DE102021004428B4

DE102021004428B4 - Method and device for issuing offers

Info

Publication number: DE102021004428B4
Application number: DE102021004428.2A
Authority: DE
Inventors: Stefan Studer; Alexander Hanuschkin; Joana Hois
Original assignee: Mercedes Benz Group AG
Current assignee: Mercedes Benz Group AG
Priority date: 2021-08-31
Filing date: 2021-08-31
Publication date: 2024-03-21
Anticipated expiration: 2041-09-01
Also published as: WO2023030767A1; DE102021004428A1

Abstract

Verfahren zur Ausgabe von Angeboten an einen Nutzer eines Fahrzeugs mit folgenden Schritten:-Bestimmung eines Kontextes (S9), in dem sich der Nutzer mit dem Fahrzeug befindet,-Ermittlung von zur Verfügung stehenden Angeboten (S5) zur Ausgabe an den Nutzer,-Bestimmung eines Ähnlichkeitsgrades zwischen Kontext und Angeboten (S11a),-Identifizierung des Nutzers (S10),-Zuweisung eines Relevanzwertes für die Angebote entsprechend einem Ähnlichkeitsgrad zum Kontext (S11b), wobei den Angeboten zugehörig eine personalisiert gespeicherte Akzeptanzbewertung des identifizierten Nutzers ausgelesen (S13) und der Relevanzwert der Angebote entsprechend zugehöriger Akzeptanzbewertung angepasst wird, wobei nur die Angebote mit einem über einem vorgegebenen ersten Schwellwert liegenden angepassten Relevanzwert an den Nutzer ausgegeben werden (S19) und wobei die angepassten Relevanzbewertungen für die Angebote mit einem zweiten Schwellwert verglichen (S25) werden und eine Sperrzeit für eine Wiederholung einer Anzeige der Angebote erhöht (S29) beziehungsweise erniedrigt (S27) wird, sofern die Akzeptanzbewertung unter beziehungsweise über dem zweiten Schwellwert liegt.Method for issuing offers to a user of a vehicle with the following steps: - Determination of a context (S9) in which the user is with the vehicle, - Determination of available offers (S5) for output to the user, - Determination a degree of similarity between the context and offers (S11a), - identification of the user (S10), - assignment of a relevance value for the offers according to a degree of similarity to the context (S11b), with a personalized stored acceptance rating of the identified user associated with the offers being read out (S13) and the relevance value of the offers is adjusted according to the associated acceptance rating, whereby only the offers with an adjusted relevance value above a predetermined first threshold value are output to the user (S19) and the adjusted relevance ratings for the offers are compared with a second threshold value (S25) and a blocking time for a repetition of a display of the offers is increased (S29) or decreased (S27) if the acceptance rating is below or above the second threshold value.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Ausgabe von Angeboten an einen Fahrzeugnutzer.The present invention relates to a method and a device for issuing offers to a vehicle user.

Aus der DE 10 2017 207 466 A1 ist bekannt Informationsangebote in Abhängigkeit eines thematischen Kontexts auf einer Reiseroute zu bestimmen und an einen Nutzer auszugeben. Ein von einem Dienstleister bereitgestellte Werbeinformation mit einer zugehörigen Kontextbeschreibung wird mit einem thematischen Kontext einer Reiseroute verglichen und bei Erreichen eines vorgegeben Ähnlichkeitsgrades an den Fahrzeugnutzer übermittelt. Nachteil des vorgestellten Verfahrens ist, dass persönliche Präferenzen eines Nutzers keine Berücksichtigung finden.From the DE 10 2017 207 466 A1 It is known to determine information offerings depending on a thematic context on a travel route and to output them to a user. Advertising information provided by a service provider with an associated context description is compared with a thematic context of a travel route and transmitted to the vehicle user when a specified level of similarity is reached. The disadvantage of the presented method is that a user's personal preferences are not taken into account.

Aus der DE 601 03 775 T2 ist ein System bekannt, mit dem einem Anwender Information angeboten werden soll, die eine Bezug zum Kontext des Anwenders aufweisen. Der Kontext eines Anwenders zu einem gegebenen Zeitpunkt bestimmt wesentlich den Typ und den Inhalt der Information, die für den Anwender zu diesem Zeitpunkt von Interesse ist.From the DE 601 03 775 T2 a system is known with which a user is to be offered information that is related to the user's context. A user's context at a given point in time largely determines the type and content of information that is of interest to the user at that point in time.

Die US 10 721 705 B1 offenbart ein Relevanzbewertungssystem zur Bewertung von Anzeigeinhalten, die für eine Vielzahl von Benutzern zugänglich sind. Auf Basis von durch die Nutzer zur Verfügung gestellten Rückmeldungen werden Relevanzwerte jeweiliger Anzeigeinhalte angepasst.The US 10 721 705 B1 discloses a relevance rating system for evaluating display content that is accessible to a variety of users. Based on feedback provided by users, relevance values of respective display content are adjusted.

Die US 2009 / 0 037 268 A1 offenbart eine Verfahren, bei dem eine Bestimmung eines Ähnlichkeitsgrades zwischen Kontext und Angeboten erfolgt, wobei den Angeboten entsprechend einem Ähnlichkeitsgrad zum Kontext ein Relevanzwert zugewiesen wird.US 2009/0 037 268 A1 discloses a method in which a degree of similarity between context and offers is determined, with the offers being assigned a relevance value according to a degree of similarity to the context.

Aus der DE 10 2019 217 733 A1 ist ein Verfahren bekannt, bei dem Kontextdaten über einen aktuellen Kontext des Fahrzeugs erfasst und anhand der erfassten Kontextdaten ein Relevanzwert für eine Anwendung bestimmt wird. Dadurch können vorteilhafterweise relevante Inhalte besonders einfach und klar erfassbar ausgegeben werden. Der Nutzer kann dadurch leicht erkennen, wenn neue relevante Informationen bereitgestellt werden und beispielsweise eine Bedienung erforderlich ist. Gleichzeitig wird der im Fahrzeug zur Verfügung stehende Platz zur Anzeige von grafischen Daten optimal genutzt und flexibel angepasst. Die Kontextdaten umfassen Umgebungsdaten, Verkehrsdaten oder Nutzerdaten, die unterschiedliche personalisierte Daten umfassen, etwa eine Identität des Fahrers, Beifahrers oder anderer Passagiere. Für eine Vielzahl von Anwendungen werden die Relevanzwerte bestimmt und mit einem Schwellenwert verglichen. Beim Überschreiten des Schwellenwerts wird ein der Anwendung zugehöriges Objekt ausgegeben.From the DE 10 2019 217 733 A1 a method is known in which context data about a current context of the vehicle is recorded and a relevance value for an application is determined based on the recorded context data. This advantageously allows relevant content to be output in a particularly simple and clearly comprehensible manner. This allows the user to easily recognize when new, relevant information is provided and, for example, when an operation is required. At the same time, the space available in the vehicle for displaying graphical data is optimally used and flexibly adjusted. The context data includes environmental data, traffic data or user data, which includes various personalized data, such as an identity of the driver, passenger or other passengers. For a variety of applications, the relevance values are determined and compared with a threshold value. If the threshold is exceeded, an object associated with the application is output.

Die Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist ein gegenüber dem Stand der Technik verbessertes Verfahren und eine zugehörige Vorrichtung zur Ausgabe von Angeboten zur Verfügung zu stellen.The object of the present invention is to provide an improved method and an associated device for issuing offers compared to the prior art.

Die Aufgabe wird durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 sowie einer Vorrichtung gemäß Anspruch 9 gelöst. Die abhängigen Ansprüche definieren bevorzugte und vorteilhafte Ausführungsformen der vorliegenden Erfindung.The object is achieved by a method with the features of claim 1 and a device according to claim 9. The dependent claims define preferred and advantageous embodiments of the present invention.

Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird ein Nutzer identifiziert, den Angeboten entsprechend einem Ähnlichkeitsgrad zum Kontext ein Relevanzwert zugewiesen, den Angeboten zugehörig eine personalisiert gespeicherte Akzeptanzbewertung des identifizierten Nutzers ausgelesen und der Relevanzwert der Angebote entsprechend zugehöriger Akzeptanzbewertung angepasst, wobei nur die Angebote mit einem über einem vorgegebenen ersten Schwellwert liegenden angepassten Relevanzwert an den Nutzer ausgegeben werden. Die Identifikation des Nutzers erfolgt durch manuelle Eingabe der Identität, durch biometrische Identifizierungsverfahren beispielsweise durch eine Sensierung des Fingerabdrucks oder der Netzhaut und/oder durch mitgeführte mobile Geräte. Der Fahrzeugkontext und zugehörige Bezeichnung wird mittels einer Fahrzeugsensorik ermittelt, die beispielsweise die Verkehrssituation, das Wetter, die Umgebung, Objekte im oder um das Fahrzeug, den Ort, die Art der Straße usw. erkennt. Der Begriff Angebot betrifft jegliche Art von Inhalten die durch Radio, Internet, Datenbanken, das Fahrzeug selbst oder Sensoren zur Erfassung von Informationen aus der Umwelt zur Verfügung gestellt und mit einer Bezeichnung beschrieben oder klassifizierbar sind, d.h. Informationen, Lieder, Filme, Einstellungen etc. Ein Ähnlichkeitsgrad des Kontextes zu den Angeboten wird durch aus dem Stand der Technik bekannte Verfahren zu Bestimmung der semantischen Ähnlichkeit von Wörtern, d.h. Bezeichnungen von Angeboten und Kontexten ermittelt. Der Ähnlichkeitsgrad wird beispielsweise mit dem Verfahren word2vec oder GloVe ermittelt. Entsprechend dem ermittelten Ähnlichkeitsgrad zum Kontext wird den Angeboten ein Relevanzwert zugewiesen, d.h. bei einem hohen bzw. niedrigen Ähnlichkeitsgrad ist der Relevanzwert hoch bzw. niedrig. Um sicherzustellen, dass ein Angebot individuell für einen Fahrzeugnutzer auch relevant ist, wird eine personalisiert geführte Datenbank mit den Angeboten zugehörigen Akzeptanzbewertungen ausgelesen. Entsprechend der Akzeptanzbewertung wird die Relevanzbewertung angepasst und in eine angepasste Relevanzbewertung überführt. Bei hoher Akzeptanzbewertung wird die Relevanzbewertung erhöht, bei niedriger Akzeptanzbewertung entsprechend wenig erhöht oder erniedrigt. Angebote die eine über einem Schwellwert liegende Akzeptanzbewertung aufweisen, werden an den Nutzer ausgegeben, die anderen Angebote bleiben unberücksichtigt. In vorteilhafter Weise werden an den Nutzer situativ zum Kontext passende, den Vorlieben des Nutzers zugeschneiderte Angebote ausgegeben. Erfindungsgemäß werden die angepassten Relevanzbewertungen für die Angebote mit einem zweiten Schwellwert verglichen und eine Sperrzeit für eine Wiederholung einer Anzeige der Angebote erhöht beziehungsweise erniedrigt sofern die Akzeptanzbewertung unter beziehungsweise über dem zweiten Schwellwert liegt. Die Sperrzeit gibt vor, nach welcher Zeit ein Angebot wieder zur Ausgabe kommen kann. In vorteilhafter Weise wird damit eine Wiederholungsrate zugunsten Angeboten mit einer hohen Akzeptanz gewichtet.In the method according to the invention, a user is identified, a relevance value is assigned to the offers according to a degree of similarity to the context, a personalized stored acceptance rating of the identified user is read out for the offers and the relevance value of the offers is adjusted according to the associated acceptance rating, whereby only the offers with a value above a predetermined one are selected The adapted relevance value lying at the first threshold value is output to the user. The user is identified by manually entering the identity, by biometric identification methods, for example by sensing the fingerprint or the retina and/or by carrying mobile devices. The vehicle context and associated designation are determined using a vehicle sensor system that detects, for example, the traffic situation, the weather, the environment, objects in or around the vehicle, the location, the type of road, etc. The term offer refers to any type of content that is made available by radio, internet, databases, the vehicle itself or sensors for collecting information from the environment and that is described or classifiable with a name, i.e. information, songs, films, settings, etc. A degree of similarity of the context to the offers is determined using methods known from the prior art for determining the semantic similarity of words, ie names of offers and contexts. The degree of similarity is determined, for example, using the word2vec or GloVe method. According to the determined degree of similarity to the context, the offers are assigned a relevance value, ie if the degree of similarity is high or low, the relevance value is high or low. In order to ensure that an offer is individually relevant for a vehicle user, a personalized database with acceptance ratings associated with the offers is read. According to the acceptance rating, the relevance rating is adjusted and converted into an adjusted relevance rating. At high If the acceptance rating is accepted, the relevance rating is increased; if the acceptance rating is low, it is increased or decreased accordingly. Offers that have an acceptance rating above a threshold value are issued to the user; other offers are not taken into account. Advantageously, offers tailored to the context and the user's preferences are issued to the user. According to the invention, the adapted relevance assessments for the offers are compared with a second threshold value and a blocking time for a repetition of a display of the offers is increased or decreased if the acceptance assessment is below or above the second threshold value. The blocking period specifies the time after which an offer can be issued again. This advantageously weights a repetition rate in favor of offers with a high level of acceptance.

In einer weiteren bevorzugten Ausführungsform wird mit jeder Ausgabe eines Angebots die Akzeptanzbewertung neu ermittelt und personalisiert gespeichert. Erstmalig angezeigte Angebote werden mit einer Akzeptanzbewertung versehen, wiederholt angezeigt Angebote werden mit einer aktuellen Akzeptanzbewertung aktualisiert, beispielsweise durch eine Mittelung über alle bisherigen Akzeptanzbewertung zu diesem Angebot. Die Akzeptanzbewertung ermittelt sich dabei aus einer Nutzerreaktion, wobei Emotionen und Interaktion des Nutzers überwacht werden. Die Emotionen sind beispielsweise aus einer mittels einer Kamera erfassten Gesichtsmimik ermittelbar, oder auch über Sprachauswertung. Die Nutzerreaktion umfasst beispielsweise ein Abbrechen eines Musikstücks, ein Ablehnen eines Angebots oder auch ein uneingeschränktes Annehmen eines Angebots. In vorteilhafter Weise kann die Ausgabe eines unerwünschten Angebots vermieden werden.In a further preferred embodiment, the acceptance rating is determined anew and stored in a personalized manner each time an offer is issued. Offers displayed for the first time are provided with an acceptance rating; offers displayed repeatedly are updated with a current acceptance rating, for example by averaging all previous acceptance ratings for this offer. The acceptance rating is determined from a user reaction, whereby the user's emotions and interaction are monitored. The emotions can be determined, for example, from facial expressions captured by a camera, or also via speech analysis. The user reaction includes, for example, canceling a piece of music, rejecting an offer or even accepting an offer without reservation. The issuing of an unwanted offer can advantageously be avoided.

In einer weitergebildeten Ausführungsform wird nur eine begrenzte, entsprechend dem angepassten Relevanzwert priorisierte Anzahl der über dem ersten Schwellwert liegenden Angebote ausgegeben. Die auszugebende Anzahl der Angebote ist beispielsweise auf vier begrenzt, d.h. nur die vier Angebote mit den über dem Schwellwert liegenden höchsten angepassten Relevanzwerten werden ausgegeben. Eine Informationsüberflutung es Nutzers ist damit vermieden.In a further developed embodiment, only a limited number of offers above the first threshold value, prioritized according to the adjusted relevance value, is output. For example, the number of offers to be output is limited to four, i.e. only the four offers with the highest adjusted relevance values above the threshold are output. This avoids information overload for the user.

In einer weiteren zusätzlichen Ausführungsform werden verschiedene Nutzer in einem gleichem oder zumindest in einem einen vorgegebenen Ähnlichkeitsgrad aufweisenden Kontext geclustert, wobei die Akzeptanzwerte zu über dem Schwellwert liegenden Angeboten eines Nutzers an weitere Nutzer im gleichen und/oder ähnlichen Kontext übermittelt werden, vorzugsweise an Nutzer bei denen zu entsprechenden Angeboten noch keine Akzeptanzbewertung gespeichert ist. Für Nutzer in gleichem Kontext kommen die gleichen Angebote infrage, so dass auch bei einem Nutzer ohne Akzeptanzbewertung eines Angebots ein erster Startwert zu Verfügung steht. Die Ähnlichkeit der Kontexte wird wiederum anhand Kontextbezeichnungen mittels einem bekannten Verfahren zur Feststellung des Ähnlichkeitsgrades ermittelt. In vorteilhafter Weise ermöglicht das Verfahren einen schnellen Aufbau von Akzeptanzbewertungen von Angeboten in Nutzern persönlich zugeordneten Speichervorrichtungen.In a further additional embodiment, different users are clustered in a context that is the same or at least in a context that has a predetermined degree of similarity, with the acceptance values for offers from a user that are above the threshold value being transmitted to other users in the same and/or similar context, preferably to users at for which no acceptance rating has yet been saved for the corresponding offers. The same offers are possible for users in the same context, so that an initial starting value is available even for a user without an acceptance rating for an offer. The similarity of the contexts is in turn determined using context names using a known method for determining the degree of similarity. Advantageously, the method enables a rapid establishment of acceptance ratings of offers in storage devices personally assigned to users.

In einer weiteren Ausführungsform wird ein Ähnlichkeitsgrad von Akzeptanzbewertungen von Angeboten verschiedener Nutzer bestimmt, Nutzer mit mindestens einen vorgegebenen Ähnlichkeitsgrad aufweisenden Akzeptanzbewertungen werden zu Gruppen geclustert, wobei Akzeptanzbewertungen von Angeboten auf andere Nutzer der gleichen Gruppe übertragen werden, bei denen bisher keine dementsprechenden Angebote mit Akzeptanzbewertung gespeichert sind. Es wird davon ausgegangen, dass Nutzer mit ähnlichen Akzeptanzbewertungen ähnliche Interessen und Eigenschaften aufweisen und damit Angebote mit einer ähnlichen Akzeptanzbewertung bewerten werden. Auf dieser Grundlage wird innerhalb einer Gruppe eine Akzeptanzbewertung eines Angebots eines Nutzers auf andere Nutzer übertragen, bei denen keine Akzeptanzbewertung zu diesem Angebot personalisiert abgespeichert ist. In vorteilhafter Weise bietet das Verfahren eine weitere Möglichkeit für einen schnellen Aufbau von Akzeptanzbewertungen von Angeboten in Nutzern persönlich zugeordneten Speichervorrichtungen.In a further embodiment, a degree of similarity of acceptance ratings of offers from different users is determined, users with acceptance ratings having at least a predetermined degree of similarity are clustered into groups, with acceptance ratings of offers being transferred to other users of the same group for whom no corresponding offers with acceptance ratings have yet been saved are. It is assumed that users with similar acceptance ratings have similar interests and characteristics and will therefore rate offers with a similar acceptance rating. On this basis, an acceptance rating of a user's offer is transferred within a group to other users for whom no personalized acceptance rating for this offer has been saved. The method advantageously offers a further possibility for quickly establishing acceptance ratings of offers in storage devices personally assigned to users.

Gemäß einer weiteren Ausgestaltung werden Angebote ohne gespeicherte, aus Nutzerreaktionen ermittelte Akzeptanzbewertung mit einem aus dem Ähnlichkeitsgrad ermittelten über einem dritten Schwellwert liegenden Relevanzwert ausgegeben. In Ermangelung einer Akzeptanzbewertung für ein Angebot wird ersatzweise lediglich das Kriterium des Relevanzwertes herangezogen, so dass eine erstmalige Anzeige ermöglicht wird und eine personalisierte Akzeptanzbewertung ermittelbar ist, mittels der bei Wiederholung eines Angebots eine angepasste Relevanzbewertung erzeugbar ist. Alternativ kann eine Akzeptanzbewertung zu allen Angeboten mit Defaultwerten vorbelegt werden. In einer weiteren Alternative werden die Relevanzbewertungen mittels einem Nutzertraining erzeugt. Hierzu werden an den Nutzer Angebote verschiedener Kategorien ausgegeben und die aus der Nutzerreaktion abgeleitete Akzeptanzbewertung zu den jeweiligen Angeboten abgespeichert.According to a further embodiment, offers without stored acceptance ratings determined from user reactions are output with a relevance value determined from the degree of similarity that is above a third threshold value. In the absence of an acceptance rating for an offer, only the criterion of the relevance value is used as an alternative, so that a first-time display is made possible and a personalized acceptance rating can be determined, by means of which an adapted relevance rating can be generated when an offer is repeated. Alternatively, an acceptance rating for all offers can be preset with default values. In a further alternative, the relevance ratings are generated using user training. For this purpose, offers of different categories are issued to the user and the acceptance rating for the respective offers derived from the user reaction is saved.

Die erfindungsgemäße Vorrichtung umfasst:

-Sensoren zur Bestimmung eines Kontexts, in dem sich das Fahrzeug befindet
- Mittel zur Ermittlung von zur Verfügung stehenden Angeboten und zur Bestimmung eines Ähnlichkeitsgrades zwischen Kontext und Angeboten,

einer Einrichtung, die einen Nutzer identifiziert, und
die dem Angebot einen dem Ähnlichkeitsgrad zum Kontext entsprechenden Relevanzwert zuweist, wobei
die Einrichtung den Angeboten zugehörig eine personalisiert gespeicherte Akzeptanzbewertung
des identifizierten Nutzers aus einem Speicher ausliest und den Relevanzwert der Angebote entsprechend zugehöriger Akzeptanzbewertung anpasst sowie Ausgabemittel, die nur die Angebote mit einem über einem vorgegebenen ersten Schwellwert liegenden angepassten Relevanzwert an den Nutzer ausgegeben, wobei die Einrichtung die angepassten Relevanzbewertungen für die Angebote mit einem zweiten Schwellwert vergleicht (S25) und eine Sperrzeit für eine Wiederholung einer Anzeige der Angebote erhöht (S29) beziehungsweise erniedrigt (S27), sofern die Akzeptanzbewertung unter beziehungsweise über dem zweiten Schwellwert liegt.The device according to the invention comprises:

-Sensors to determine a context in which the vehicle is located
- Means for identifying available offers and determining a degree of similarity between context and offers,

a device that identifies a user, and
which assigns the offer a relevance value corresponding to the degree of similarity to the context, where
The facility provides a personalized, stored acceptance rating associated with the offers
of the identified user from a memory and adjusts the relevance value of the offers according to the associated acceptance rating and output means which only outputs the offers with an adjusted relevance value above a predetermined first threshold to the user, the device providing the adjusted relevance ratings for the offers with a second one Threshold value compares (S25) and a blocking time for a repetition of a display of the offers is increased (S29) or decreased (S27), provided that the acceptance rating is below or above the second threshold value.

Die Vorrichtung ermöglicht in vorteilhafter Weise eine Ermittlung von Angeboten, die zum Kontext des Fahrzeugs passend und den Vorlieben eines Nutzers entsprechend ausgegeben werden.The device advantageously enables offers to be determined that match the context of the vehicle and are output in accordance with the preferences of a user.

Die vorliegende Erfindung wird nachstehend anhand von Ausführungsbeispielen unter Bezugnahme auf die beiliegende Zeichnung näher erläutert, in der gleiche oder ähnliche Teile mit gleichen Bezugszeichen bezeichnet sind.The present invention is explained in more detail below using exemplary embodiments with reference to the accompanying drawing, in which the same or similar parts are designated with the same reference numerals.

Es zeigt:

1 ein Flussdiagramm eines Verfahrensablaufs,
2 Clusterung von Nutzern in ähnlichem oder gleichem Kontext,
3 Clusterung von Nutzern mit ähnlichen Akzeptanzbewertungen,
4 Nutzertraining zum Aufbau von Akzeptanzbewertungen und
5 Fahrzeug mit erfindungsgemäßer Vorrichtung.

It shows:

1 a flowchart of a process sequence,
2 Clustering of users in similar or the same context,
3 Clustering of users with similar acceptance ratings,
4 User training to build acceptance ratings and
5 Vehicle with a device according to the invention.

Gemäß 1 werden im Schritt 1 verfügbare Angebote und der Kontext des Fahrzeugs erfasst. Im Schritt 3 werden die Angebote verarbeitet und beispielsweise nach Kategorie, Genre, Inhalt oder Format sortiert. Als Angebot stehen Informationen und Funktionen aus sämtlichen Quellen zu Verfügung, d.h. Informationen und Angebote aus dem Internet oder Radio, Informationen vom Fahrzeug selbst, mögliche Fahrzeugfunktionen, Apps etc. Im Schritt 5 werden Begrifflichkeiten für die Angebote definiert. Zu den Angeboten werden Merkmale wie Kategorie, Thema, Schlagworte, Headline, Tags etc. beispielsweise mit computergestützten linguistischen Verfahren extrahiert.According to 1 In step 1, available offers and the context of the vehicle are recorded. In step 3, the offers are processed and sorted, for example, by category, genre, content or format. Information and functions from all sources are available as an offer, i.e. information and offers from the Internet or radio, information from the vehicle itself, possible vehicle functions, apps, etc. In step 5, terms for the offers are defined. Features such as category, topic, keywords, headline, tags, etc. are extracted from the offers, for example using computer-aided linguistic methods.

Im parallelen Zweig werden im Schritt 7 die empfangenen Kontextdaten verarbeitet. Die Kontextdaten umfassen Daten von Fahrzeugsensoren, beispielsweise von einem Regensensor, von einer Außen- oder Innenraumkamera, Daten vom Navigationsgerät etc. Der Kontext beschreibt die Situation in der sich das Fahrzeug befindet, d.h. Wetter, Tageszeit, Landschaft, Art der Straße, Land etc. Im Schritt 9 werden die Kontextdaten analog dem Schritt 5 mit Begrifflichkeiten definiert, d.h. mit Schlagworten versehen. In the parallel branch, the received context data is processed in step 7. The context data includes data from vehicle sensors, for example from a rain sensor, from an exterior or interior camera, data from the navigation device, etc. The context describes the situation in which the vehicle is located, i.e. weather, time of day, landscape, type of road, country, etc. In step 9, the context data is defined with terms analogous to step 5, i.e. provided with keywords.

Weiter wird im nächsten Schritt 11a ein Ähnlichkeitsmaß zwischen Kontext und Angeboten gebildet. Dafür gibt es verschiedene Verfahren beispielsweise Worteinbettung Word2Vec. Word2Vec ordnet Wörtern einen Vektor zu, durch Vergleich der Vektoren lässt sich die Ähnlichkeit zwischen den Wörtern quantifizieren.
Das Ähnlichkeitsmaß kann auf einer numerischen Skala abgebildet werden. Angeboten mit einem hohen Ähnlichkeitsmaß zum Kontext wird dabei im Schritt 11b eine hohe Relevanz zugewiesen, Angeboten mit einem geringen Ähnlichkeitsmaß erhalten einen geringen Relevanzwert, d.h. je kleiner der Ähnlichkeitsgrad, desto kleiner der Relevanzwert. In einer Ausführungsform kann der Ähnlichkeitsgrad auch mit dem Relevanzwert identisch sein, so dass mit einer Zuweisung auch eine Übernahme des Ähnlichkeitsgrads als Relevanzwert zu verstehen ist.Furthermore, in the next step 11a, a similarity measure is formed between the context and offers. There are various methods for this, for example word embedding Word2Vec. Word2Vec assigns a vector to words; by comparing the vectors, the similarity between the words can be quantified.
The similarity measure can be represented on a numerical scale. Offers with a high degree of similarity to the context are assigned a high relevance in step 11b, offers with a low degree of similarity are assigned a low relevance value, ie the smaller the degree of similarity, the smaller the relevance value. In one embodiment, the degree of similarity can also be identical to the relevance value, so that an assignment also means an adoption of the degree of similarity as a relevance value.

Im Schritt 13 wird auf eine Datenbank zugegriffen, in der für einen Nutzer personalisiert gespeicherte Akzeptanzbewertungen für Angebote gespeichert sind. Die Identität des Nutzers wird hierzu vorab im Schritt 10 ermittelt. Die jeweilige Akzeptanz wird aus der Reaktion des Nutzers bei oder nach der Ausgabe eines Angebots abgeleitet, indem seine Emotionen anhand eines über eine Kamera ermittelten Gesichtsausdrucks und/oder eine Interaktion beispielsweise Annahme oder Ablehnen des Angebots bestimmt werden. Die Akzeptanz wird vorzugsweise auf eine Akzeptanzskala abgebildet.In step 13, a database is accessed in which acceptance ratings for offers are stored personalized for a user. For this purpose, the identity of the user is determined in advance in step 10. The respective acceptance is derived from the user's reaction during or after an offer is issued by determining his emotions based on a facial expression determined via a camera and/or an interaction, for example accepting or rejecting the offer. The acceptance is preferably mapped onto an acceptance scale.

Wenn die Angebote gemäß dieser Datenbank bereits bewertet wurden wird ein angepasster Relevanzwert gebildet, d.h. bei einem hoher Wert auf der Akzeptanzskala wird die Relevanz erhöht, bei einer niedrigen Bewertung dementsprechend weniger erhöht oder bei einem negativen Wert gar verringert.
Nun wird im Schritt 15 ein erster Schwellwert abgefragt, wobei nur Angebote, dessen angepasster Relevanzwert größer diesem Schwellwert ist, an einen Nutzer im Schritt 19 ausgegeben und andernfalls im Schritt 17 verworfen werden.If the offers have already been rated according to this database, an adjusted relevance value is created, i.e. if the value is high on the acceptance scale, the relevance is increased; if the rating is low, the relevance is increased accordingly, or even reduced if the value is negative.
Now in step 15 a first threshold value is set asks, whereby only offers whose adjusted relevance value is greater than this threshold value are issued to a user in step 19 and are otherwise discarded in step 17.

Im Schritt 21 wird bei jeder Ausgabe eines Angebots die Datenbank upgedated, indem ein Akzeptanzwert ermittelt wird. Das Angebot und/oder Merkmale des Angebots werden zusammen mit dem Akzeptanzwert im Fahrzeug oder außerhalb vom Fahrzeug in der personalisierten Datenbank 23 abgespeichert. Die Datenbank 23 wird also während der Nutzung immer aktualisiert, so dass auch neue, noch unbewertete Angebote mit einem Akzeptanzwert hinterlegt werden.In step 21, the database is updated each time an offer is issued by determining an acceptance value. The offer and/or features of the offer are stored in the personalized database 23 together with the acceptance value in the vehicle or outside the vehicle. The database 23 is therefore always updated during use, so that even new, as yet unevaluated offers are stored with an acceptance value.

In einem weiteren Schritt 25 wird der Akzeptanzwert mit einem zweiten Schwellwert verglichen. Ist der Akzeptanzwert größer als der zweite Schwellwert, wird im Schritt 27 eine Sperrzeit delta_t verkleinert, im anderen Fall im Schritt 29 erhöht. Jedem, d.h. auch das dem im Schritt 21 ermittelten Akzeptanzwert zugehörige Angebot ist eine Sperrzeit zugeordnet, innerhalb der wiederholtes Anzeigen innerhalb der Sperrzeit unterbunden wird. Die Sperrzeit delta_t wird im Erfassungsschritt 1 berücksichtigt, so dass zu möglichen, in der Vergangenheit bereits an den Nutzer ausgegebene Angebote aus Internet, Radio etc. eine zugehörige Sperrzeit zuordenbar ist und diese bis zum Ablauf der Sperrzeit zurückgehalten, d.h. gemäß den folgenden Schritten nicht weiterverarbeitet werden.
Damit wird erreicht, dass der Nutzer mit geringer Akzeptanz bewerteten Angeboten eher selten, dagegen mit hoch bewerteten Angeboten häufig konfrontiert wird.In a further step 25, the acceptance value is compared with a second threshold value. If the acceptance value is greater than the second threshold value, a blocking time delta_t is reduced in step 27, or increased in step 29 in the other case. Each offer, ie also the offer associated with the acceptance value determined in step 21, is assigned a blocking time within which repeated display within the blocking time is prevented. The blocking time delta_t is taken into account in recording step 1, so that an associated blocking time can be assigned to possible offers from the Internet, radio, etc. that have already been issued to the user in the past and this is held back until the blocking time has expired, i.e. not processed further according to the following steps become.
This ensures that the user is rarely confronted with offers with a low acceptance rating, but is often confronted with offers with a high rating.

In einem konkreten, stark vereinfachten Beispiel im Verfahren nach 1 wird anhand einer im Navi gespeicherten Route als Kontext ein Fußballstadion erfasst. Erfasste mögliche Angebote aus dem Internet sind „Tor Fußballmannschaft A", Tor Fußballmannschaft B" und „Tor Handballmannschaft C“. Das Verfahren bildet nun ein Ähnlichkeitsmaß und erkennt nun die Ähnlichkeit vom Kontext Fußballstadion zu Fußball und bildet somit einen hohen Relevanzwert von 8 für Fußball bzw. Fußballmannschaften und einen geringen Relevanzwert von 4 für Handball bzw. Handballmannschaften. In der Datenbank ist für „Tor Fußballmannschaft A“ ein positiver Akzeptanzwert von 4 und für „Tor Fußballmannschaft B“ ein negativen Akzeptanzwert von -4 gespeichert. Dadurch ergeben sich folgende angepasste Relevanzen: „Tor Fußballmannschaft A“ 8+4 =12, „Tor Fußballmannschaft B“: Relevanz 8-4 = 4 und für „Tor Handballmannschaft C“ 4, d.h. der Relevanzwert ohne Anpassung. Nach Vergleich mit dem ersten Schwellwert mit einem Wert von 8, wird demnach dem Nutzer nur das Angebot „Tor Fußballmannschaft A“ mit einem angepassten Relevanzwert größer 8 angezeigt. Reagiert der Nutzer positiv wird der Akzeptanzwert in der Datenbank mit Wert 4 aktualisiert. Da der angepasste Relevanzwert auch größer als der zweite Schwellwert ist, wird die Sperrzeit delta_t um einen vorgegebenen Wert bspw. um 10s reduziert.In a concrete, greatly simplified example in the procedure 1 A football stadium is recorded as context using a route saved in the navigation system. Possible offers recorded from the Internet are “Goal Soccer Team A,” Goal Soccer Team B,” and “Goal Handball Team C.” The method now forms a similarity measure and now recognizes the similarity from the context of football stadium to football and thus creates a high relevance value of 8 for football or football teams and a low relevance value of 4 for handball or handball teams. The database stores a positive acceptance value of 4 for “Goal Soccer Team A” and a negative acceptance value of -4 for “Goal Soccer Team B.” This results in the following adjusted relevancies: “Goal Soccer Team A” 8+4 =12, “Goal Soccer Team B”: Relevance 8-4 = 4 and for “Goal Handball Team C” 4, ie the relevance value without adjustment. After comparing with the first threshold value with a value of 8, the user is only shown the offer “Goal Soccer Team A” with an adjusted relevance value greater than 8. If the user reacts positively, the acceptance value in the database is updated with a value of 4. Since the adjusted relevance value is also greater than the second threshold value, the blocking time delta_t is reduced by a predetermined value, for example by 10s.

In 2 ist eine Clusterung von Nutzern in gleichem oder zumindest ähnlichem Kontext veranschaulicht. In vorliegendem Beispiel befinden sich die Nutzer 100, 102 und 104 im gleichen Kontext und befahren beispielsweise dieselbe Straße. Die Nutzer und jedem der Nutzer zugehörige personalisierte, die Akzeptanzbewertungen umfassende Datenbank 106, werden entsprechend dem Kontext im Schritt 108 zusammengefasst in einem Speicher abgelegt. Die Akzeptanzbewertungen zu für diesen Kontext relevante Angebote werden in die personalisierten Datenbanken, anderer sich in dem gleichen Kontext befindlichen Nutzer 110 übertragen, so dass das Verfahren nach 1 für Angebote in diesem Kontext entsprechend angewendet werden kann.In 2 a clustering of users in the same or at least similar context is illustrated. In this example, users 100, 102 and 104 are in the same context and, for example, are driving on the same road. The users and the personalized database 106, which includes the acceptance ratings, associated with each of the users are stored together in a memory according to the context in step 108. The acceptance ratings for offers relevant to this context are transferred to the personalized databases of other users 110 in the same context, so that the method follows 1 can be applied accordingly for offers in this context.

Gemäß 3 wir ein Ähnlichkeitsmaß zwischen Akzeptanzbewertungen umfassenden Datenbanken 106, 110 verschiedener Nutzer in einem Funktionsschritt S 112 ermittelt. Ähnliche Datenbanken 106 mit einem über einem Mindestwert liegenden Befüllungsgrad werden zusammengefasst und die Akzeptanzbewertung insbesondere zu nicht bewerteten Angeboten in wenig befüllten Datenbanken 110 im Schritt 114 übertragen, so dass im folgenden Schritt 116 eine Durchführung des Verfahrens gemäß 1 für den Nutzer der Datenbank 110 mit erhöhter Treffsicherheit in Bezug auf eine bestmöglichste personalisierte kontextbezogene Ausgabe ermöglicht ist.According to 3 we determine a similarity measure between databases 106, 110 comprising acceptance ratings of different users in a functional step S 112. Similar databases 106 with a degree of filling above a minimum value are combined and the acceptance rating, in particular for unrated offers in sparsely filled databases 110, is transferred in step 114, so that in the following step 116 the method is carried out according to 1 for the user of the database 110 with increased accuracy in terms of the best possible personalized contextual output.

4 veranschaulicht eine Möglichkeit zur Befüllung einer nicht oder wenig mit Akzeptanzbewertungen für Angebote befüllten Datenbank 106, bei der im Verfahrensschritt S120 einem Nutzer in einer Trainingsphase verschiedene Angebote präsentiert und zugehörige Akzeptanzbewertung ermittelt und personalisiert gespeichert werden. 4 illustrates a possibility for filling a database 106 that is not or only slightly filled with acceptance ratings for offers, in which in method step S120 a user is presented with various offers in a training phase and the associated acceptance rating is determined and stored in a personalized manner.

Die 5 zeigt stark abstrahiert eine Vorrichtung zur Ausführung des vorangehenden Verfahrens zur personalisierten Ausgabe von Angeboten und Informationen an einen Fahrer eines Fahrzeugs. Hierbei bestimmen Sensoren 200, beispielsweise eine Kamera oder eine GPS-Sensor, einen Kontext, in dem sich das Fahrzeug befindet. Das Fahrzeug umfasst weiter Mittel 202 zur Bestimmung von zur Verfügung stehenden Angeboten von Informationen und zur Bestimmung eines Ähnlichkeitsgrades zwischen Kontext und Angeboten. Die Mittel 202 ein Telekommunikationsmodul zur Verbindung mit dem Internet und ein Modul zur Bestimmung des Ähnlichkeitsgrades umfassen. Das Modul bestimmt zu ermitteltem Kontext und Angeboten Begriffe wie Kategorie, Thema, Schlagworte, Headline, Tags beispielsweise mittel linguistischen Verfahren. Anhand der Begriffe wird mit bekannten Verfahren der Ähnlichkeitsgrad zwischen Kontext und über das Internet abgerufenen Angeboten ermittelt.The 5 shows, in highly abstract form, a device for carrying out the preceding method for the personalized output of offers and information to a driver of a vehicle. Sensors 200, for example a camera or a GPS sensor, determine a context in which the vehicle is located. The vehicle further includes means 202 for determining available offers of information and determining a degree of similarity between context and offers. The means 202 include a telecommunications module for connecting to the Internet and a module for determining the degree of similarity. The module determines to determine teltem context and offers terms such as category, topic, keywords, headline, tags, for example using linguistic methods. The terms are used to determine the degree of similarity between the context and the offers accessed via the Internet using well-known methods.

Eine Einrichtung 204 identifiziert einen Nutzer, so dass Daten personalisiert abgerufen und gespeichert werden können. Die Einrichtung 204 weist den ermittelten Angeboten einen dem ermittelten Ähnlichkeitsgrad zum Kontext entsprechenden Relevanzwert zu. Des Weiteren liest die Einrichtung die den Angeboten zugehörige, personalisiert gespeicherten Akzeptanzbewertungen des identifizierten Nutzers aus einem Speicher 206 aus und passt den Relevanzwert der Angebote entsprechend zugehöriger Akzeptanzbewertung an. Ausgabemittel 208 geben nur die Angebote mit einem über einem vorgegebenen ersten Schwellwert liegenden angepassten Relevanzwert an den Nutzer aus.A device 204 identifies a user so that data can be accessed and stored in a personalized manner. The device 204 assigns the determined offers a relevance value corresponding to the determined degree of similarity to the context. Furthermore, the device reads the personalized stored acceptance ratings of the identified user associated with the offers from a memory 206 and adjusts the relevance value of the offers according to the associated acceptance rating. Output means 208 only output to the user those offers with an adjusted relevance value that is above a predetermined first threshold value.

Claims

Procedure for issuing offers to a user of a vehicle with the following steps: -Determination of a context (S9) in which the user is located with the vehicle, -Determination of available offers (S5) for distribution to the user, -Determination of a degree of similarity between context and offers (S11a), -Identification of the user (S10), -Assignment of a relevance value for the offers according to a degree of similarity to the context (S11b), whereby a personalized stored acceptance rating of the identified user associated with the offers is read out (S13) and the relevance value of the offers is adjusted according to the associated acceptance rating, whereby only the offers with one above one adjusted relevance value lying at the predetermined first threshold value is output to the user (S19) and wherein the adjusted relevance assessments for the offers are compared with a second threshold value (S25) and a blocking time for a repetition of a display of the offers is increased (S29) or decreased (S27) if the acceptance rating is below or above the second threshold value.

Procedure according to Claim 1 , characterized in that the acceptance rating is determined with each issue of an offer based on the reaction of a user and is stored personalized with the offer (S21).

Procedure according to Claim 2 , characterized in that the acceptance assessment includes an emotion assessment and/or an interaction evaluation.

Procedure according to one of the Claims 1 until 3 , characterized in that only a limited number of offers above the first threshold value, prioritized according to the adjusted relevance value, is output.

Procedure according to one of the Claims 1 until 4 , characterized in that different users (100, 102, 104) are clustered (S108) in the same context or at least in a context having a predetermined degree of similarity, the acceptance values for offers from a user to other users in the same and / or or similar context, preferably to users for whom no acceptance rating is stored for corresponding offers.

Procedure according to one of the Claims 1 until 5 , characterized in that a degree of similarity of acceptance ratings of offers from different users is determined, users with acceptance ratings having at least a predetermined degree of similarity are clustered into groups (S112), with acceptance ratings of offers based on unrated identical and/or similar offers from other users of the same group be transmitted.

Procedure according to one of the Claims 1 until 6 , characterized in that offers without stored acceptance ratings determined from user reactions are output with a relevance value determined from the degree of similarity that is above a third threshold value.

Procedure according to one of the Claims 1 until 7 , characterized in that acceptance ratings for offers are determined using user training (S120) and stored in a personalized manner.

Device for carrying out the preceding method for issuing offers to a driver of a vehicle with: - sensors (200) for determining a context in which the vehicle is located, - means (202) for determining available offers and for determining a Degree of similarity between context and offers - a device (204) which identifies a user and which assigns a relevance value corresponding to the degree of similarity to the context to the offers, the device (204) belonging to the offers a personalized stored acceptance rating of the identified user from a memory (206 ) reads and the relevance value of the offers according to the associated acceptance rating, and - output means (208), which only output the offers with an adjusted relevance value above a predetermined first threshold value to the user, the device (204) the adjusted relevance ratings for the offers with a second threshold value compares (S25) and a blocking time for a repetition of a display of the offers is increased (S29) or decreased (S27), provided that the acceptance rating is below or above the second threshold value.