CN114036390A - 场景服务推荐方法、装置、电子设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种场景服务推荐方法、装置、电子设备以及存储介质。该方法包括：监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于所述服务场景触发信号确定对应的服务场景；获取所述当前车辆的车辆信息，并基于所述车辆信息确定所述当前车辆的车辆用户在所述服务场景下的用户标签，并基于所述用户标签对所述服务场景下的推荐服务进行推荐过滤；监测预设服务推荐条件，并基于所述预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，所述目标推荐服务指令与所述服务场景下过滤后的推荐服务相对应。通过本发明实施例公开的技术方案，实现了使得推荐的服务更符合用户习惯，实现有针对性的服务推荐，满足用户需求，提升用户体验。

Description

场景服务推荐方法、装置、电子设备以及存储介质

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种场景服务推荐方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

车联网应用于车辆的车载娱乐系统中，可以向用户提供导航、娱乐、生活等多类别服务。例如，向用户推荐路线规划、导航、路况播报等出行服务，音乐、电台、新闻等娱乐服务，以及美食、酒店、景点、电影票等生活服务。

但是，现有的车载娱乐系统推荐服务存在推荐场景单一、关联要素过少等问题，使推荐的服务不能满足用户的需求，从而不能给用户提供好的服务体验。

发明内容

本发明提供一种场景服务推荐方法、装置、电子设备以及存储介质，以实现使得推荐的服务更符合用户习惯，实现有针对性的服务推荐，满足用户需求，提升用户体验。

第一方面，本发明实施例提供了一种场景服务推荐方法，该方法包括：

监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于所述服务场景触发信号确定对应的服务场景；

获取所述当前车辆的车辆信息，并基于所述车辆信息确定所述当前车辆的车辆用户在所述服务场景下的用户标签，并基于所述用户标签对所述服务场景下的推荐服务进行推荐过滤；

监测预设服务推荐条件，并基于所述预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，所述目标推荐服务指令与所述服务场景下过滤后的推荐服务相对应。

可选的，所述用户标签包括黑名单用户、白名单用户以及画像标签。

可选的，所述推荐过滤包括：场景信息过滤、有效期过滤、疲劳过滤以及优先级过滤；其中，

所述场景信息过滤用于过滤不符合所述车辆用户所处环境的推荐服务；

所述有效期过滤用于过滤不在所述车辆用户服务期限的推荐服务；

所述疲劳过滤用于过滤预设期限内已经为车辆用户生成过推荐指令且达到预设服务次数上限的推荐服务；

所述优先级过滤用于筛选符合当前推荐条件的推荐服务以及对筛选后的推荐服务按照优先级进行排序。

可选的，在监听当前车辆的服务推荐触发信号之前，还包括：

获取初始服务场景的创建元素，并基于所述创建元素对所述初始服务场景进行编辑，得到编辑完的服务场景；其中，所述创建元素包括服务场景触发信号、至少一个服务推荐条件和至少一个服务执行动作。

可选的，在得到编辑完的服务场景之后，还包括：

获取各所述服务场景的场景状态，并将各所述服务场景和所述场景状态存储至预设服务场景数据库。

可选的，在生成目标推荐服务执行指令之后，还包括：

控制所述目标推荐服务执行指令对应的车载设备，执行所述目标推荐服务执行指令对应的推荐服务；

接收所述车辆用户对所述推荐服务的推荐反馈，并将所述推荐反馈和所述推荐服务的执行结果进行关联存储。

第二方面，本发明实施例还提供了一种场景服务推荐系统，该系统包括：

车辆控制部件和车辆处理器；其中，所述车辆处理器用于执行本发明任意实施例提供的场景服务推荐方法。

第三方面，本发明实施例还提供了一种场景服务推荐装置，该装置包括：

服务场景确定模块，用于监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于所述服务场景触发信号确定对应的服务场景；

服务过滤模块，用于获取所述当前车辆的车辆信息，并基于所述车辆信息确定所述当前车辆的车辆用户在所述服务场景下的用户标签，并基于所述用户标签对所述服务场景下的推荐服务进行推荐过滤；

目标推荐服务执行指令生成模块，用于监测预设服务推荐条件，并基于所述预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，所述目标推荐服务指令与所述服务场景下过滤后的推荐服务相对应。

第四方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例提供的场景服务推荐方法。

第五方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本发明任意实施例提供的场景服务推荐方法。

本实施例的技术方案具体通过监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于服务场景触发信号确定对应的服务场景；确定当前服务场景，以便于更精准地推荐服务；进一步的，获取当前车辆的车辆信息，并基于车辆信息确定当前车辆的车辆用户在服务场景下的用户标签，并基于用户标签对服务场景下的推荐服务进行推荐过滤；进一步的，对待推荐的服务进行进一步的过滤，能够使推荐服务执行时推送的用户群体更加精确；再一步的，监测预设服务推荐条件，并基于预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，目标推荐服务指令与服务场景下过滤后的推荐服务相对应；本实施例的技术方案通过先确定推荐服务的推荐范围，再根据推荐条件确定精准的推荐服务，合理的执行顺序，在保证了精准地推荐服务的前提下，还能够减少计算量，从而减少计算机的算力，提高运行和反应速度。

附图说明

为了更加清楚地说明本发明示例性实施例的技术方案，下面对描述实施例中所需要用到的附图做一简单介绍。显然，所介绍的附图只是本发明所要描述的一部分实施例的附图，而不是全部的附图，对于本领域普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图得到其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的场景服务推荐方法的流程示意图；

图2是本发明实施例二提供的场景服务推荐方法的流程示意图；

图3是本发明实施例三提供的场景服务推荐方法的流程示意图；

图4是本发明实施例四提供的场景服务推荐系统的结构示意图；

图5是本发明实施例五提供的场景服务推荐装置的结构示意图；

图6为本发明实施例六提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种场景服务推荐方法的流程图，本实施例可适用于在对车辆用户执行场景服务推荐的情况；具体的，更适用于根据车辆用户触发的操作对车辆用户执行对应的场景服务推荐的情况。该方法可以由场景服务推荐装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式来实现。

在执行本发明实施例的技术方案之前，先对该技术方案的应用场景进行示例性的介绍。当然，下述应用场景只是作为该技术方案的可选应用场景，该技术方案还可以应用于其他应用场景，本实施例对本实施例中技术方案的应用场景不加以限定。具体的，示例性的应用场景包括：车联网应用于车辆的车载娱乐系统中，可以向用户提供导航、娱乐、生活等多类别服务。例如，向用户推荐路线规划、导航、路况播报等出行服务，音乐、电台、新闻等娱乐服务，以及美食、酒店、景点、电影票等生活服务。

但是，现有的车载娱乐系统推荐服务存在推荐场景单一、关联要素过少等问题，使推荐的服务不能满足用户的需求，从而不能给用户提供好的服务体验。

并且，现有技术中大多直接根据获取到的多维度的用户数据直接对用户进行服务推荐，上述技术方案并没有获取用户的实际需求，所以向用户提供的推荐服务也不能满足用户的需求。

所以，基于上述技术问题，本实施例中的技术思路首先对当前车辆用户的用户标签进行过滤，将推荐服务的执行范围缩小；再对场景信息进行过滤，进行疲劳仲裁和优先级决策，确定当前范围内的推荐服务是否能够执行、以及当前范围内的各推荐服务的执行顺序这些因素；之后再去判断预设服务推荐条件，能够使推荐服务执行时推送的用户群体更加精确，执行的顺序更加合理，能够减少计算量，从而减少计算机的算力，提高运行和反应速度。

基于上述技术思路，本实施例的技术方案具体通过监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于服务场景触发信号确定对应的服务场景；确定当前服务场景，以便于更精准地推荐服务；进一步的，获取当前车辆的车辆信息，并基于车辆信息确定当前车辆的车辆用户在服务场景下的用户标签，并基于用户标签对服务场景下的推荐服务进行推荐过滤；进一步的，对待推荐的服务进行进一步的过滤，能够使推荐服务执行时推送的用户群体更加精确；再一步的，监测预设服务推荐条件，并基于预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，目标推荐服务指令与服务场景下过滤后的推荐服务相对应；本实施例的技术方案通过先确定推荐服务的推荐范围，再根据推荐条件确定精准的推荐服务，合理的执行顺序，在保证了精准地推荐服务的前提下，还能够减少计算量，从而减少计算机的算力，提高运行和反应速度。

如图1所示，该方法具体包括以下步骤：

S110、监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于服务场景触发信号确定对应的服务场景。

在本发明实施例中，当前车辆控制部件可以是车辆上的任一控制部件；具体的，若有用户按预设操作方式操作该控制部件，该控制部件会生成服务场景触发指令，并进一步的基于该服务场景触发指令生成服务场景触发信号，进而将该服务场景触发信号发送至当前车辆的车辆处理器。其中，车辆处理器用于接收当前车辆的车辆信号，并对各车辆信号进行处理后进行反馈。本实施例中，车辆处理器在接收到服务场景触发信号后，确定该信号对应的服务场景。具体的，确定服务场景的方法可以是基于服务场景触发信号与预先关联存储有各服务场景与服务场景触发信号的数据库所确定的；当然，还可以是基于神经网络预先训练的服务场景确定模型等方式进行确定，本实施对服务场景的确定方式不加以限制。

示例性的，若当前车辆控制部件为车辆启动部件。当用户操作该启动部件时，生成场景服务触发指令，并生成对应的服务场景触发信号，即点火/上电信号；将该点火/上电信号发送至当前车辆处理器。具体的，车辆处理器在收到该点火/上电信号之后，根据该点火/上电信号确定对应的场景服务，例如根据点火/上电信号确定对应的观影服务。

S120、获取当前车辆的车辆信息，并基于车辆信息确定当前车辆的车辆用户在服务场景下的用户标签，并基于用户标签对服务场景下的推荐服务进行推荐过滤。

在本发明实施例中，当前车辆的车辆信息可以包括但不限于车辆的唯一发动机号、车牌信息，也可以是当前车辆的车况以及车辆状态等可以证明当前车辆的唯一标识信息。车辆对应的车辆用户可以是当前车辆的所属用户，也可以是正在驾驶当前车辆的用户，本实施例对车辆用户不加以限制。当然，若车辆用户为正在驾驶当前车辆的用户，则该用户的用户信息需要预先与车辆信息进行关联，以便于基于该车辆信息可以确定当前车辆的车辆用户。

需要说明的是，当前车辆处理器可以在云端服务器，也可以在当前车辆内。若车辆服务器位于当前车辆内，则获取当前车辆的车辆信息的方法可以是直接读取车辆信号等数据确定的车辆信息；若车辆服务器在位于云端服务器，则获取车辆信息的方法可以是基于读取预先存储的车辆数据确定车辆信息，当然还可以基于用户输入的方式确定车辆信息，本实施例对获取车辆信息的方式不加以限定。

具体的，在获取当前车辆的车辆信息之后，基于车辆信息确定当前车辆的车辆用户。进一步的，在确定当前车辆的车辆用户之后，确定当前车辆用户在该服务场景下的用户标签。

本实施例中，用户标签包括黑名单用户、白名单用户以及画像标签。具体的，黑名单用户为投诉或者拒绝过当前场景下的历史推荐服务的用户；白名单用户包括但不限于表示过喜欢当前服务场景下的历史推荐服务以及未对任何服务场景下的推荐服务进行表态的用户；画像标签为用户所具有的标签，例如该用户为观影爱好者、美妆达人等标签。

具体的，在确定当前车辆用户的用户标签之后，根据该用户标签对当前服务场景中的部分推荐服务进行初步过滤，以便于后续可以更精准的进行服务推荐。

进一步的，在对用户进行初步过滤之后，基于用户标签对服务场景下的推荐服务进行推荐过滤。可选的，可以基于预设的服务过滤条件对当前服务场景下进行初步过滤之后还符合推荐条件的推荐服务进一步地进行推荐过滤。

可选的，推荐过滤包括：场景信息过滤、有效期过滤、疲劳过滤以及优先级过滤；其中，场景信息过滤用于过滤不符合车辆用户所处环境的推荐服务；有效期过滤用于过滤不在车辆用户服务期限的推荐服务；疲劳过滤用于过滤预设期限内已经为车辆用户生成过推荐指令且达到预设服务次数上限的推荐服务；优先级过滤用于筛选符合当前推荐条件的推荐服务以及对筛选后的推荐服务按照优先级进行排序。

示例性的，在场景信息过滤中，若该车辆用户当前处于观影场景下，但是该车辆用户当前处于疲劳环境或通勤环境，则不推荐该车辆用户观影；换言之，则不向该车辆用户进行服务推荐；若该车辆用户当前处于观影场景下，并且该车辆用户当前处于周末出行或者自驾出游等环境，则推荐该车辆用户观影；换言之，则向该车辆用户进行服务推荐。

示例性的，在有效期过滤中，若该车辆用户当前处于观影场景下，但是该车辆用户当前不处于观影有效期内，则不推荐该车辆用户观影；换言之，则不向该车辆用户进行服务推荐；若该车辆用户当前处于观影场景下，并且该车辆用户当前处于观影有效期内，则推荐该车辆用户观影；换言之，则向该车辆用户进行服务推荐。

示例性的，在疲劳过滤中，若该车辆用户当前处于观影场景下，但是今天已经向该车辆用户进行过观影场景的服务推荐，且今天推荐次数已经达到预设推荐次数阈值，则不推荐该车辆用户再次观影；换言之，则不向该车辆用户进行服务推荐；若该车辆用户当前处于观影场景下，并且今天并没有向该车辆用户进行过观影场景的服务推荐，则推荐该车辆用户观影；换言之，则向该车辆用户进行服务推荐。

示例性的，在优先级过滤中，若该车辆用户当前同时处于观影场景以及疲劳驾驶场景下，并且该疲劳驾驶的场景优先级比观影场景的场景优先级高，则不推荐该车辆用户观影；换言之，则不向该车辆用户进行观影场景下的服务推荐；若该车辆用户当前同时处于观影场景以及郊游驾驶场景下，并且该郊游驾驶的场景优先级比观影场景的场景优先级低，则推荐该车辆用户观影；换言之，则向该车辆用户进行观影场景下的服务推荐。

基于上述各推荐过滤条件对当前服务场景下的各推荐服务进行进一步的推荐过滤，以保证后续基于预设推荐条件向用户推荐的推荐服务满足用户需求。

S130、监测预设服务推荐条件，并基于预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，目标推荐服务指令与服务场景下过滤后的推荐服务相对应。

在本发明实施例中，监测预设服务推荐条件，并基于预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令的方法可以包括：监测当前车辆上车辆用户的操作中有没有符合当前服务场景下的服务推荐的预设服务推荐条件；若检测到预设服务推荐条件，则基于该服务推荐条件生成该车辆用户在当前服务场景下的目标推荐服务执行指令。在本实施例中，预设服务推荐条件的数量可以为一个或者多个。

具体的，若当前服务场景为观影场景，对该观影场景下的推荐服务的预设服务推荐条件进行检测。示例性的，预设服务推荐条件包括：1、查询当前用户是否有订票信息；2、观影时间是否为当天。若检测到上述两个条件，进一步的，基于预设服务推荐条件生成目标推荐服务执行指令；示例性的，目标推荐服务执行指令包括为该车辆用户进行观影位置导航的目标推荐服务执行指令。

本实施例的技术方案具体通过监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于服务场景触发信号确定对应的服务场景；确定当前服务场景，以便于更精准地推荐服务；进一步的，获取当前车辆的车辆信息，并基于车辆信息确定当前车辆的车辆用户在服务场景下的用户标签，并基于用户标签对服务场景下的推荐服务进行推荐过滤；进一步的，对待推荐的服务进行进一步的过滤，能够使推荐服务执行时推送的用户群体更加精确；再一步的，监测预设服务推荐条件，并基于预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，目标推荐服务指令与服务场景下过滤后的推荐服务相对应；本实施例的技术方案通过先确定推荐服务的推荐范围，再根据推荐条件确定精准的推荐服务，合理的执行顺序，在保证了精准地推荐服务的前提下，还能够减少计算量，从而减少计算机的算力，提高运行和反应速度。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种场景服务推荐方法的流程图，本实施例在上述各实施例的基础上，在步骤“监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号”之前增加了步骤“获取初始服务场景的创建元素，并基于创建元素对初始服务场景进行编辑，得到编辑完的服务场景”其中与上述各实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。参见图2，本实施例提供的场景服务推荐方法包括：

S210、获取初始服务场景的创建元素，并基于创建元素对初始服务场景进行编辑，得到编辑完的服务场景。

在本发明实施例中，初始服务场景为服务场景框架。当获取到服务场景的创建元素后，基于该创建元素得到编辑后的服务场景。其中，创建元素包括服务场景触发信号、至少一个服务推荐条件和至少一个服务执行动作。

具体的，获取服务场景触发信号、至少一个服务推荐条件和至少一个服务执行动作，并基于上述创建服务对初始服务场景进行创建、编辑以及修改等编辑操作，得到编辑完的服务场景。本实施例中，服务执行动作为执行目标推荐服务执行指令对应的推荐服务时所产生的服务动作。

示例性的，以观景服务场景为例、获取到的场景触发信号包括：车辆上电/点火；获取到的服务推荐条件包括：1、查询当前用户是否有订票信息；2、观影时间是否为当天；获取到的服务执行动作包括：1、发起导航请求；2、进行语音播报提示；进一步的，在获取到上述各元素之后，基于上述元素对初始观影场景进行编辑，得到编辑后的观影场景。

需要说明的是，在一些实施例中，有效期、频率、优先级、黑名单以及画像标签等元素也可以作为服务推荐条件子条件。

示例性的，观影场景中的有效期条件包括：电影节活动期间；频率条件包括：一天至多执行一次；优先级条件包括：2级；黑名单条件包括：名单投诉用户；画像标签条件包括：观影爱好者、影评达人等。

具体的，本实施例中的服务场景还可以包括通勤场景以及远途自驾场景等服务场景。

示例性的，通勤场景的创建元素具体包括如下：服务场景触发信号包括：车辆上电/点火；服务推荐条件包括：1、查询导航目的地是否为公司/家；2、时间是否为早高峰；服务执行动作包括：1、发起导航请求；2、进行语音播报提示；有效期条件包括：工作日期间；频率条件包括：一天至多执行两次；优先级条件包括：1级；黑名单条件包括：投诉用户；画像标签条件包括：上班族、上学族等。

示例性的，远途自驾的创建元素具体包括如下：服务场景触发信号包括：车辆上电/点火；服务推荐条件包括：1、查询导航目的地距离家是否大于100km；服务执行动作包括：1、发起导航请求；2、进行语音播报提示；有效期条件包括：非工作日期间；频率条件包括：一天至多执行两次；优先级条件包括：2级；黑名单条件包括：投诉用户；画像标签条件包括：旅游爱好者等。

进一步的，在基于上述方式得到各服务场景之后，还可以获取各服务场景的场景状态，并将各服务场景和场景状态存储至预设服务场景数据库。

其中，场景状态包括：测试、生效、发布、禁用等状态。示例性的，开发中状态表示：观影场景正在开发中(开发环境)；测试中状态表示：观影场景开发完成，正在测试中(测试环境)；未发布状态表示：观影场景测试完成，等待审批发布；已发布状态表示：观影场景审批完成，发布到生产环境(生产环境)；已禁用状态表示：观影场景已过期/不合理等，从生产环境下线，无法被执行。

S220、监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于服务场景触发信号确定对应的服务场景。

S230、获取当前车辆的车辆信息，并基于车辆信息确定当前车辆的车辆用户在服务场景下的用户标签，并基于用户标签对服务场景下的推荐服务进行推荐过滤。

S240、监测预设服务推荐条件，并基于预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，目标推荐服务指令与服务场景下过滤后的推荐服务相对应。

本发明实施例的技术方案通过将各服务场景的场景状态以及各服务场景进行关联存储，以便于可以基于场景状态确定当前服务场景下的各推荐服务是否可以被推荐，便于非开发专业人员编辑和修改；以及将创建元素拆分成三元素，便于服务场景多样化形式的拓展；实现了将服务场景持久化，便于场景状态的查看和管理。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种场景服务推荐方法的流程图，本实施例在上述各实施例的基础上，在步骤“生成目标推荐服务执行指令”之后增加了步骤“控制目标推荐服务执行指令对应的车载设备，执行目标推荐服务执行指令对应的推荐服务”其中与上述各实施例相同或相应的术语的解释在此不再赘述。参见图3，本实施例提供的场景服务推荐方法包括：

S310、监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于服务场景触发信号确定对应的服务场景。

S320、获取当前车辆的车辆信息，并基于车辆信息确定当前车辆的车辆用户在服务场景下的用户标签，并基于用户标签对服务场景下的推荐服务进行推荐过滤。

S330、监测预设服务推荐条件，并基于预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，目标推荐服务指令与服务场景下过滤后的推荐服务相对应。

S340、控制目标推荐服务执行指令对应的车载设备，执行目标推荐服务执行指令对应的推荐服务。

在本发明实施例中，在确定目标推荐服务执行指令之后，控制目标推荐服务执行指令对应的车载设备，执行目标推荐服务执行指令对应的推荐服务。

具体的，若目标推荐执行指令为进行观影位置导航指令，则对应的车载设备为导航设备；执行指令对应的推荐服务为服务执行动作；示例性的，上述目标推荐执行指令对应的服务执行动作包括：1、发起导航请求；2、进行语音播报提示。需要说明的是，本实施例中的服务执行动作的数量不止一个。

进一步的，在对车载设备执行对应的服务执行动作之后，还接收车辆用户对推荐服务的推荐反馈，并将推荐反馈和推荐服务的执行结果进行关联存储。

具体的，如果车辆用户对于上述导航请求的动作点击“好的”，即同意导航，则场景动作正常执行；如果车辆用户对于上述导航请求的动作点击“取消”，即拒绝导航，则服务执行动作不被执行；上述两种执行结果都会记录、保存到数据库，以便于之后对服务场景的数据库进行编辑时作为数据参考。

本实施例的技术方案，通过将执行结果不仅保存在数据库，还要将此数据结果记录应用在以后的场景执行，进行一个积极的正反馈作用，提高后续执行结果的触达率。

以下是本发明实施例提供的场景服务推荐系统和装置的实施例，该系统和装置与上述各实施例的场景服务推荐方法属于同一个发明构思，在场景服务推荐系统和装置的实施例中未详尽描述的细节内容，可以参考上述场景服务推荐方法的实施例。

实施例四

图4为本发明实施例四提供的场景服务推荐系统的结构示意图，本实施例可适用于在对车辆用户执行场景服务推荐的情况；具体的，更适用于根据车辆用户触发的操作对车辆用户执行对应的场景服务推荐的情况。参见图4，该场景服务推荐系统的具体结构包括：车辆控制部件410和车辆处理器420；其中，所述车辆处理器用于执行本发明任意实施例提供的场景服务推荐方法。

本实施例的技术方案具体通过监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于所述服务场景触发信号确定对应的服务场景；确定当前服务场景，以便于更精准地推荐服务；进一步的，获取所述当前车辆的车辆信息，并基于所述车辆信息确定所述当前车辆的车辆用户在所述服务场景下的用户标签，并基于所述用户标签对所述服务场景下的推荐服务进行推荐过滤；进一步的，对待推荐的服务进行进一步的过滤，能够使推荐服务执行时推送的用户群体更加精确；再一步的，监测预设服务推荐条件，并基于所述预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，所述目标推荐服务指令与所述服务场景下过滤后的推荐服务相对应；本实施例的技术方案通过先确定推荐服务的推荐范围，再根据推荐条件确定精准的推荐服务，合理的执行顺序，在保证了精准地推荐服务的前提下，还能够减少计算量，从而减少计算机的算力，提高运行和反应速度。

实施例五

图5为本发明实施例五提供的场景服务推荐装置的结构示意图，本实施例可适用于在对车辆用户执行场景服务推荐的情况；具体的，更适用于根据车辆用户触发的操作对车辆用户执行对应的场景服务推荐的情况。参见图5，该场景服务推荐装置的具体结构包括：服务场景确定模块510、服务过滤模块520和执行指令生成模块530；其中，

服务场景确定模块510，用于监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于所述服务场景触发信号确定对应的服务场景；

服务过滤模块520，用于获取所述当前车辆的车辆信息，并基于所述车辆信息确定所述当前车辆的车辆用户在所述服务场景下的用户标签，并基于所述用户标签对所述服务场景下的推荐服务进行推荐过滤；

执行指令生成模块530，用于监测预设服务推荐条件，并基于所述预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，所述目标推荐服务指令与所述服务场景下过滤后的推荐服务相对应。

本实施例的技术方案具体通过监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于所述服务场景触发信号确定对应的服务场景；确定当前服务场景，以便于更精准地推荐服务；进一步的，获取所述当前车辆的车辆信息，并基于所述车辆信息确定所述当前车辆的车辆用户在所述服务场景下的用户标签，并基于所述用户标签对所述服务场景下的推荐服务进行推荐过滤；进一步的，对待推荐的服务进行进一步的过滤，能够使推荐服务执行时推送的用户群体更加精确；再一步的，监测预设服务推荐条件，并基于所述预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，所述目标推荐服务指令与所述服务场景下过滤后的推荐服务相对应；本实施例的技术方案通过先确定推荐服务的推荐范围，再根据推荐条件确定精准的推荐服务，合理的执行顺序，在保证了精准地推荐服务的前提下，还能够减少计算量，从而减少计算机的算力，提高运行和反应速度。在上述各实施例的基础上，所述用户标签包括黑名单用户、白名单用户以及画像标签。

在上述各实施例的基础上，该装置还包括：所述推荐过滤包括：场景信息过滤、有效期过滤、疲劳过滤以及优先级过滤；其中，

所述场景信息过滤用于过滤不符合所述车辆用户所处环境的推荐服务；

所述有效期过滤用于过滤不在所述车辆用户服务期限的推荐服务；

所述疲劳过滤用于过滤预设期限内已经为车辆用户生成过推荐指令且达到预设服务次数上限的推荐服务；

所述优先级过滤用于筛选符合当前推荐条件的推荐服务以及对筛选后的推荐服务按照优先级进行排序。

在上述各实施例的基础上，该装置还包括：

服务场景编辑模块，用于在监听当前车辆的服务推荐触发信号之前，获取初始服务场景的创建元素，并基于所述创建元素对所述初始服务场景进行编辑，得到编辑完的服务场景；其中，所述创建元素包括服务场景触发信号、至少一个服务推荐条件和至少一个服务执行动作。

在上述各实施例的基础上，该装置还包括：

服务场景存储模块，用于在得到编辑完的服务场景之后，获取各所述服务场景的场景状态，并将各所述服务场景和所述场景状态存储至预设服务场景数据库。

在上述各实施例的基础上，该装置还包括：

推荐服务执行模块，用于在生成目标推荐服务执行指令之后，控制所述目标推荐服务执行指令对应的车载设备，执行所述目标推荐服务执行指令对应的推荐服务；

推荐反馈接收模块，用于接收所述车辆用户对所述推荐服务的推荐反馈，并将所述推荐反馈和所述推荐服务的执行结果进行关联存储。

本发明实施例所提供的场景服务推荐装置可执行本发明任意实施例所提供的场景服务推荐方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

值得注意的是，上述场景服务推荐装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

实施例六

图6为本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。图6示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性电子设备12的框图。图6显示的电子设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，电子设备12以通用计算电子设备的形式表现。电子设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

电子设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。电子设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图6未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图6中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。系统存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如系统存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

电子设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备12交互的设备通信，和/或与使得该电子设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，电子设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图6所示，网络适配器20通过总线18与电子设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图6中未示出，可以结合电子设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及样本数据获取，例如实现本发实施例所提供的一种场景服务推荐方法步骤，场景服务推荐方法包括：

监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于所述服务场景触发信号确定对应的服务场景；

获取所述当前车辆的车辆信息，并基于所述车辆信息确定所述当前车辆的车辆用户在所述服务场景下的用户标签，并基于所述用户标签对所述服务场景下的推荐服务进行推荐过滤；

监测预设服务推荐条件，并基于所述预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，所述目标推荐服务指令与所述服务场景下过滤后的推荐服务相对应。

当然，本领域技术人员可以理解，处理器还可以实现本发明任意实施例所提供的样本数据获取方法的技术方案。

实施例七

本实施例七提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现例如本发明实施例所提供的一种场景服务推荐方法步骤，场景服务推荐方法包括：

监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于所述服务场景触发信号确定对应的服务场景；

获取所述当前车辆的车辆信息，并基于所述车辆信息确定所述当前车辆的车辆用户在所述服务场景下的用户标签，并基于所述用户标签对所述服务场景下的推荐服务进行推荐过滤；

监测预设服务推荐条件，并基于所述预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，所述目标推荐服务指令与所述服务场景下过滤后的推荐服务相对应。

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是但不限于：电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

本领域普通技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种场景服务推荐方法，其特征在于，应用于车辆处理器，包括：

监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于所述服务场景触发信号确定对应的服务场景；

获取所述当前车辆的车辆信息，并基于所述车辆信息确定所述当前车辆的车辆用户在所述服务场景下的用户标签，并基于所述用户标签对所述服务场景下的推荐服务进行推荐过滤；

基于预设服务推荐条件以及预设服务执行动作，生成目标推荐服务执行指令；其中，所述目标推荐服务指令与所述服务场景下过滤后的推荐服务相对应。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户标签包括黑名单用户、白名单用户以及画像标签。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述推荐过滤包括：场景信息过滤、有效期过滤、疲劳过滤以及优先级过滤；其中，

所述场景信息过滤用于过滤不符合所述车辆用户所处环境的推荐服务；

所述有效期过滤用于过滤不在所述车辆用户服务期限的推荐服务；

所述疲劳过滤用于过滤预设期限内已经为车辆用户生成过推荐指令且达到预设服务次数上限的推荐服务；

所述优先级过滤用于筛选符合当前推荐条件的推荐服务以及对筛选后的推荐服务按照优先级进行排序。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在监听当前车辆的服务推荐触发信号之前，还包括：

获取初始服务场景的创建元素，并基于所述创建元素对所述初始服务场景进行编辑，得到编辑完的服务场景；其中，所述创建元素包括服务场景触发信号、至少一个服务推荐条件和至少一个服务执行动作。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在得到编辑完的服务场景之后，还包括：

获取各所述服务场景的场景状态，并将各所述服务场景和所述场景状态存储至预设服务场景数据库。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成目标推荐服务执行指令之后，还包括：

控制所述目标推荐服务执行指令对应的车载设备，执行所述目标推荐服务执行指令对应的推荐服务；

接收所述车辆用户对所述推荐服务的推荐反馈，并将所述推荐反馈和所述推荐服务的执行结果进行关联存储。

7.一种场景服务推荐系统，其特征在于，包括：车辆控制部件和车辆处理器；其中，所述车辆处理器用于执行如权利要求1-6任一所述的场景服务推荐方法。

8.一种场景服务推荐装置，其特征在于，包括：

服务场景确定模块，用于监听当前车辆控制部件发送的服务场景触发信号，并基于所述服务场景触发信号确定对应的服务场景；

服务过滤模块，用于获取所述当前车辆的车辆信息，并基于所述车辆信息确定所述当前车辆的车辆用户在所述服务场景下的用户标签，并基于所述用户标签对所述服务场景下的推荐服务进行推荐过滤；

目标推荐服务执行指令生成模块，用于监测预设服务推荐条件，并基于所述预设服务推荐条件，生成目标推荐服务执行指令；其中，所述目标推荐服务指令与所述服务场景下过滤后的推荐服务相对应。

9.一种车辆，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的场景服务推荐方法。

10.一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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的场景服务推荐方法。

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