一种基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及数据处理技术领域，涉及一种基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法及系统。本发明专利技术通过对所述每个车联网终端产生的定位轨迹大数据进行聚类处理，从而可以对车联网终端间的轨迹关联关系进行深度挖掘分析，对海量定位轨迹大数据进行有效地挖掘应用，拓展车辆轨迹应用的业务场景，并由此进行服务推荐信息的推荐，同时还可以通过服务推荐信息的反馈信息对服务推荐信息进行更个性化的更新优化，不断提高信息推送的精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法及系统
本专利技术涉及数据处理
，具体而言，涉及一种基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法及系统。
技术介绍
目前车联网行业虽然积累了大量车辆运行轨迹，但对轨迹数据的利用较为单一，主要集中在轨迹的历史回放及实时展示。例如，相关技术中数据使用的业务场景单一，轨迹数据仅用于轨迹路径展示。并且，车辆间轨迹数据的使用相对独立，未对车辆间的轨迹关联关系进行深度挖掘分析，因此利用大数据技术对海量轨迹数据进行挖掘应用的业务场景较少。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法及系统，通过对所述每个车联网终端产生的定位轨迹大数据进行聚类处理，从而可以对车联网终端间的轨迹关联关系进行深度挖掘分析，对海量定位轨迹大数据进行有效地挖掘应用，拓展车辆轨迹应用的业务场景，并由此进行服务推荐信息的推荐，同时还可以通过服务推荐信息的反馈信息对服务推荐信息进行更个性化的更新优化，不断提高信息推送的精度。根据本专利技术的第一方面，提供一种基于车辆轨迹聚类的个性化本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法，其特征在于，应用于与车联网终端通信连接的服务器，所述方法包括：/n获取每个车联网终端产生的定位轨迹大数据；/n按照预设时间段区间对所述每个车联网终端产生的定位轨迹大数据进行聚类处理，获得多个目标轨迹聚类以及每个目标轨迹聚类下对应的车联网终端；/n基于每个目标轨迹聚类所对应的特征信息确定每个目标轨迹聚类所对应的服务推荐信息，并分别向每个目标轨迹聚类对应的车联网终端推送对应的所述服务推荐信息；/n获取每个车联网终端对所接收到的所述服务推荐信息的反馈信息，并基于所述反馈信息对所述车联网终端的服务推荐信息的服务推荐特征进行更新。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法，其特征在于，应用于与车联网终端通信连接的服务器，所述方法包括：
获取每个车联网终端产生的定位轨迹大数据；
按照预设时间段区间对所述每个车联网终端产生的定位轨迹大数据进行聚类处理，获得多个目标轨迹聚类以及每个目标轨迹聚类下对应的车联网终端；
基于每个目标轨迹聚类所对应的特征信息确定每个目标轨迹聚类所对应的服务推荐信息，并分别向每个目标轨迹聚类对应的车联网终端推送对应的所述服务推荐信息；
获取每个车联网终端对所接收到的所述服务推荐信息的反馈信息，并基于所述反馈信息对所述车联网终端的服务推荐信息的服务推荐特征进行更新。


2.根据权利要求1所述的基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法，其特征在于，所述按照预设时间段区间对所述每个车联网终端产生的定位轨迹大数据进行聚类处理，获得多个目标轨迹聚类以及每个目标轨迹聚类下对应的车联网终端的步骤，包括：
获取所述每个车联网终端产生的定位轨迹大数据在预设时间段区间的目标定位轨迹大数据；
提取所述每个车联网终端的目标定位轨迹大数据的轨迹特征信息；
将每个所述轨迹特征信息，分别和其余的每个车联网终端的目标定位轨迹大数据的目标轨迹特征信息进行相似性匹配，得到初始相似性匹配信息，当至少一个所述目标轨迹特征信息均相似性匹配完成时，得到至少一个初始相似性匹配信息；所述初始相似性匹配信息表征轨迹特征信息与目标轨迹特征信息之间的匹配分段节点；
对至少一个所述初始相似性匹配信息进行编码，得到与每个轨迹特征信息对应的相似性匹配信息；其中，所述相似性匹配信息表征存在的与轨迹特征信息相似性匹配的目标轨迹特征信息，所述相似性匹配信息与每个所述轨迹特征信息相对应；
对至少一个所述轨迹特征信息中，所述相似性匹配信息表征存在相似性匹配的目标轨迹特征信息的轨迹特征信息进行提取，得到相似性匹配轨迹特征信息；
根据所述相似性匹配信息，从至少一个所述目标轨迹特征信息中，提取出与所述相似性匹配轨迹特征信息相相似性匹配的目标轨迹特征信息，作为相似性匹配目标轨迹特征信息；
对至少一个所述轨迹特征信息中，除所述相似性匹配轨迹特征信息之外的轨迹特征信息进行编码，得到初始编码特征集合；
对至少一个所述目标轨迹特征信息中，除所述相似性匹配目标轨迹特征信息之外的目标轨迹特征信息进行编码，得到目标编码特征集合；
将所述初始编码特征集合和所述目标编码特征集合进行融合，得到每个所述轨迹特征信息分别和其余的每个车联网终端的目标定位轨迹大数据的目标轨迹特征信息之间的融合参考特征；
将融合参考特征相似的定位轨迹大数据作为一个目标轨迹聚类，以得到多个目标轨迹聚类，并获取每个目标轨迹聚类下的各个轨迹特征信息所对应的车联网终端。


3.根据权利要求1所述的基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法，其特征在于，所述基于每个目标轨迹聚类所对应的特征信息确定每个目标轨迹聚类所对应的服务推荐信息的步骤，包括：
获取所述每个目标轨迹聚类所对应的特征信息中与当前更新的目标推送服务关联的目标服务场所信息，并从所述当前更新的目标推送服务中获取该目标服务场所信息的热点更新标签信息；
当所述目标服务场所信息被标记与目标推送服务对应的更新订阅标签服务对应的更新订阅标签时，从所述热点更新标签信息中提取目标推送服务特征，所述目标推送服务特征包括第一推送服务特征和第二推送服务特征，所述第一推送服务特征为所述更新订阅标签服务包括的与所述目标推送服务对应的更新订阅标签组件识别到的被动推荐项目信息，所述第二推送服务特征为所述更新订阅标签组件识别到的主动推荐项目信息，不同的更新订阅标签组件用于更新不同的预设服务场所信息；
根据所述目标推送服务特征，确定所述目标服务场所信息的目标更新推送元素，并确定所述目标更新推送元素所对应的经由推送节点的数据源访问参数以及对应的服务协议；
根据所述服务协议，对所述数据源访问参数中的当前数据授权信息所对应的授权节点进行服务协议签名后，在所述数据源访问参数中更新所述数据授权信息，从而根据更新后的所述数据源访问参数获得所述目标更新推送元素所对应的经由推送节点的服务推荐信息。


4.根据权利要求3所述的基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法，其特征在于，从所述热点更新标签信息中提取目标推送服务特征的步骤，包括：
通过所述更新订阅标签组件从所述热点更新标签信息中分别获取对应的服务场所信息的各个服务兴趣点的车辆消费更新数据和服务划分规则；
根据获取的服务场所信息的各个服务兴趣点的车辆消费更新数据，分别确定服务场所信息的各个服务兴趣点的兴趣属性；
根据所述服务划分规则，将所述服务场所信息的各个服务兴趣点划分为被动推荐项目集合和主动推荐项目集合；
根据所述服务划分规则和所述服务场所信息的各个服务兴趣点的兴趣属性，确定所述被动推荐项目集合和所述主动推荐项目集合各自的服务划分规则；
根据所述被动推荐项目集合和所述主动推荐项目集合各自的服务划分规则，确定所述目标推送服务特征。


5.根据权利要求4所述的基于车辆轨迹聚类的个性化信息推荐方法，其特征在于，所述服务划分规则包括至少两个服务推送策略的出行行为特征信息；
根据所述服务划分规则和所述服务场所信息的各个服务兴趣点的兴趣属性，确定所述被动推荐项目集合和所述主动推荐项目集合各自的服务划分规则的步骤，包括：
根据服务场所信息的各个服务兴趣点的兴趣属性，建立服务场所信息的服务兴趣点的出行行为特征属性列表；
根据所述服务划分规则和所述服务划分规则包括的至少两个服务推送策略的出行行为特征信息，确定每一所述被动推荐项目集合和所述主动推荐项目集合对应于每一服务推送策略的出行行为特征信息的出行行为特征频繁度；
根据每一被动推荐项目集合对应于每一服务推送策略的出行行为特征信息的出行行为特征频繁度和每一主动推荐项目集合对应于每一服务推送策略的出行行为特征信息的出行行为特征频繁度，建立服务场所信息的服务兴趣点对应于每一服务推送策略的出行行为特征信息的第一出行分布图谱；
利用所述出行行为特征属性列表，对所述出行行为特征属性列表和所述第一出行分布图谱的出行行为特征计算结果进行遍历得到服务场所信息的各个服务兴趣点对应于每一服务推送策略的出行行为特征信息的第二出行分布图谱，直至遍历次数达...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘德海，黄礼黎，段文训，宁尚凯，
申请(专利权)人：广州斯沃德科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44