矩阵行，以及将所述优惠等级序列中的不同优惠等级分别对应不同矩阵列，以构建二维矩阵；将所述二维矩阵中的每个元素，均设置成从相应元素所在矩阵行所对应优惠等级，转移至相应元素所在矩阵列所对应优惠等级的转移概率值，以得到与所述用户对象相对应的等级转移概率矩阵。

在一个实施例中，所述矩阵构建模块还用于获取优惠转移方式，所述优惠转移方式至少包括以下方式中的一种：当未违章驾驶时，设置优惠等级上升一级或保持最高等级；当违章驾驶一次时，设置优惠等级下降一级或保持最低等级；当违章驾驶超过一次时，设置优惠等级下降至最低等级或保持最低等级。

在一个实施例中，所述优惠概率值确定模块还包括稳态求解模块，用于根据所述等级转移概率矩阵，构建稳态方程π*M＝π；其中，M为等级转移概率矩阵，π为由与所述优惠等级序列中各个优惠等级分别对应的概率参数而构成的参数序列；将所述参数序列分别与所述等级转移概率矩阵中的每一列进行融合处理，得到融合序列；确定所述融合序列中每个融合参数各自对应的概率参数，得到融合参数与概率参数之间的对应关系；根据所述对应关系，构建包含有所述概率参数的求解方程组，并对所述求解方程组进行求解，得到各所述概率参数各自对应的优惠概率值。

在一个实施例中，所述目标优惠信息包括目标优惠等级；所述优惠等级确定模块还用于分别将所述优惠概率值与所述优惠等级序列中相应优惠等级进行融合，得到融合优惠值；综合各所述融合优惠值，得到所述用户对象在预测周期内的期望优惠等级；确定所述期望优惠等级与所述优惠等级序列中各优惠等级之间的等级差异；将所述优惠等级序列中与所述期望优惠等级具有最小等级差异的优惠等级，作为目标优惠等级。

在一个实施例中，所述优惠等级确定模块还用于将所述用户对象的用户标识和所述目标优惠等级关联存储于云服务器中；当确定所述用户对象在所述预测周期内进行车辆耗资购买时，从所述云服务器中获取与所述用户对象对应的目标优惠信息，并调用优惠服务执行所述目标优惠信息对应的资源数值的抵扣。

在一个实施例中，所述优惠信息确定装置还包括资源抵扣模块，用于当所述用户对象在所述预测周期内，在目标商户处进行车辆耗资购买并支付时，确定与所述用户对象对应的第一账户、与所述目标商户对应的第二账户、以及与当前支付行为对应的资源总数值；基于所述资源总数值和所述目标优惠信息，确定对应的目标资源数值；将所述第一账户中具有目标资源数值的资源划分至所述第二账户，将预设账户中具有资源总数值与目标资源数值的差值的资源划分至所述第二账户，以完成所述车辆耗资的购买。

出行服务应用出行服务应用出行服务应用出行服务应用一种计算机设备，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以下步骤：

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以下步骤：

一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中，计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上以下步骤：获取用户对象在至少一个历史周期内的历史驾驶信息，并根据所述历史驾驶信息，确定所述用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率；基于优惠等级转移方式和所述预测违章驾驶概率，构建等级转移概率矩阵；所述等级转移概率矩阵中的元素表征不同优惠等级间进行转移的转移概率；根据所述等级转移概率矩阵，确定在稳态状态下所述用户对象在所述预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值；综合各所述优惠概率值，得到与所述用户对象对应的目标优惠信息；将所述目标优惠信息与所述用户对象相关联，以使所述用户对象在所述预测周期内进行车辆耗资购买时，抵扣与所述目标优惠信息对应的资源数值。

上述优惠信息确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序，通过获取用户对象的历史驾驶信息，可根据历史驾驶信息准确预测用户对象在预测周期的预测违驾驶概率，从而可根据准确预测的预测违章驾驶概率和优惠等级转移方式，构建等级转移概率矩阵。通过构建等级转移概率矩阵，可根据所构建的等级转移概率矩阵，确定在稳态状态下，用户对象在预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值，如此，便可综合各优惠概率值，得到与用户对象对应的目标优惠信息。由于不同用户对象的历史驾驶信息不同，因此基于不同历史驾驶信息所确定的目标优惠信息也不同，从而本申请可针对不同用户对象设置不同的目标优惠信息，相比于传统的每个用户对象均享受相同的优惠方式，本申请可大大提升优惠方式的多样性。并且，本申请通过将驾驶信息与优惠信息进行关联对接，能够从鼓励用户从安全驾驶的角度出发，给用户提供个性化的优惠服务。

一种优惠信息展示方法，所述方法包括：

响应于通过出行服务应用触发的目标操作，展示车辆耗资管理界面；

在所述车辆耗资管理界面中展示至少一个车辆耗资购买选项；

通过所述车辆耗资管理界面，展示与登陆至所述出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、以及目标优惠信息；

其中，所述目标优惠信息基于所述至少一个历史周期内的历史驾驶信息确定得到，且所述目标优惠信息用于在预测周期内，基于所述车辆耗资购买选项触发车辆耗资购买行为时抵扣相应的资源数值。

一种优惠信息展示装置，所述装置包括：

界面展示模块，用于响应于通过出行服务应用触发的目标操作，展示车辆耗资管理界面；

购买选项展示模块，用于在所述车辆耗资管理界面中展示至少一个车辆耗资购买选项；

信息展示模块，用于通过所述车辆耗资管理界面，展示与登陆至所述出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、以及目标优惠信息；其中，所述目标优惠信息基于所述至少一个历史周期内的历史驾驶信息确定得到，且所述目标优惠信息用于在预测周期内，基于所述车辆耗资购买选项触发车辆耗资购买行为时抵扣相应的资源数值。

在一个实施例中，所述界面展示模块还用于通过出行服务应用展示出行服务界面，响应于针对所述出行服务界面中的车辆耗资管理入口的触发操作，展示车辆耗资管理界面；或者，通过消息栏显示由所述出行服务应用发起的提醒消息；响应于针对所述提醒消息的触发操作，展示车辆耗资管理界面。

在一个实施例中，所述车辆耗资购买选项包括加油选项，所述购买选项展示模块还用于确定与所述用户标识相对应的用户对象的目标位置信息，并根据所述目标位置信息，确定各加油站与所述用户对象间的间隔距离；按照间隔距离由小至大的顺序，展示各所述加油站的加油选项，以使所述用户对象根据所展示的加油选项进行石油耗资的购买，并前往相应加油站进行加油操作。

在一个实施例中，所述优惠信息展示装置还用于响应对出行服务应用的启动操作，获取登录所述出行服务应用的用户标识；当基于所述用户标识确定对应用户对象为授权用户对象时，获取所述用户对象在至少一个历史周期内的历史违章信息；其中，授权用户对象为授予出行服务应用获取相应历史驾驶信息的权利的对象。

在一个实施例中，所述信息展示模块还用于在所述车辆耗资管理界面之上展示悬浮窗口，所述悬浮窗口中展示有与登陆至所述出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、及目标优惠信息；所述历史驾驶信息包括违章次数和驾照积分中的至少一种。

在一个实施例中，所述优惠信息展示装置还用于获取与所述用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息，并根据所述历史驾驶信息，确定所述用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率；基于优惠等级转移方式和所述预测违章驾驶概率，构建等级转移概率矩阵；所述等级转移概率矩阵中的元素表征不同优惠等级间进行转移的转移概率；根据所述等级转移概率矩阵，确定在稳态状态下所述用户对象在所述预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值；综合各所述优惠概率值，得到与所述用户对象对应的目标优惠信息。

在一个实施例中，所述优惠信息展示装置还用于响应于对至少一个车辆耗资购买选项的选择操作，确定所选择的目标车辆耗资购买选项，以及确定与所述目标车辆耗资购买选项对应的目标商家；展示与所述目标耗资购买选项相对应的车辆耗资购买界面；获取通过所述车辆耗资购买界面输入的车辆耗资购买信息，并通过所述车辆耗资购买信息确定应支付的资源总数值；基于所述资源总数值和所述目标优惠信息，确定对应的目标资源数值；将与所述用户对象对应的第一账户中具有目标资源数值的资源，划分至与所述目标商家对应的第二账户。

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以下步骤：

一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中，计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上以下步骤：响应于通过出行服务应用触发的目标操作，展示车辆耗资管理界面；在所述车辆耗资管理界面中展示至少一个车辆耗资购买选项；通过所述车辆耗资管理界面，展示与登陆至所述出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、以及目标优惠信息；其中，所述目标优惠信息基于所述至少一个历史周期内的历史驾驶信息确定得到，且所述目标优惠信息用于在预测周期内，基于所述车辆耗资购买选项触发车辆耗资购买行为时抵扣相应的资源数值。

上述优惠信息展示方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序，通过响应于出行服务应用触发的目标操作，可展示车辆耗资管理界面，从而可基于车辆耗资管理界面展示至少一个车辆耗资购买选项、历史驾驶信息以及与用户标识相关联的目标优惠信息。通过展示目标优惠信息，可促使用户对象了解所能享受的优惠方式，从而提升了用户体验。通过展示车辆耗资购买选项，可在基于车辆耗资购买选项触发车辆耗资购买行为时，抵扣与目标优惠信息相对应的资源数值，如此，便实现了资源数值的抵扣。由于目标优惠信息是基于与用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息确定得到的，而不同用户标识具有不同的历史驾驶信息，因此，不同用户对象也对应于不同的目标优惠信息，相比于传统的每个用户对象均享受相同的优惠方式，本申请可大大提升优惠方式的多样性。并且，本申请通过将驾驶信息与优惠信息进行关联，能够从鼓励用户从安全驾驶的角度出发，给用户提供个性化的优惠服务。

附图说明

图1为一个实施例中优惠信息确定方法的应用环境图；

图2为一个实施例中优惠信息确定方法的流程示意图；

图3为一个实施例中优惠信息展示方法的流程示意图；

图4为一个实施例中车辆耗资管理界面的示意图；

图5为一个实施例中悬浮窗口的展示示意图；

图6为一个实施例中目标优惠等级的展示示意图；

图7为一个实施例中优惠信息确定步骤的流程图；

图8为一个具体实施例中优惠信息确定方法的流程示意图；

图9为另一个具体实施例中优惠信息确定方法的流程示意图；

图10为一个实施例中优惠信息确定装置的结构框图；

图11为另一个实施例中优惠信息确定装置的结构框图；

图12为一个实施例中优惠信息展示装置的结构框图；

图13为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

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。

图1为一个实施例中描述优惠信息确定方法的应用环境图。参照图1，该优惠信息确定方法应用于优惠信息确定系统100。该优惠信息确定系统100包括终端102和服务器104。终端102和服务器104均可单独用于执行本申请实施例中提供的优惠信息确定方法。终端102和服务器104也可协同用于执行本申请实施例中提供的优惠信息确定方法。以终端102和服务器104协同用于执行本申请实施例中提供的优惠信息确定方法为例进行说明，终端102可获取用户对象在至少一个历史周期内的历史驾驶信息，根据历史驾驶信息生成与用户对象相对应的目标优惠等级，并将目标优惠等级发送至服务器104，以使服务器104将目标优惠等级和用户对象的对象标识对应存储。当用户对象在目标商户处进行支付时，终端102可从服务器104中拉取相应的目标优惠信息，并抵扣与目标优惠信息对应的资源数值。

其中，终端102具体可以是台式终端或移动终端，终端102包括但不限于是手机、平板电脑、笔记本电脑、智能语音交互设备、智能家电、车载终端等。服务器104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，服务器可为物理服务器，也可为云端服务器。

应该理解的是，本公开中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。除非上下文另外清楚地指出，否则单数形式“一个”、“一”或者“该”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种优惠信息确定方法，以该方法应用于计算机设备来举例说明，该计算机设备可以是上述图1中的终端102或服务器104。参照图2，该优惠信息确定方法具体包括如下步骤：

步骤S202，获取用户对象在至少一个历史周期内的历史驾驶信息，并根据历史驾驶信息，确定用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率。

其中，历史周期指的是历史的时间周期，时间周期指的是需要对驾驶信息进行统计的时间区间，包括周期起始时间和周期结束时间。时间周期的时间长度可根据需求自由设置，例如，将一周设置为一个时间周期。预测周期指的是需要进行目标优惠等级预测的时间周期。容易理解地，预测周期可位于历史周期之后，例如，历史周期可为当前周期之前的至少一个时间周期，预测周期可为当前周期之后的一个时间周期。其中，至少一个指的是一个或者一个以上。用户对象具体可为自然人，也可为计算机用户。

具体地，当需要确定用户对象的目标优惠等级时，计算机设备可获取用户对象在至少一个历史周期内的历史驾驶信息。其中，历史驾驶信息指的是用户对象在历史周期内的驾驶相关信息。历史驾驶信息具体可以包括违章次数、驾照积分、或行使里程数等。其中，历史周期的数量可根据需求自由设置，例如，获取位于当前周期之前的连续10个历史周期内的历史驾驶信息。进一步地，计算机设备根据所获取的历史驾驶信息，确定用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率。其中，预测违章驾驶概率指的是预测的用户对象在预测周期内违章驾驶的概率值。

在一个实施例中，在当前周期为T时，计算机设备可获取T-1周期至T-m周期内的历史驾驶信息，并根据所获取的历史驾驶信息，预测用户对象在T+1周期内可享受的目标优惠信息。

在一个实施例中，用户对象可在每个周期结束时，将自身的驾驶信息进行上报，以使在需要确定目标优惠信息时，计算机设备可根据用户对象主动上报的驾驶信息确定历史周期内的历史驾驶信息。

在一个实施例中，计算机设备中运行有出行服务应用，并通过出行服务应用获取用户对象在历史周期内的历史驾驶信息。其中，出行服务应用可以为原生应用，也可为母应用中的子应用，本实施例在此不作限定。例如，出行服务应用可根据用户对象的对象标识，在授权的情况下，从公开渠道中获取历史驾驶信息。其中，对象标识指的是唯一标识一个用户对象的信息，例如，对象标识可为车牌号、驾照编号、身份证号、或手机号等。

在一个实施例中，计算机设备可获取用户对象在连续两个历史周期内的驾照积分，并根据连续两个历史周期内的驾照积分，确定用户对象在连续两个历史周期中的后一历史周期内的违章次数。例如，在获取得到连续两个历史周期内的驾照积分时，计算机设备可根据连续两个历史周期内的驾照积分，确定用户对象在后一历史周期内的所扣驾照分，并按照驾照分扣分方式，确定与所扣驾照分相对应的违章次数，也即确定用户对象在后一历史周期内的违章次数。如此，便能基于个各历史周期内的驾照积分，确定各历史周期内的违章次数。

在一个实施例中，当获取得到至少一个历史周期内的历史驾驶信息时，计算机设备基于历史驾驶信息确定用户对象在每个历史周期内的违章次数，并根据历史周期的数量和违章次数，确定用户对象在每个历史周期内的平均违章次数，根据平均违章次数，确定用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率。例如，当平均违章次数超出预设次数阈值时，可以认为用户对象在预测周期内违章驾驶的概率为100％，此时计算机设备确定用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率为100％；相应的，当平均违章次数小于或者等于预设次数阈值时，确定用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率为0％。

在一个实施例中，预测违章驾驶概率包括用户对象在预测周期内对应违章次数序列中各违章次数的违章概率值，例如预测违章驾驶概率包括用户对象在预测周期内未违章驾驶的概率、违章驾驶一次的概率、违章驾驶超过一次的概率。

在一个实施例中，历史驾驶信息还包括行驶里程和违章次数，计算机设备还可综合行驶里程和违章次数，确定用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率。比如，当用户对象在历史周期内的行驶里程大于预设里程数值，且违章次数小于预设违章次数时，可认为该用户对象为驾驶经验丰富的用户对象，此时，计算机设备可认为用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率为0％；当用户对象在历史周期内的行驶里程小于预设里程数值，且违章次数大于预设违章次数时，可认为该用户对象为新手司机，此时，计算机设备可认为用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率为100％。

步骤S204，基于优惠等级转移方式和预测违章驾驶概率，构建等级转移概率矩阵；等级转移概率矩阵中的元素表征不同优惠等级间进行转移的转移概率。

其中，优惠等级指的是按照优惠差异而区分的高下差别。在确定目标优惠信息之前，管理人员可根据需求设置不同的优惠等级，例如，设置第一优惠等级为支付时可抵扣总资源数值中5％的资源数值，设置第二优惠等级为支付时可抵扣总资源数值中10％的资源数值等。优惠等级转移方式指的是各优惠等级之间进行转移的方式，例如，用户对象从对应于第一优惠等级变换为对应第二优惠等级的方式。等级转移概率矩阵中包括有至少一个的元素，其中，等级转移概率矩阵中的元素表征相应优惠等级间进行转移的转移概率。

具体地，计算机设备可获取预先设置的优惠等级转移方式，并根据优惠等级转移方式和预测违章驾驶概率，确定各优惠等级间进行转移的转移概率，根据各优惠等级间进行转移的转移概率，确定构成等级转移概率矩阵所需的元素，并通过所确定的元素生成与用户对象相对应的等级转移概率矩阵。

在一个实施例中，计算机设备可根据总驾照积分构建优惠等级。例如，计算机设备可将总驾照积分划分为五等份，从而构建五个优惠等级[Q1,Q2,Q3,Q4,Q5]。在一个具体实施例中，不同优惠等级所能抵扣的资源数值不同，其中，Q1等级至Q5等级所能抵扣的资源数值依次增大。

在一个实施例中，基于优惠等级转移方式和预测违章驾驶概率，构建等级转移概率矩阵，包括：获取优惠转移方式；优惠转移方式描述了基于违章次数进行优惠等级转移的方式；根据优惠转移方式和预测违章驾驶概率，确定优惠等级序列中不同优惠等级间进行转移的转移概率；将优惠等级序列中的不同优惠等级分别对应不同矩阵行，以及将优惠等级序列中的不同优惠等级分别对应不同矩阵列，以构建二维矩阵；将二维矩阵中的每个元素，均设置成从相应元素所在矩阵行所对应优惠等级，转移至相应元素所在矩阵列所对应优惠等级的转移概率值，以得到与用户对象相对应的等级转移概率矩阵。

具体地，计算机设备获取预先设置的优惠转移方式。其中，优惠转移方式包括：当未违章驾驶时，优惠等级上升一级或保持最高等级；当违章驾驶一次时，优惠等级下降一级或保持最低等级；当违章驾驶超过一次时，优惠等级下降至最低等级或保持最低等级。从而计算机设备可根据优惠转移方式和预测违章驾驶概率，确定优惠等级序列中不同优惠等级间进行转移的转移概率。其中，预测违章驾驶概率包括用户对象在预测周期内未违章驾驶的概率P0、违章驾驶一次的概率P1、违章驾驶超过一次的概率1-P0-P1。

例如，当基于预测违章驾驶概率确定用户对象在预测周期中未出现违章的概率为P0时，可以认为用户对象在预测周期内有P0的概率不会违章驾驶。又由于当未违章驾驶时，优惠等级上升一级或者保持最高等级，因此计算机设备可以确定优惠等级保持为优惠等级序列中的最高等级的概率为P0，以及确定优惠等级上升一级的概率也为P0。也即计算机设备可确定保持优惠等级序列中的最高优惠等级的转移概率为P0，以及确定上升一级的转移概率也为P0。

又例如，当基于预测违章驾驶概率确定用户对象在预测周期中违章驾驶一次的概率为P1时，可认为用户对象在预测周期内有P1的概率会违章驾驶一次。又由于当违章驾驶一次时，优惠等级下降一级或保持最低等级，以及当违章驾驶超过一次时，优惠等级下降至最低等级或保持最低等级，因此计算机设备可以确定优惠等级保持最低等级的概率为1-P0(代表用户对象在预测周期内出现违章驾驶的概率)，以及确定优惠等级下降一级的概率为P1。也即计算机设备确定保持优惠等级序列中的最低优惠等级的转移概率为1-P0，以及确定下降一级的转移概率为P1。

同理，当基于预测违章驾驶概率确定用户对象在预测周期中出现超过一次违章的概率为1-P0-P1时，可以认为用户对象在预测周期内有1-P0-P1的概率违章驾驶超过一次。又由于当违章驾驶超过一次时，优惠等级下降至最低等级或保持最低等级，因此计算机设备可以确定优惠等级下降至优惠等级序列中的最低等级的概率为1-P0-P1。也即计算机设备可确定下降至最低等级的转移概率为1-P0-P1。

进一步地，计算机设备将优惠等级序列中不同优惠等级分别对应于不同矩阵行，以及将优惠等级序列中不同优惠等级分别对应不同矩阵列，以构建二维矩阵，从而所构建的二维矩阵中的每个元素均可表示从一个优惠等级转移至另一优惠等级的转移概率值。计算机设备根据所确定的优惠等级序列中不同优惠等级间进行转移的转移概率，对二维矩阵中的每个元素进行设置，得到与用户对象相对应的等级转移概率矩阵。例如，对于二维矩阵的多个元素中的每个元素，均当前元素均设置为从当前元素所在矩阵行所对应的优惠等级，转移至当前元素所在矩阵列所对应的优惠等级的转移概率。

在其中一个实施例中，当优惠等级序列中具有五个优惠等级[Q1,Q2,Q3,Q4,Q5]，其中，Q1等级至Q5等级所对应的等级依次增加。预测违章驾驶概率包括用户对象在预测周期内未违章驾驶的概率为P0、违章驾驶一次的概率为P1、违章驾驶超过一次的概率为1-P0-P1时，所构建的等级转移概率矩阵M可如下：

其中，等级转移概率矩阵中第一行至第五行分别对应于优惠等级Q1至Q5，等级转移概率矩阵中第一列至第五列分别对应于优惠等级Q1至Q5。等级转移概率矩阵中的元素为从相应元素所在矩阵行所对应优惠等级，转移至相应元素所在矩阵列所对应优惠等级的转移概率，从而，等级转移概率矩阵中第一行第一列的元素可表示保持最低优惠等级的概率为1-P0，等级转移概率矩阵中第一行第二列的元素可表示从Q1优惠等级转移至Q2优惠等级的概率为P0，相应的，等级转移概率矩阵中第二行第一列的元素可表示从Q2优惠等级转移至Q1优惠等级的概率为1-P0，等级转移概率矩阵中第二行第二列的元素表示保持Q2优惠等级的概率为0，等。

上述实施例中，通过获取优惠转移方式和预测违章驾驶概率，可基于优惠转移方式和预测违章驾驶概率，构建表示不同等级间进行转移的转移概率的等级转移概率矩阵，从而后续可基于所构建的等级转移概率矩阵确定用户对象在预测周期内的目标优惠信息。

步骤S206，根据等级转移概率矩阵，确定在稳态状态下用户对象在预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值。

其中，稳态状态指的是不随时间变化而变化的状态。

具体地，目标优惠信息具体可以为目标优惠等级。由于用户对象在预测周期内对应于目标优惠等级是一个随机事件，其可能对应于优惠等级序列中的任意一种优惠等级，例如，用户对象在预测周期内所享受的目标优惠等级可能为Q1优惠等级，也可能为Q2优惠等级。而根据等级转移概率矩阵可确定，用户对象在当前周期所处优惠等级转移至预测周期所处优惠等级的转移概率，例如，当用户对象在当前周期内享受Q2优惠等级时，计算机设备可根据等级转移概率矩阵确定从Q2优惠等级转移至Q1优惠等级的转移概率，也即计算机设备可根据等级转移概率矩阵确定用户对象在当前周期享受Q2优惠等级的前提下，在预测周期享受Q1优惠等级的概率值。由于目标优惠等级是综合各优惠概率值确定的，因此，用户对象在预测周期所对应的目标优惠等级只与用户对象在当前周期所对应的优惠等级有关，而与用户对象在历史周期所对应的优惠等级无关。而当用户对象在预测周期所对应的目标优惠等级只与用户对象在当前周期所对应的优惠等级有关，与用户对象在历史周期所对应的优惠等级无关的情况下，就可以认为用户对象在不同预测周期内对应于相应目标优惠等级这一事件，会随时间按照马尔科夫性进行变化，其构成马尔科夫链。

而对于状态有限的马尔可夫链，其稳态分布必定存在，也即对于优惠等级有限的马尔科夫链，其稳态分布必定存在，因此，可根据等级转移概率矩阵，并结合马尔科夫链的稳态分布定理，构建相应的稳态公式，通过求解稳态公式，得到稳态状态下用户对象在预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值。

在一个实施例中，当得到用户对象在预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值时，可将优惠概率值发送至云端服务器，以使云端服务器将用户对象的对象标识和优惠概率值对应存储。例如，终端可在用户对象点击获取目标优惠等级控件时，根据用户对象的对象标识，从云端服务器拉取相应的优惠概率值，从而根据优惠概率值确定目标优惠等级并对应展示。

步骤S208，综合各优惠概率值，得到与用户对象对应的目标优惠信息。

其中，目标优惠信息指的是反映用户对象在预测周期内可享受的优惠力度的信息，目标优惠信息具体可为目标优惠等级。

在一个实施例中，计算机设备根据各优惠概率值，确定优惠等级序列中具有最高优惠概率值的优惠等级，并将具有最高概率值的优惠等级作为用户对象所对应的目标优惠等级。

由于优惠等级转移方式是从鼓励用户安全驾驶的角度出发而构建的，例如，当未违章驾驶时，设置优惠等级上升一级，从可抵扣总资源数值中5％的资源数值上升为可抵扣总资源数值中10％的资源数值，因此，基于优惠等级转移方式所确定的目标优惠等级为从鼓励用户安全驾驶出发，当用对象违章驾驶的概率越低，其对应的目标优惠等级也就越高，从而可抵扣的资源数值也就越多。

步骤S210，将目标优惠信息与用户对象相关联，以使用户对象在预测周期内进行车辆耗资购买时，抵扣与目标优惠信息对应的资源数值。

具体地，计算机设备将目标优惠信息与用户对象的对象标识相关联，例如，将目标优惠信息与用户对象的对象标识对应存储，从而当用户对象在预测周期内，前往目标商户处进行车辆耗资购买时，可抵扣与目标优惠信息对应的资源数值。

相较于传统的采用大规模机器学习的模型训练方式确定目标优惠信息，本申请可以免于大规模地机器学习训练，从而降低了计算资源的损耗。

上述优惠信息确定方法中，通过获取用户对象的历史驾驶信息，可根据历史驾驶信息准确预测用户对象在预测周期的预测违驾驶概率，从而可根据准确预测的预测违章驾驶概率和优惠等级转移方式，构建等级转移概率矩阵。通过构建等级转移概率矩阵，可根据所构建的等级转移概率矩阵，确定在稳态状态下，用户对象在预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值，如此，便可综合各优惠概率值，得到与用户对象对应的目标优惠信息。由于不同用户对象的历史驾驶信息不同，因此基于不同历史驾驶信息所确定的目标优惠信息也不同，从而本申请可针对不同用户对象设置不同的目标优惠信息，相比于传统的每个用户对象均享受相同的优惠方式，本申请可大大提升优惠方式的多样性。并且，本申请通过将驾驶信息与优惠信息进行关联对接，能够从鼓励用户从安全驾驶的角度出发，给用户提供个性化的优惠服务。

此外，现有优惠方式一般是通过手机或者车载计算机设备与汽车中控建立数据连接，获取车辆的剩余油量信息，计算车辆所能行驶的剩余距离，并通过手机或者车载计算机设备获取加油站加油信息，通过根据用户加油习惯，通过大数据分析计算车辆所能行驶的剩余距离，并为用户推荐加油站信息，其并不涉及优惠信息的确定方法。而本申请通过将驾驶信息与优惠信息进行关联对接，能从鼓励用户安全驾驶的角度出发，构建相应的优惠信息确定模型，通过所构建的优惠信息确定模型生成相应的目标优惠信息。

在一个实施例中，预测违章驾驶概率包括用户对象在预测周期内对应于违章次数序列中各违章次数的违章概率值，根据历史驾驶信息，确定用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率，包括：当确定用户对象在预测周期内违章驾驶的事件为独立随机事件时，确定用户对象在预测周期内违章驾驶的次数服从泊松分布；根据历史驾驶信息，确定用户对象在至少一个历史周期内的平均违章次数；确定在泊松分布下对应于违章次数序列中不同违章次数的次数概率函数；根据平均违章次数，分别对各次数概率函数进行求解，得到用户对象在预测周期内对应于违章次数序列中各的违章概率值。

具体地，由于用户对象在预测周期内违章驾驶的次数为独立的随机事件，因此，可确定用户对象在预测周期内违章驾驶的次数服从泊松分布。其中，泊松分布为描述单位时间内随机事件发生的次数的概率分布。

进一步地，计算机设备根据历史驾驶信息确定用户对象在每个历史周期内的违章次数，以及确定历史周期的周期数量，并根据违章次数和周期数量，确定用户对象在历史周期内的平均违章次数。例如，计算机设备将每个历史周期内的违章次数进行叠加，得到总违章次数，再将总违章次数除以周期数量，得到平均违章次数。计算机设备确定在泊松分布下对应于违章次数序列中不同违章次数的次数概率函数，通过平均违章次数对次数概率函数进行求解，得到用户对象在预测周期内对应于违章次数序列中各违章次数的违章概率值。其中，违章概率值为用户对象在预测周期内对应于相应违章驾驶次数的概率值。

在其中一个实施例中，次数概率函数可为：

其中，

为平均违章次数，k为违章次数序列中的违章次数。

在其中一个实施例中，可通过公式

确定平均违章次数。其中，m为历史周期的周期数量，c_i为第i个历史周期的违章次数。

上述实施例中，通过构建次数概率函数，并对次数概率函数进行求解，可准确预测用户对象在预测周期内对应于违章次数序列中各违章次数的违章概率值。此外，通过采用泊松分布预测用户对象在预测周期内对应于违章次数序列中各违章次数的违章概率值，相较于传统的采集大量的用户数据，再根据大量的用户数据进行违章概率值的预测，本实施例可以大大减少用户数据的获取。

在一个实施例中，违章次数序列包括未违章驾驶、违章驾驶一次、和违章驾驶超过一次，确定在泊松分布下对应于违章次数序列中不同违章次数的次数概率函数，包括：确定在泊松分布下对应于未违章驾驶的第一次数概率函数，以及对应于违章驾驶一次的第二次数概率函数；根据平均违章次数，分别对各次数概率函数进行求解，得到用户对象在预测周期内对应于违章次数序列中各违章次数的违章概率值，包括：根据平均违章次数，对第一次数概率函数求解，得到用户对象在预测周期内对应于未违章驾驶的概率值；根据平均违章次数，对第二次数概率函数求解，得到用户对象在预测周期内对应于违章驾驶一次的概率值；将预设单位值减去未违章驾驶的概率值，并减去违章驾驶一次的概率值后所得到的数值，作为用户对象在预测周期内对应于违章驾驶超过一次的概率值。

具体地，用户对象在预测周期内违章驾驶的次数服从泊松分布，因此，计算机设备可确定泊松分布下对应于未违章的第一次数概率函数为

以及计算机设备确定泊松分布下对应于违章一次的第二次数概率函数为

其中，

为平均违章次数。进一步地，计算机设备根据平均违章次数，对第一次数概率函数和第二次数概率函数进行求解，得到用户对象在预测周期内对应于未违章驾驶的概率值，以及得到用户对象在预测周期内对应于违章驾驶一次的概率值。

由于用户对象在预测周期内对应于未违章驾驶的概率值、对应于违章驾驶一次的概率值以及对应于违章驾驶超过一次的概率值之和，应为一个预设单位值，比如，三者的概率值之和应为1，从而计算机设备将预设单位值减去未违章驾驶的概率值，以及减去违章驾驶一次的概率值后所得到的数值，得到用户对象在预测周期内对应于违章驾驶超过一次的概率值。比如，当未违章驾驶的概率值为P(0)，违章驾驶一次的概率值为P(1)时，违章驾驶超过一次的概率值的概率值为1-P(0)-P(1)。

本实施例中，通过构建第一次数概率函数和第二次数概率函数，可基于平均违章次数对所构建的第一次数概率函数和第二次数概率函数进行求解，从而得到用户对象在预测周期内对应于违章次数序列中各违章次数的违章概率值。

在一个实施例中，优惠转移方式至少包括以下方式中的一种：当未违章驾驶时，设置优惠等级上升一级或保持最高等级；当违章驾驶一次时，设置优惠等级下降一级或保持最低等级；当违章驾驶超过一次时，设置优惠等级下降至最低等级或保持最低等级。

具体地，可从鼓励用户对象安全驾驶的角度出发，确定优惠转移方式。由于优惠等级越高，所能抵扣的资源数值就越多，因此，当未违章驾驶时，可将优惠等级上升一级或保持最高等级；当违章驾驶一次时，设置优惠等级下降一级或保持最低等级；当违章驾驶超过一次时，设置优惠等级下降至最低等级或保持最低等级。如此，便能基于所能抵扣的资源数值，鼓励用户对象安全驾驶。

本实施例中，通过构建鼓励用户对象安全驾驶的优惠转移方式，使得基于优惠转移方式所确定的目标优惠等级也能鼓励用户对象安全驾驶，从而提升了车辆驾驶的安全性。

在一个实施例中，根据等级转移概率矩阵，确定在稳态状态下用户对象在预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值，包括：根据等级转移概率矩阵，构建稳态方程π*M＝π；其中，M为等级转移概率矩阵，π为由与优惠等级序列中各个优惠等级分别对应的概率参数而构成的参数序列；将参数序列分别与等级转移概率矩阵中的每一列进行融合处理，得到融合序列；确定融合序列中每个融合参数各自对应的概率参数，得到融合参数与概率参数之间的对应关系；根据对应关系，构建包含有概率参数的求解方程组，并对求解方程组进行求解，得到各概率参数各自对应的优惠概率值。

具体地，由于对于优惠等级有限的马尔科夫链，其稳态分布必定存在，因此可构建相应的稳态方程π*M＝π。其中，M为等级转移概率矩阵，π为由与优惠等级序列中各个优惠等级分别对应的概率参数而构成的参数序列。比如，当优惠等级序列中包括五个优惠等级[Q1,Q2,Q3,Q4,Q5]时，π即可为[π1,π2,π3,π4,π5]。其中，π1至π5分别为Q1优惠等级至Q5优惠等级所对应的概率参数。而对概率参数进行求解所得到的具体值，即为优惠概率值。

计算机设备对稳态方程进行求解，对于等级转移概率矩阵中的每一个矩阵列，计算机设备均将参数序列中的每个概率参数与当前矩阵列中的相应元素进行相乘，得到中间结果，并将各中间结果进行叠加，得到融合参数。例如，对于等级转移概率矩阵中的第一列，计算机设备将π1与第一列中的第一个元素进行相乘，得到相应的中间结果，并将π2与第一列中的第二个元素进行相乘，得到相应的中间结果。如此迭代，直至将参数序列中最后一个概率参数与第一列中最后一个元素进行相乘。计算机设备将各中间结果进行叠加，得到融合序列中的第一个融合参数。同理，计算机设备可按照上述方法，将参数序列中的每个概率参数与等级转移概率矩阵中的第二列进行融合处理，得到融合序列中的第二个融合参数，直至将参数序列与等级转移概率矩阵中的最后一列进行融合处理，得到融合序列中的最后一个融合参数。

进一步地，计算机设备按照融合序列中各融合参数的排列顺序和参数序列中各概率参数的排列顺序，确定融合序列中每个融合参数各自对应的概率参数，得到融合参数与概率参数之间的对应关系。比如，确定融合序列中的第一个融合参数与参数序列中的第一个概率参数相对应，确定融合序列中第二融合参数与参数序列中的第二个概率参数相对应等。计算机设备根据对应关系，构建包含有概率参数的求解方程组，并对求解方程组进行求解，得到各概率参数各自对应的优惠概率值。比如，当融合序列为[V1,V2,V3,V4,V5]时，可根据[V1,V2,V3,V4,V5]＝[π1,π2,π3,π4,π5]构建求解方程组，并对求解方程组进行求解，得到π1至π5的具体数值，也即得到各概率参数各自对应的优惠概率值。

容易理解的，将概率参数作为未知参数，对求解方程组进行求解，得到的值即为概率参数对应的优惠概率值，例如，当求解得到π1＝a1，π2＝a2时，其中π1、π2为概率参数，a1为与π1对应的优惠概率值，a2为与π2对应的优惠概率值。

由于概率参数与优惠等级相对应，而优惠概率值又与概率参数相对应，因此，优惠概率值与优惠等级相对应，因此，对于至少一个求解得到的优惠概率值中的每个优惠概率值，均表示为用户对象在预测周期内对应于相应优惠等级的概率值。例如，当π1为与Q1优惠等级相对应的概率参数，π2为与Q2优惠等级相对应的概率参数，求解得到π1＝a1，π2＝a2时，a1即可表示为用户对象在预测周期内对应于Q1优惠等级的概率值，a2即可表示为用户对象在预测周期内对应于Q2优惠等级的概率值。

本实施例中，通过构建稳态方程，可以通过稳态方程得到用户对象在预测周期内分别对应于每个优惠等级的概率值。

在一个实施例中，目标优惠信息包括目标优惠等级；综合各优惠概率值，得到与用户对象对应的目标优惠信息，包括：分别将优惠概率值与优惠等级序列中相应优惠等级进行融合，得到融合优惠值；综合各融合优惠值，得到用户对象在预测周期内的期望优惠等级；确定期望优惠等级与优惠等级序列中各优惠等级之间的等级差异；将优惠等级序列中与期望优惠等级具有最小等级差异的优惠等级，作为目标优惠等级。

具体地，计算机设备确定优惠等级序列中每个优惠等级分别对应的资源数值折扣率，并将优惠概率值与相应的资源数值折扣率进行融合，得到融合优惠值。例如，计算机设备可将对应于同一优惠等级的优惠概率值和资源数值折扣率进行相乘处理，得到与该优惠等级相对应的融合优惠值。比如，当与Q1优惠等级相对应的优惠概率值为10％，Q1优惠等级所第对应的资源数值折扣率为5％时，也即当用户对象在预测周期内对应于Q1优惠等级的概率值为10％，而当优惠等级为Q1时，可抵扣5％的资源数值时，计算机设备可将10％乘以5％，得到与Q1优惠等级相对应的融合优惠值。

进一步地，计算机设备将与各优惠等级相对应的各融合优惠值进行叠加，得到用户对象在预测周期内的期望优惠等级。为了使得最终确定的目标优惠等级与优惠等级序列中的一个优惠等级一致，计算机设备确定期望优惠等级与优惠等级序列中各优惠等级之间的等级差异，并将具有最小等级差异的优惠等级作为目标优惠等级。

在其中一个实施例中，计算机设备可通过下述公式确定期望优惠等级ω：

其中，m为优惠等级序列所包括的优惠等级的总数量，a_i为第i个优惠概率值，也即用户对象在预测周期内对应优惠等级序列中第i个优惠等级的概率值，b_i为第i个资源数值折扣率，也即优惠等级序列中第i个优惠等级所对应的资源折扣率。

在其中一个实施例中，计算机设备可通过下述公式确定目标优惠等级

其中，a_i为第i个优惠概率值，也即用户对象在预测周期内对应优惠等级序列中第i个优惠等级的概率值。

本实施例中，由于期望优惠等级可以代表用户对象在预测周期内对应目标优惠等级的平均取值大小，因此，基于期望优惠等级所确定的目标优惠等级可以更为准确。此外，通过将优惠等级序列中与期望优惠等级具有最小等级差异的优惠等级，作为目标优惠等级，可以使得最终输出的目标优惠等级与输入的优惠等级序列中的一个优惠等级一致，从而提升了一致性。

在一个实施例中，将目标优惠信息与用户对象相关联，以使用户对象在预测周期内进行车辆耗资购买时，抵扣与目标优惠信息对应的资源数值，包括：将用户对象的用户标识和目标优惠信息关联存储于云服务器中；上述方法还包括：当确定用户对象在预测周期内进行支付时，从云服务器中获取与用户对象对应的目标优惠信息，并调用优惠服务执行目标优惠信息对应的资源数值的抵扣。

具体地，当终端获取得到与用户对象相对应的目标优惠信息时，终端可将目标优惠信息上报至云服务器中，以使云服务器将目标优惠信息和用户对象的对象标识对应存储。当用户对象在预测周期内前往目标商户处进行车辆耗资购买，并进行支付时，终端可从云服务器中提取相应的目标优惠信息，并调用优惠服务执行目标优惠信息对应的资源数值的抵扣。其中，优惠服务指的是预先编码的、用以实现资源数值的抵扣的计算机代码。

在其中一个实施例中，终端中运行有出行服务应用，当出行服务应用向云服务器发送目标优惠信息时，可向云服务器申请调用与目标优惠信息相对应的优惠服务的权限，从而在云服务器授予出行服务应用调用优惠服务权限时，出行服务应用可调用优惠服务实现资源数值的抵扣。通过权限的开放，使得出行服务应用在预测周期内进行支付时，可基于预先开放的权限享受对应的优惠活动，而不会享受未开放的权限享受对应的优惠活动，从而大大提升了资源数值的抵扣的安全性。

本实施例中，通过将目标优惠信息与用户对象相关联，使得后续可基于关联关系获取相应的目标优惠信息，从而实现不同用户对象享受不同的优惠方式。

在一个实施例中，上述方法还包括资源数值抵扣的过程，其中资源数值抵扣过程包括：当用户对象在预测周期内，在目标商户处进行车辆耗资购买并支付时，确定与用户对象对应的第一账户、与目标商户对应的第二账户、以及与当前支付行为对应的资源总数值；基于资源总数值和目标优惠信息，确定对应的目标资源数值；将第一账户中具有目标资源数值的资源划分至第二账户，将预设账户中具有资源总数值与目标资源数值的差值的资源划分至第二账户，以完成车辆耗资的购买。

其中，车辆耗资为与车辆损耗相关的资源，例如，车辆耗资具体可为车辆运行时所消耗的石油，电动车辆运行时所消耗的电量，车辆维修时所消耗的维修器件等。其中，在计算机技术领域中，资源一般是指与现实世界中的实体资源相对应的虚拟资源，例如存储空间、计算能力、电子图书、银行账户存款余额、电子钱包账户存款余额、虚拟货币存款余额等。资源转移指的是将资源的所有权从某一方变更为另一方。例如，在资源为银行账户存款余额或电子钱包账户存款余额的情况下，资源转移是指将一个用户账户(转出账户)中的部分或全部余额划入另一个用户账户(转入账户)中。

具体地，当用户对象在预测周期内，前往目标商户处进行车辆耗资的购买时，例如，当确定用户对象在预测周期内，前往加油站进行加油时，或者前往充电桩进行充电时，亦或者前往车辆维修店进行车辆维修时，计算机设备可确定与用户对象对应的第一账户、与目标商户对应的第二账户、以及与当前支付行为对应的资源总数值。计算机设备确定与用户对象相对应的目标优惠信息，并确定目标优惠信息所能抵扣的资源数值，将资源总数值减去目标优惠信息所能抵扣的资源数值，得到用户对象所需支付的目标资源数值。计算机设备将第一账户中具有目标资源数值的资源划分至第二账户，将预设账户中具有资源总数值与目标资源数值的差值的资源划分至第二账户，以完成车辆耗资的购买。其中，预设账户指的是用以对目标商家进行资源数值补贴的账户，其可为与支付平台关联的账户。

在其中一个实施例中，终端中运行有出行服务应用，用户对象可通过登录账号登录出行服务应用，并授予出行服务应用将登录账号与支付平台相关联的权利，从而当用户对象通过出行服务应用，并基于登录账号进行车辆耗资的购买时，出行服务应用可根据登录账号和目标资源数值生成资源转移请求，并将资源转移请求发送至支付平台，以使支付平台根据登录账号确定相应的第一账号，并将第一账户中具有目标资源数值的资源划分至与目标商家对应的第二账户。进一步地，支付平台从与自身相关联的预设账户中将资源总数值与目标资源数值的差值的资源划分至第二账户。

上述实施例中，通过将资源数值所对应的资源进行转移，可以实现车辆耗资的购买。

在一个实施例中，如图3所示，提供了一种优惠信展示方法，以该方法应用于终端来举例说明，该优惠信息展示方法具体包括如下步骤：

S302，响应于通过出行服务应用触发的目标操作，展示车辆耗资管理界面；

具体地，终端可响应于用户对象通过出行服务应用触发的目标操作，展示车辆耗资管理界面。其中，出行服务应用于指的是提供出行服务的应用，比如，通过出行服务，可进行车辆耗资的购买、优惠信息的展示等。该出行服务应用可以为原生应用，也可以为原生应用中的子应用。本实施例在此不作限定。

在一个实施例中，参考图4，终端中运行有出行服务应用，当确定用户对象启动出行服务应用时，终端可通过出行服务应用展示如图4所示的车辆耗资管理界面。

S304，在车辆耗资管理界面中展示至少一个车辆耗资购买选项；

具体地，出行服务应用可从后台服务器中获取与车辆耗资购买选项相关的数据信息，并通过所获取的数据信息在车辆耗资管理界面中展示至少一个车辆耗资购买选项。其中，车辆耗资购买选项指的是用以进行车辆耗资购买的控件。

在一个实施例中，车辆耗资管理界面中可展示有至少一个购买信息以及每个购买信息各自对应的车辆耗资购买选项。比如，参考图4，车辆耗资管理界面中可展示至少一个加油站的加油站信息，例如，可展示加油站的具体位置和加油站与用户对象间的距离“南山区北路A路段…|2.2km”402，以及可展示加油单价“单价：6.67”404。进一步地，车辆耗资管理界面还可展示每个加油站信息各自对应的加油选项，例如，控件“去加油”406，从而当用户对象点击控件“去加油”406时，可触发石油耗资购买操作。图4示出了一个实施例中车辆耗资管理界面的示意图。

S306，通过车辆耗资管理界面，展示与登陆至出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、以及目标优惠信息；其中，目标优惠信息基于至少一个历史周期内的历史驾驶信息确定得到，且目标优惠信息用于在预测周期内，基于车辆耗资购买选项触发车辆耗资购买行为时抵扣相应的资源数值。

具体地，终端可通过车辆耗资管理界面，展示与登陆至出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、以及目标优惠信息。比如，出行服务应用可在车辆耗资管理界面之上展示如图5所示的悬浮窗口502，通过悬浮窗口502展示历史驾驶信息和目标优惠信息。例如，可通过悬浮窗口展示“您的驾照积分：12分”504、以及展示“上周共违章驾驶：0次”506，并通过悬浮窗口展示目标优惠信息，例如，展示“获取最高优惠等级，可享受加油折扣：35％”508。图5示出了一个实施例中悬浮窗口的展示示意图。

值得注意的，目标优惠信息是基于至少一个历史周期内的历史驾驶信息确定得到，且目标优惠信息用于在预测周期内，基于车辆耗资购买选项触发车辆耗资购买行为时抵扣相应的资源数值。其中，目标优惠信息的具体确定方式，可以参考前述说明中如步骤S202至步骤S210所描述的实施例。

上述优惠信息展示方法中，通过响应于出行服务应用触发的目标操作，可展示车辆耗资管理界面，从而可基于车辆耗资管理界面展示至少一个车辆耗资购买选项、历史驾驶信息以及与用户标识相关联的目标优惠信息。通过展示目标优惠信息，可促使用户对象了解所能享受的优惠方式，从而提升了用户体验。通过展示车辆耗资购买选项，可在基于车辆耗资购买选项触发车辆耗资购买行为时，抵扣与目标优惠信息相对应的资源数值，如此，便实现了资源数值的抵扣。由于目标优惠信息是基于与用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息确定得到的，而不同用户标识具有不同的历史驾驶信息，因此，不同用户对象也对应于不同的目标优惠信息，相比于传统的每个用户对象均享受相同的优惠方式，本申请可大大提升优惠方式的多样性。

在一个实施例中，响应于通过出行服务应用触发的目标操作，展示车辆耗资管理界面，包括：通过出行服务应用展示出行服务界面，响应于针对出行服务界面中的车辆耗资管理入口的触发操作，展示车辆耗资管理界面；或者，通过消息栏显示由出行服务应用发起的提醒消息；响应于针对提醒消息的触发操作，展示车辆耗资管理界面。

具体地，可通过出行服务应用展示出行服务界面，其中，出行服务界面中展示有车辆耗资管理界面的入口，车辆耗资管理界面的入口也称作车辆耗资管理入口，从而用户对象可通过触控车辆耗资管理入口，触发出行服务应用展示车辆耗资管理界面。

在其中一个实施例中，出行服务应用还可通过消息栏展示提醒消息，比如，当出行服务应用生成预测周期内的目标优惠信息时，可通过消息栏展示查看目标优惠信息的提醒消息，从而用户对象可通过触控该提醒消息，促使出行服务应用展示车辆耗资管理界面，并通过车辆耗资管理界面展示目标优惠信息。

上述实施例中，通过展示车辆耗资管理界面，可通过车辆耗资管理界面展示目标优惠信息，从而可通过目标优惠信息促使用户对象前往目标商户处购买车辆耗资。

在一个实施例中，车辆耗资购买选项包括加油选项，在车辆耗资管理界面中展示至少一个车辆耗资购买选项包括：确定与用户标识相对应的用户对象的目标位置信息，并根据目标位置信息，确定各加油站与用户对象间的间隔距离；按照间隔距离由小至大的顺序，展示各加油站的加油选项，以使用户对象根据所展示的加油选项进行石油耗资的购买，并前往相应加油站进行加油操作。

具体地，出行服务应用可通过GPS(Global Positioning System，全球定位系统)获取与用户标识相对应的用户对象的目标位置信息。进一步地，出行服务应用获取各加油站的位置信息，并根据各加油站的位置信息和用户对象的目标位置信息，确定各加油站与用户对象间的间隔距离，按照间隔距离由小至大的顺序，通过车辆耗资管理界面展示各加油站的加油选项。

在其中一个实施例中，车辆耗资管理界面可展示如图4所示的各加油站的加油站信息和加油选项。其中，加油选项可为图4中的控件“去加油”406，从而用户对象可根据所展示的加油站信息，从至少一个加油选项中选择目标加油选项，并通过触控目标加油选项促使出行服务应用展示车辆耗资购买界面，从而用户对象可通过所展示的车辆耗资购买界面进行石油的购买。例如，当确定用户对象触控与“中环A加油站”相关的加油选项时，出行服务应用可对应展示与“中环A加油站”相关的车辆耗资购买界面，以使用户对象通过所展示的车辆耗资购买界面从中环A加油站处购买石油，并前往中环A加油站处进行加油。

上述实施例中，通过按照间隔距离由小至大的顺序展示各加油站的加油选项，使得用户对象可以优先查看间隔距离较小的加油选项，从而大大提升了用户体验。

在一个实施例中，通过所述车辆耗资管理界面，展示与登陆至出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、以及目标优惠信息之前，上述方法还包括：响应对出行服务应用的启动操作，获取登录出行服务应用的用户标识；当基于用户标识确定对应用户对象为授权用户对象时，获取用户对象在至少一个历史周期内的历史驾驶信息；其中，授权用户对象为授予出行服务应用获取相应历史驾驶信息的权利的对象。

具体地，终端中运行有出行服务应用，当用户对象期望查看目标优惠信息时，用户对象可启动出行服务应用，从而出行服务应用可响应于用户对象的启动操作，获取登录出行服务应用的用户标识号，并根据用户标识查看用户对象是否为授权用户对象，在确定用户对象为授权用户对象时，获取用户对象在至少一个历史周期内的历史驾驶信息。当确定用户对象不为授权用户对象时，出行服务应用可展示相应的提示信息，用以提示用户对象授予出行服务应用获取历史驾驶信息的权利，如此，出行服务应用便可基于历史驾驶信息生成目标优惠信息。

本实施例中，通过查看用户对象是否为授权用户对象，并在用户对象为授权用户对象时才获取历史驾驶信息，可以保护用户对象的信息隐私。

在一个实施例中，通过车辆耗资管理界面，展示与登陆至出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、以及目标优惠信息包括：在车辆耗资管理界面之上展示悬浮窗口，悬浮窗口中展示有与登陆至出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、及目标优惠信息；历史驾驶信息包括违章次数和驾照积分中的至少一种。

具体地，出行服务应用可展示车辆耗资管理界面，并获取用户对象的历史驾驶信息和目标优惠新，通过车辆耗资管理界面中展示历史驾驶信息和目标优惠信息。其中，所展示的历史驾驶信息包括违章次数和驾照积分中的至少一种。在其中一个实施例中，出行服务应用可展示如图5所示的悬浮窗口502。

在其中一个实施例中，出行服务应用还可以消息的方式展示目标优惠等级。比如，参考图6，出行服务应用可在生成目标优惠信息时，通过订阅号消息展示与目标优惠信息相关的缩略信息，并在确定用户对象点击该缩略信息时，展示目标优惠信息的详情信息。图6示出了一个实施例中目标优惠等级的展示示意图。

上述实施例中，通过展示目标优惠等级，不仅可以通过所展示的目标优惠信息鼓励用户对象前往目标商户处进行支付，而且可以鼓励用户对象安全驾驶，减少驾驶事故。

在一个实施例中，通过车辆耗资管理界面，展示与登陆至出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、以及目标优惠信息之前，上述方法还包括：获取与用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息，并根据历史驾驶信息，确定用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率；基于优惠等级转移方式和预测违章驾驶概率，构建等级转移概率矩阵；等级转移概率矩阵中的元素表征不同优惠等级间进行转移的转移概率；根据等级转移概率矩阵，确定在稳态状态下用户对象在预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值；综合各优惠概率值，得到与用户对象对应的目标优惠信息。

具体地，在终端通过车辆耗资管理界面，展示与登陆至出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、以及目标优惠信息之前，还包括生成目标优惠信息，生成目标优惠信息的步骤具体可采用如步骤S202至步骤S210所描述的实施例。

在一个实施例中，上述方法还包括：响应于对至少一个车辆耗资购买选项的选择操作，确定所选择的目标车辆耗资购买选项，以及确定与目标车辆耗资购买选项对应的目标商家；展示与目标耗资购买选项相对应的车辆耗资购买界面；获取通过车辆耗资购买界面输入的车辆耗资购买信息，并通过车辆耗资购买信息确定应支付的资源总数值；基于资源总数值和目标优惠信息，确定对应的目标资源数值；将与用户对象对应的第一账户中具有目标资源数值的资源，划分至与目标商家对应的第二账户。

具体地，车辆耗资管理界面可展示有至少一个车辆耗资购买选项，其中，车辆耗资购买选项具体可为加油选项。出行服务应用可响应于对车辆耗资购买选项的选择操作，确定用户对象所选择的目标车辆耗资购买选项，并确定与目标车辆耗资购买选项相对应的目标商家。出行服务应用可展示与目标耗资购买选项相对应的车辆耗资购买界面，从而用户对象可通过所展示的车辆耗资购买界面输入车辆耗资购买信息，比如，通过车辆耗资购买界面输入应购买的石油种类以及应购买的石油数量等。出行服务应用根据用户对象输入的车辆耗资购买信息，确定应支付的资源总数值，并基于资源总数值和目标优惠信息，确定最终支付的目标资源数值，将与用户对象对应的第一账户中具有目标资源数值的资源，划分至与目标商家对应的第二账户中，以完成车辆耗资的购买。

本实施例中，通过确定目标资源数值，可将目标资源数值的资源从第一账户划分至第二账户，如此，便实现了车辆耗资的购买。

本申请还提供一种应用场景，该应用场景应用上述的优惠信息确定方法。具体地，该优惠信息确定方法在该应用场景的应用如下：

参考图7，终端中运行有用以确定目标优惠等级的出行服务应用，S702当需要生成目标优惠等级时，出行服务应用可获取历史周期内的历史驾驶信息，例如，获取过去M个历史周期(T-1、T-2…T-M)内的历史驾驶信息，S704并根据所获取的历史驾驶信息，确定用户对象在历史周期内的平均违章次数，根据平均违章次数，并采用泊松分布算法，预测用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率。S706出行服务应用根据优惠等级转移方式和预测违章驾驶概率，构建等级转移概率矩阵，S708通过等级转移概率矩阵构建稳态方程，通过对稳态方程进行迭代求解，得到用户对象在预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值。S710出行服务应用综合各优惠概率值，得到期望优惠等级，S712并根据优惠等级序列和期望优惠等级确定最终的目标优惠等级。从而在出行服务应用确定用户对象在预测周期内进行支付时，可以触发支付平台抵扣与目标优惠等级对应的资源数值。图7示出了一个实施例中优惠信息确定步骤的流程图。

本申请还另外提供一种应用场景，该应用场景应用上述的优惠信息确定方法。具体地，该优惠信息确定方法在该应用场景的应用如下：

当用户对象驾驶电动车辆前往充电桩进行充电时，出行服务应用可确定用户对象此次充电所需转移的资源总数值，并根据与用户对象相对应的目标优惠等级，确定优惠后的目标资源数值，从与用户对象相对应的第一账户中转移目标资源数值至第二账户中，以实现电量的购买。容易理解地，出行服务应用还可在用户对象加油、购买车辆维修器件或者车辆保养时，根据目标优惠等级，抵扣相应的资源数值。

上述应用场景仅为示意性的说明，可以理解，本申请各实施例所提供的业务相关数据上报方法的应用不局限于上述场景。

在一个具体的实施例中，如图8所示，本申请提供的优惠信息确定方法包括以下步骤：

S802，获取用户对象在至少一个历史周期内的历史驾驶信息，并在确定用户对象在预测周期内违章驾驶的事件为独立随机事件时，确定用户对象在预测周期内违章驾驶的次数服从泊松分布。

S804，根据历史驾驶信息，确定用户对象在至少一个历史周期内的平均违章次数；历史驾驶信息包括违章次数，违章次数可为未违章驾驶、违章驾驶一次、和违章驾驶超过一次中的至少一种。

S806，确定在泊松分布下对应于未违章驾驶的第一次数概率函数，以及对应于违章驾驶一次的第二次数概率函数。

S808，根据平均违章次数，对第一次数概率函数求解，得到用户对象在预测周期内对应于未违章驾驶的概率值；根据平均违章次数，对第二次数概率函数求解，得到用户对象在预测周期内对应于违章驾驶一次的概率值。

S810，将预设单位值减去未违章驾驶的概率值，并减去违章驾驶一次的概率值后所得到的数值，作为用户对象在预测周期内对应于违章驾驶超过一次的概率值。

S812，获取优惠转移方式；优惠转移方式描述了基于违章次数进行优惠等级转移的方式；其中，优惠转移方式至少包括以下方式中的一种：当未违章驾驶时，设置优惠等级上升一级或保持最高等级；当违章驾驶一次时，设置优惠等级下降一级或保持最低等级；当违章驾驶超过一次时，设置优惠等级下降至最低等级或保持最低等级。

S814，根据优惠转移方式和预测违章驾驶概率，确定优惠等级序列中不同优惠等级间进行转移的转移概率。

S816，将优惠等级序列中的不同优惠等级分别对应不同矩阵行，以及将优惠等级序列中的不同优惠等级分别对应不同矩阵列，以构建二维矩阵；将二维矩阵中的每个元素，均设置成从相应元素所在矩阵行所对应优惠等级，转移至相应元素所在矩阵列所对应优惠等级的转移概率值，以得到与用户对象相对应的等级转移概率矩阵。

S818，根据等级转移概率矩阵，构建稳态方程π*M＝π；其中，M为等级转移概率矩阵，π为由与优惠等级序列中各个优惠等级分别对应的概率参数而构成的参数序列；将参数序列分别与等级转移概率矩阵中的每一列进行融合处理，得到融合序列。

S820，确定融合序列中每个融合参数各自对应的概率参数，得到融合参数与概率参数之间的对应关系；根据对应关系，构建包含有概率参数的求解方程组，并对求解方程组进行求解，得到各概率参数各自对应的优惠概率值。

S822，分别将优惠概率值与优惠等级序列中相应优惠等级进行融合，得到融合优惠值；综合各融合优惠值，得到用户对象在预测周期内的期望优惠等级。

S824，确定期望优惠等级与优惠等级序列中各优惠等级之间的等级差异；将优惠等级序列中与期望优惠等级具有最小等级差异的优惠等级，作为目标优惠信息。

S826，将目标优惠信息与用户对象相关联，以使用户对象在预测周期内进行支付时，抵扣与目标优惠信息对应的资源数值。

上述优惠信息确定方法中，通过获取用户对象的历史违章信息，可根据历史违章信息准确预测用户对象在预测周期的预测违驾驶概率，从而可根据准确预测的预测违章驾驶概率和优惠等级转移方式，构建等级转移概率矩阵。通过构建等级转移概率矩阵，可根据所构建的等级转移概率矩阵，确定在稳态状态下，用户对象在预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值，如此，便可综合各优惠概率值，得到与用户对象对应的目标优惠信息。由于不同用户对象的历史驾驶信息不同，因此基于不同历史驾驶信息所确定的目标优惠信息也不同，从而本申请可针对不同用户对象设置不同的目标优惠信息，相比于传统的每个用户对象均享受相同的优惠方式，本申请可大大提升优惠方式的多样性。

在一个具体的实施例中，如图9所示，本申请提供的优惠信息确定方法包括以下步骤：

S902，响应对出行服务应用的启动操作，获取登录出行服务应用的登录账号。

S904，当基于登录账号确定对应用户对象为授权用户对象时，获取用户对象在至少一个历史周期内的历史驾驶信息；其中，授权用户对象为授予出行服务应用获取相应历史驾驶信息的权利的对象。

S906，根据历史驾驶信息，确定用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率；基于优惠等级转移方式和预测违章驾驶概率，构建等级转移概率矩阵；等级转移概率矩阵中的元素表征不同优惠等级间进行转移的转移概率。

S908，根据等级转移概率矩阵，确定在稳态状态下用户对象在预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值。

S910，综合各优惠概率值，得到与用户对象对应的目标优惠等级；将目标优惠等级与用户对象相关联。

S912，响应于通过出行服务应用触发的目标操作，展示车辆耗资管理界面。

S914，确定与用户标识相对应的用户对象的目标位置信息，并根据目标位置信息，确定各加油站与用户对象间的间隔距离；按照间隔距离由小至大的顺序，在车辆耗资管理界面中展示各加油站的加油选项，以使用户对象根据所展示的加油选项进行石油耗资的购买，并前往相应加油站进行加油操作，并在车辆耗资管理界面之上展示悬浮窗口，悬浮窗口中展示有与登陆至出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、及目标优惠信息。S916，当用户对象在预测周期内，在目标商户处进行车辆耗资购买并支付时，确定与用户对象对应的第一账户、与目标商户对应的第二账户、以及与当前支付行为对应的资源总数值。

S918，基于资源总数值和目标优惠等级，确定对应的目标资源数值；将第一账户中具有目标资源数值的资源划分至第二账户，将预设账户中具有资源总数值与目标资源数值的差值的资源划分至第二账户，以完成车辆耗资的购买。

应该理解的是，虽然图2-图3、图8-图9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-图3、图8-图9中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些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中的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10所示，提供了一种优惠信息确定装置1000，该装置可以采用软件模块或硬件模块，或者是二者的结合成为计算机设备的一部分，该装置具体包括：信息获取模块1002、优惠概率值确定模块1004和优惠等级确定模块1006，其中：

信息获取模块1002，用于获取用户对象在至少一个历史周期内的历史驾驶信息，并根据历史驾驶信息，确定用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率。

优惠概率值确定模块1004，用于基于优惠等级转移方式和预测违章驾驶概率，构建等级转移概率矩阵；等级转移概率矩阵中的元素表征不同优惠等级间进行转移的转移概率；根据等级转移概率矩阵，确定在稳态状态下用户对象在预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值。

优惠等级确定模块1006，用于综合各优惠概率值，得到与用户对象对应的目标优惠等级；将目标优惠等级与用户对象相关联，以使用户对象在预测周期内进行支付时，抵扣与目标优惠等级对应的资源数值。

在一个实施例中，参考图11，信息获取模块1002包括概率求解模块1021，用于当确定用户对象在预测周期内违章驾驶的事件为独立随机事件时，确定用户对象在预测周期内违章驾驶的次数服从泊松分布；根据历史驾驶信息，确定用户对象在至少一个历史周期内的平均违章次数；确定在泊松分布下对应于违章次数序列中不同违章次数的次数概率函数；根据平均违章次数，分别对各次数概率函数进行求解，得到用户对象在预测周期内对应于违章次数序列中各违章次数的违章概率值。

在一个实施例中，违章次数序列包括未违章驾驶、违章驾驶一次、和违章驾驶超过一次，概率求解模块1021用于确定在泊松分布下对应于未违章驾驶的第一次数概率函数，以及对应于违章驾驶一次的第二次数概率函数；根据平均违章次数，对第一次数概率函数求解，得到用户对象在预测周期内对应于未违章驾驶的概率值；根据平均违章次数，对第二次数概率函数求解，得到用户对象在预测周期内对应于违章驾驶一次的概率值；将预设单位值减去未违章驾驶的概率值，并减去违章驾驶一次的概率值后所得到的数值，作为用户对象在预测周期内对应于违章驾驶超过一次的概率值。

在一个实施例中，优惠概率值确定模块1004包括矩阵构建模块1041，用于获取优惠转移方式；优惠转移方式描述了基于违章次数进行优惠等级转移的方式；根据优惠转移方式和预测违章驾驶概率，确定优惠等级序列中不同优惠等级间进行转移的转移概率；将优惠等级序列中的不同优惠等级分别对应不同矩阵行，以及将优惠等级序列中的不同优惠等级分别对应不同矩阵列，以构建二维矩阵；将二维矩阵中的每个元素，均设置成从相应元素所在矩阵行所对应优惠等级，转移至相应元素所在矩阵列所对应优惠等级的转移概率值，以得到与用户对象相对应的等级转移概率矩阵。

在一个实施例中，矩阵构建模块1041还用于获取优惠转移方式，优惠转移方式至少包括以下方式中的一种：当未违章驾驶时，设置优惠等级上升一级或保持最高等级；当违章驾驶一次时，设置优惠等级下降一级或保持最低等级；当违章驾驶超过一次时，设置优惠等级下降至最低等级或保持最低等级。

在一个实施例中，优惠概率值确定模块1004还包括稳态求解模块1042，用于根据等级转移概率矩阵，构建稳态方程π*M＝π；其中，M为等级转移概率矩阵，π为由与优惠等级序列中各个优惠等级分别对应的概率参数而构成的参数序列；将参数序列分别与等级转移概率矩阵中的每一列进行融合处理，得到融合序列；确定融合序列中每个融合参数各自对应的概率参数，得到融合参数与概率参数之间的对应关系；根据对应关系，构建包含有概率参数的求解方程组，并对求解方程组进行求解，得到各概率参数各自对应的优惠概率值。

在一个实施例中，优惠等级确定模块1006还用于分别将优惠概率值与优惠等级序列中相应优惠等级进行融合，得到融合优惠值；综合各融合优惠值，得到用户对象在预测周期内的期望优惠等级；确定期望优惠等级与优惠等级序列中各优惠等级之间的等级差异；将优惠等级序列中与期望优惠等级具有最小等级差异的优惠等级，作为目标优惠等级。

在一个实施例中，优惠等级确定模块1006还用于将用户对象的用户标识和目标优惠等级关联存储于云服务器中；当确定用户对象在预测周期内进行支付时，从云服务器中获取与用户对象对应的目标优惠等级，并调用优惠服务执行目标优惠等级对应的资源数值的抵扣。

在一个实施例中，优惠信息确定装置1000还包括资源抵扣模块1008，用于当用户对象在预测周期内，在目标商户处进行车辆耗资购买并支付时，确定与用户对象对应的第一账户、与目标商户对应的第二账户、以及与当前支付行为对应的资源总数值；基于资源总数值和目标优惠等级，确定对应的目标资源数值；将第一账户中具有目标资源数值的资源划分至第二账户，将预设账户中具有资源总数值与目标资源数值的差值的资源划分至第二账户，以完成车辆耗资的购买。

在一个实施例中，优惠信息确定装置1000还用于响应对出行服务应用的启动操作，获取登录出行服务应用的登录账号；当基于登录账号确定对应用户对象为授权用户对象时，获取用户对象在至少一个历史周期内的历史驾驶信息；其中，授权用户对象为授予出行服务应用获取相应历史驾驶信息的权利的对象。

在一个实施例中，优惠信息确定装置1000还用于通过出行服务应用展示车辆相关页面；并在车辆相关页面之上展示悬浮窗口，悬浮窗口中展示有驾驶信息和目标优惠等级；驾驶信息包括违章次数和驾照积分中的至少一种。

在一个实施例中，优惠信息确定装置1000还用于响应对车辆相关页面的触发操作，确定用户对象的目标位置信息，并根据目标位置信息，确定各加油站与用户对象间的间隔距离；按照间隔距离由小至大的顺序，展示各加油站的加油站信息，以使用户对象根据所展示的加油站信息前往相应加油站进行加油操作。

在一个实施例中，如图12所示，提供了一种优惠信息展示装置1200，该装置可以采用软件模块或硬件模块，或者是二者的结合成为计算机设备的一部分，该装置具体包括：界面展示模块1202、购买选项展示模块1204和信息展示模块1206，其中：

界面展示模块1202，用于响应于通过出行服务应用触发的目标操作，展示车辆耗资管理界面。购买选项展示模块1204，用于在车辆耗资管理界面中展示至少一个车辆耗资购买选项。

信息展示模块1206，用于通过车辆耗资管理界面，展示与登陆至出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、以及目标优惠信息；其中，目标优惠信息基于至少一个历史周期内的历史驾驶信息确定得到，且目标优惠信息用于在预测周期内，基于车辆耗资购买选项触发车辆耗资购买行为时抵扣相应的资源数值。

在一个实施例中，界面展示模块1202还用于通过出行服务应用展示出行服务界面，响应于针对出行服务界面中的车辆耗资管理入口的触发操作，展示车辆耗资管理界面；或者，通过消息栏显示由出行服务应用发起的提醒消息；响应于针对提醒消息的触发操作，展示车辆耗资管理界面。

在一个实施例中，车辆耗资购买选项包括加油选项，购买选项展示模块1204还用于确定与用户标识相对应的用户对象的目标位置信息，并根据目标位置信息，确定各加油站与用户对象间的间隔距离；按照间隔距离由小至大的顺序，展示各加油站的加油选项，以使用户对象根据所展示的加油选项进行石油耗资的购买，并前往相应加油站进行加油操作。

在一个实施例中，优惠信息展示装置1200还用于响应对出行服务应用的启动操作，获取登录出行服务应用的用户标识；当基于用户标识确定对应用户对象为授权用户对象时，获取用户对象在至少一个历史周期内的历史违章信息；其中，授权用户对象为授予出行服务应用获取相应历史驾驶信息的权利的对象。

在一个实施例中，信息展示模块1206还用于在车辆耗资管理界面之上展示悬浮窗口，悬浮窗口中展示有与登陆至出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、及目标优惠信息；历史驾驶信息包括违章次数和驾照积分中的至少一种。

在一个实施例中，优惠信息展示装置1200还用于获取与用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息，并根据历史驾驶信息，确定用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率；基于优惠等级转移方式和预测违章驾驶概率，构建等级转移概率矩阵；等级转移概率矩阵中的元素表征不同优惠等级间进行转移的转移概率；根据等级转移概率矩阵，确定在稳态状态下用户对象在预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值；综合各优惠概率值，得到与用户对象对应的目标优惠信息。

在一个实施例中，优惠信息展示装置1200还用于响应于对至少一个车辆耗资购买选项的选择操作，确定所选择的目标车辆耗资购买选项，以及确定与目标车辆耗资购买选项对应的目标商家；展示与目标耗资购买选项相对应的车辆耗资购买界面；获取通过车辆耗资购买界面输入的车辆耗资购买信息，并通过车辆耗资购买信息确定应支付的资源总数值；基于资源总数值和目标优惠信息，确定对应的目标资源数值；将与用户对象对应的第一账户中具有目标资源数值的资源，划分至与目标商家对应的第二账户。

关于优惠信息确定装置、优惠信息展示装置的具体限定可以参见上文中对于优惠信息确定方法的限定，在此不再赘述。上述优惠信息确定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，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图13所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。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和计算机程序。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。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WIFI、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种优惠信息确定方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图13中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，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，还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上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。

在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各方法实施例中的步骤。

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易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)或动态随机存取存储器(Dynamic Random Access Memory，DRAM)等。

以上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申请的几种实施方式，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，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims

1.一种优惠信息确定方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预测违章驾驶概率包括用户对象在预测周期内对应于违章次数序列中各违章次数的违章概率值，所述根据所述历史驾驶信息，确定所述用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率，包括：

当确定所述用户对象在预测周期内违章驾驶的事件为独立随机事件时，确定所述用户对象在预测周期内违章驾驶的次数服从泊松分布；

根据所述历史驾驶信息，确定所述用户对象在所述至少一个历史周期内的平均违章次数；

确定在泊松分布下对应于违章次数序列中不同违章次数的次数概率函数；

根据所述平均违章次数，分别对各所述次数概率函数进行求解，得到所述用户对象在预测周期内对应于违章次数序列中各违章次数的违章概率值。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述违章次数序列包括未违章驾驶、违章驾驶一次、和违章驾驶超过一次，所述确定在泊松分布下对应于违章次数序列中不同违章次数的次数概率函数，包括：

确定在泊松分布下对应于未违章驾驶的第一次数概率函数，以及对应于违章驾驶一次的第二次数概率函数；

所述根据所述平均违章次数，分别对各所述次数概率函数进行求解，得到所述用户对象在预测周期内对应于违章次数序列中各违章次数的违章概率值，包括：

根据所述平均违章次数，对所述第一次数概率函数求解，得到所述用户对象在预测周期内对应于未违章驾驶的概率值；

根据所述平均违章次数，对所述第二次数概率函数求解，得到所述用户对象在预测周期内对应于违章驾驶一次的概率值；

将预设单位值减去所述未违章驾驶的概率值，并减去所述违章驾驶一次的概率值后所得到的数值，作为所述用户对象在预测周期内对应于违章驾驶超过一次的概率值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于优惠等级转移方式和所述预测违章驾驶概率，构建等级转移概率矩阵，包括：

获取优惠转移方式；所述优惠转移方式描述了基于违章次数进行优惠等级转移的方式；

根据所述优惠转移方式和所述预测违章驾驶概率，确定优惠等级序列中不同优惠等级间进行转移的转移概率；

将所述优惠等级序列中的不同优惠等级分别对应不同矩阵行，以及将所述优惠等级序列中的不同优惠等级分别对应不同矩阵列，以构建二维矩阵；

将所述二维矩阵中的每个元素，均设置成从相应元素所在矩阵行所对应优惠等级，转移至相应元素所在矩阵列所对应优惠等级的转移概率值，以得到与所述用户对象相对应的等级转移概率矩阵。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述优惠转移方式至少包括以下方式中的一种：

当未违章驾驶时，设置优惠等级上升一级或保持最高等级；

当违章驾驶一次时，设置优惠等级下降一级或保持最低等级；

当违章驾驶超过一次时，设置优惠等级下降至最低等级或保持最低等级。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述等级转移概率矩阵，确定在稳态状态下所述用户对象在所述预测周期内对应于优惠等级序列中各优惠等级的优惠概率值，包括：

根据所述等级转移概率矩阵，构建稳态方程π*M＝π；其中，M为等级转移概率矩阵，π为由与所述优惠等级序列中各个优惠等级分别对应的概率参数而构成的参数序列；

将所述参数序列分别与所述等级转移概率矩阵中的每一列进行融合处理，得到融合序列；

确定所述融合序列中每个融合参数各自对应的概率参数，得到融合参数与概率参数之间的对应关系；

根据所述对应关系，构建包含有所述概率参数的求解方程组，并对所述求解方程组进行求解，得到各所述概率参数各自对应的优惠概率值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标优惠信息包括目标优惠等级；所述综合各所述优惠概率值，得到与所述用户对象对应的目标优惠信息，包括：

分别将所述优惠概率值与所述优惠等级序列中相应优惠等级进行融合，得到融合优惠值；

综合各所述融合优惠值，得到所述用户对象在预测周期内的期望优惠等级；

确定所述期望优惠等级与所述优惠等级序列中各优惠等级之间的等级差异；

将所述优惠等级序列中与所述期望优惠等级具有最小等级差异的优惠等级，作为目标优惠等级。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述目标优惠信息与所述用户对象相关联，以使所述用户对象在所述预测周期内进行车辆耗资购买时，抵扣与所述目标优惠信息对应的资源数值，包括：

将所述用户对象的用户标识和所述目标优惠信息关联存储于云服务器中；

所述方法还包括：

当确定所述用户对象在所述预测周期内进行车辆耗资购买时，从所述云服务器中获取与所述用户对象对应的目标优惠信息，并调用优惠服务执行所述目标优惠信息对应的资源数值的抵扣。

9.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述用户对象在所述预测周期内，在目标商户处进行车辆耗资购买并支付时，确定与所述用户对象对应的第一账户、与所述目标商户对应的第二账户、以及与当前支付行为对应的资源总数值；

基于所述资源总数值和所述目标优惠信息，确定对应的目标资源数值；

将所述第一账户中具有目标资源数值的资源划分至所述第二账户，将预设账户中具有资源总数值与目标资源数值的差值的资源划分至所述第二账户，以完成所述车辆耗资的购买。

10.一种优惠信息展示方法，其特征在于，所述方法包括：

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述响应于通过出行服务应用触发的目标操作，展示车辆耗资管理界面，包括：

通过出行服务应用展示出行服务界面，响应于针对所述出行服务界面中的车辆耗资管理入口的触发操作，展示车辆耗资管理界面；或者，

通过消息栏显示由所述出行服务应用发起的提醒消息；响应于针对所述提醒消息的触发操作，展示车辆耗资管理界面。

12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述车辆耗资购买选项包括加油选项，所述在所述车辆耗资管理界面中展示至少一个车辆耗资购买选项，包括：

确定与所述用户标识相对应的用户对象的目标位置信息，并根据所述目标位置信息，确定各加油站与所述用户对象间的间隔距离；

按照间隔距离由小至大的顺序，展示各所述加油站的加油选项，以使所述用户对象根据所展示的加油选项进行石油耗资的购买，并前往相应加油站进行加油操作。

13.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述通过所述车辆耗资管理界面，展示与登陆至所述出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、以及目标优惠信息之前，所述方法还包括：

响应对出行服务应用的启动操作，获取登录所述出行服务应用的用户标识；

当基于所述用户标识确定对应用户对象为授权用户对象时，获取所述用户对象在至少一个历史周期内的历史违章信息；其中，授权用户对象为授予出行服务应用获取相应历史驾驶信息的权利的对象。

14.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述通过所述车辆耗资管理界面，展示与登陆至所述出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、以及目标优惠信息，包括：

在所述车辆耗资管理界面之上展示悬浮窗口，所述悬浮窗口中展示有与登陆至所述出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、及目标优惠信息；所述历史驾驶信息包括违章次数和驾照积分中的至少一种。

15.根据权利要求10至14中任一项所述的方法，其特征在于，所述通过所述车辆耗资管理界面，展示与登陆至所述出行服务应用的用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息、以及目标优惠信息之前，所述方法还包括：

获取与所述用户标识相关联的至少一个历史周期内的历史驾驶信息，并根据所述历史驾驶信息，确定所述用户对象在预测周期内的预测违章驾驶概率；

综合各所述优惠概率值，得到与所述用户对象对应的目标优惠信息。

16.根据权利要求10至14中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于对至少一个车辆耗资购买选项的选择操作，确定所选择的目标车辆耗资购买选项，以及确定与所述目标车辆耗资购买选项对应的目标商家；

展示与所述目标耗资购买选项相对应的车辆耗资购买界面；

获取通过所述车辆耗资购买界面输入的车辆耗资购买信息，并通过所述车辆耗资购买信息确定应支付的资源总数值；

基于所述资源总数值和所述目标优惠信息，确定对应的目标资源数值；将与所述用户对象对应的第一账户中具有目标资源数值的资源，划分至与所述目标商家对应的第二账户。

17.一种优惠信息确定装置，其特征在于，所述装置包括：

18.一种优惠信息展示装置，其特征在于，所述装置包括：

19.一种计算机设备，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16中任一项所述的方法的步骤。

20.一种计算机可读存储介质，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16中任一项所述的方法的步骤。