本发明专利技术涉及一种确定用户需求的方法及装置，以及一种计算机可读存储介质。该方法包括以下步骤：采集用户的多源数据；对所述多源数据进行特征提取，以获取所述用户的特征数据；将所述特征数据输入预先训练的智能获客模型，并根据多个用户样本的特征数据样本确定所述用户的相似用户样本；以及根据所述相似用户样本的特征数据样本确定所述用户的用户需求。训练智能获客模型的步骤包括：获取多个用户样本的多个多源数据样本；分别对各所述多源数据样本进行特征提取，以获取各所述用户样本的特征数据样本；基于大数据处理框架对各所述用户样本的所述特征数据样本建模，以建立所述智能获客模型；以及采用基于用户的协同过滤算法训练所述智能获客模型。所述智能获客模型。所述智能获客模型。
【技术实现步骤摘要】
一种确定用户需求的方法及装置
[0001]本专利技术涉及机器学习及大数据技术，尤其涉及一种确定用户需求的方法，以及一种确定用户需求的装置。
技术介绍
[0002]汽车作为一种最常见的交通运输工具，已经成为人们生活中不可或缺的一部分。然而，随着汽车工业的不断发展以及国民经济的不断改善，全国各地的汽车保有量正逐渐趋于饱和。因此，越来越多的汽车厂商及汽车服务商都开始将经营重点从原先的汽车销售转向车辆的维修保养、车险等售后服务。
[0003]然而，现有的维修保养服务通常是由车辆用户根据车辆状况的实际需求，主动联系汽车厂商或汽车服务商来进行，因此存在时间上的滞后性，而且用户的选择对象也存在较大的不确定性。现有的车险销售服务则主要依靠业务员人工查询车辆用户的车险到期时间，并大范围地拨打用户电话来进行盲目的推销，因此存在耗费人力且成功率低的问题，而且容易对车辆用户造成骚扰，从而适得其反。
[0004]为了克服现有技术存在的上述缺陷，本领域亟需一种能够高效、准确地确定用户需求的技术，用于根据用户的日常行为及车辆的日常数据精准地预测用户需求，以便于针对用户的对维修保养、车险等售后服务的具体需求进行对应的推销，从而提高售后服务推销的针对性、及时性及成功率。
技术实现思路
[0005]以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之前序。
[0006]为了克服现有技术存在的上述缺陷，本专利技术提供了一种确定用户需求的方法、一种确定用户需求的装置，以及一种计算机可读存储介质，用于根据用户的日常行为及车辆的日常数据精准地预测用户需求，以便于针对用户的对维修保养、车险等售后服务的具体需求进行对应的推销，从而提高售后服务推销的针对性、及时性及成功率。
[0007]本专利技术提供的上述确定用户需求的方法包括以下步骤：采集用户的多源数据，所述多源数据包括用户行为数据、车辆传感数据、车辆保养数据及车辆保险数据中的一者或多者；对所述多源数据进行特征提取，以获取所述用户的特征数据；将所述特征数据输入预先训练的智能获客模型，并根据多个用户样本的特征数据样本确定所述用户的相似用户样本；以及根据所述相似用户样本的特征数据样本确定所述用户的用户需求。在该确定用户需求的方法中，智能获客模型是通过以下步骤训练获得：获取多个用户样本的多个多源数据样本；分别对各所述多源数据样本进行特征提取，以获取各所述用户样本的特征数据样本；基于大数据处理框架对各所述用户样本的所述特征数据样本建模，以建立所述智能获
客模型；以及采用基于用户的协同过滤算法训练所述智能获客模型。
[0008]本专利技术提供的上述确定用户需求的装置包括存储器及处理器。所述处理器连接所述存储器，并被配置用于实施本专利技术提供的上述确定用户需求的方法。通过实施该方法，该确定用户需求的装置可以根据用户的日常行为及车辆的日常数据精准地预测用户需求，以便于针对用户的对维修保养、车险等售后服务的具体需求进行对应的推销，从而提高售后服务推销的及时性及成功率。
[0009]本专利技术提供的上述计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令。所述计算机指令被处理器执行时，可以实施上述确定用户需求的方法，根据用户的日常行为及车辆的日常数据精准地预测用户需求，以便于针对用户的对维修保养、车险等售后服务的具体需求进行对应的推销，从而提高售后服务推销的及时性及成功率。
附图说明
[0010]在结合以下附图阅读本公开的实施例的详细描述之后，能够更好地理解本专利技术的上述特征和优点。在附图中，各组件不一定是按比例绘制，并且具有类似的相关特性或特征的组件可能具有相同或相近的附图标记。
[0011]图1示出了根据本专利技术的一些实施例提供的构建和训练智能获客模型的流程示意图。
[0012]图2示出了根据本专利技术的一些实施例提供的确定用户需求的装置的示意图。
[0013]图3示出了根据本专利技术的一些实施例提供的确定用户需求的方法的示意图。
具体实施方式
[0014]以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本专利技术的其他优点及功效。虽然本专利技术的描述将结合优选实施例一起介绍，但这并不代表此专利技术的特征仅限于该实施方式。恰恰相反，结合实施方式作专利技术介绍的目的是为了覆盖基于本专利技术的权利要求而有可能延伸出的其它选择或改造。为了提供对本专利技术的深度了解，以下描述中将包含许多具体的细节。本专利技术也可以不使用这些细节实施。此外，为了避免混乱或模糊本专利技术的重点，有些具体细节将在描述中被省略。
[0015]在本专利技术的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0016]另外，在以下的说明中所使用的“上”、“下”、“左”、“右”、“顶”、“底”、“水平”、“垂直”应被理解为该段以及相关附图中所绘示的方位。此相对性的用语仅是为了方便说明之用，其并不代表其所叙述的装置需以特定方位来制造或运作，因此不应理解为对本专利技术的限制。
[0017]能理解的是，虽然在此可使用用语“第一”、“第二”、“第三”等来叙述各种组件、区域、层和/或部分，这些组件、区域、层和/或部分不应被这些用语限定，且这些用语仅是用来区别不同的组件、区域、层和/或部分。因此，以下讨论的第一组件、区域、层和/或部分可在
不偏离本专利技术一些实施例的情况下被称为第二组件、区域、层和/或部分。
[0018]如上所述，现有的车辆售后服务的推销方式普遍存在时间滞后、针对性差、耗费人力且成功率低的问题，容易对车辆用户造成骚扰并引发用户的反感，从而严重降低车辆用户对汽车服务商的满意度。为了克服现有技术存在的上述缺陷，本专利技术提供了一种确定用户需求的方法、一种确定用户需求的装置，以及一种计算机可读存储介质，用于根据用户的日常行为及车辆的日常数据精准地预测用户需求，以便于针对用户的对维修保养、车险等售后服务的具体需求进行对应的推销，从而提高售后服务推销的针对性、及时性及成功率。
[0019]本专利技术提供的上述确定用户需求的方法涉及对一种智能获客模型的应用。该智能获客模型需要经过预先的构建和训练来学习用户的日常行为及车辆的日常数据与用户具体需求的对应关系，从而达到预测用户需求的效果。在一些实施例中，训练者可以采用离线处理程序(例如：MapReduce)预先对智能获客模型进行离线的构建和训练，以满足对海量用户样本的历史特征分析的需求。
[0020]请参考图1，图1示出了根据本专利技术的一些实施例提供本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种确定用户需求的方法，其特征在于，包括以下步骤：采集用户的多源数据，所述多源数据包括用户行为数据、车辆传感数据、车辆保养数据及车辆保险数据中的一者或多者；对所述多源数据进行特征提取，以获取所述用户的特征数据；将所述特征数据输入预先训练的智能获客模型，并根据多个用户样本的特征数据样本确定所述用户的相似用户样本；以及根据所述相似用户样本的特征数据样本确定所述用户的用户需求，其中，训练所述智能获客模型的步骤包括：获取所述多个用户样本的多个多源数据样本；分别对各所述多源数据样本进行特征提取，以获取各所述用户样本的特征数据样本；基于大数据处理框架对各所述用户样本的所述特征数据样本建模，以建立所述智能获客模型；以及采用基于用户的协同过滤算法训练所述智能获客模型。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述特征数据样本中包括对应的用户样本对各产品特征的兴趣度，确定所述用户需求的步骤包括：分别计算所述特征数据与各所述特征数据样本的余弦相似度，以确定相似于所述用户的多个所述相似用户样本；以及根据各所述相似用户样本对应的余弦相似度，以及各所述相似用户样本对各产品特征的兴趣度，计算所述用户对各所述产品特征的需求度。3.如权利要求2所述的方法，其中，确定相似于所述用户的多个所述相似用户样本的步骤包括：利用公式计算用户u的特征数据N(u)与用户样本v的特征数据样本N(v)的余弦相似度s
uv
；以及确定余弦相似度s
uv
最高的k个用户样本v为相似于所述用户的k个相似用户样本。4.如权利要求3所述的方法，其中，所述计算所述用户对各所述产品特征的需求度的步骤包括：根据所述k个相似用户样本的特征数据样本建立特征数据样本集合；以及在所述特征数据样本集合的范围内，利用公式p
ui
＝∑
v∈s(u,k)∩v(i)
s
uv
r
vi
计算用户u对产品特征i的需求度p
ui
，其中，s(u,k)为k个所述相似用户样本的集合，v(i)为与产品特征i有过相关行为的用户样本v的集合，r
vi
为用户样本v对产品特征i的兴趣度。5.如权利要求2所述的方法，其中，确定所述用户需求的步骤还包括：将所述用户对各所述产品特征的需求度与预设的需求度阈值进行比较；以及将需求度大于所述需求度阈值的产品特征对应的产品，确定为所述用户的需求产品。6.如权利要求2所述的方法，其中，在计算所述用户对各所述产品特征的需求度之后，所述方法还包括以下步骤：对用户数据库中各所述用户对一目标产品特征的需求度进行筛选；以及将对所述目标产品特征的需求度大于预设的需求度阈值的用户确定为对应的目标产品的目标客户。
7.如权利要求1所述的方法，其中，采集所述多源数据的步骤包括：利用预设...
【专利技术属性】
技术研发人员：王洪磊，
申请(专利权)人：上海博泰悦臻网络技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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