车辆服务的推荐方法、装置及车辆制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种车辆服务的推荐方法、装置及车辆。其中，该方法包括：响应于接收到的用户推荐指令，采集车辆的车辆数据和车辆中的用户数据，其中，用户数据包括用户面部图像和用户画像数据；利用图卷积神经网络对车辆数据和用户数据进行识别，得到用户的表情信息，其中，图卷积神经网络基于样本用户数据、样本车辆数据以及样本用户数据的样本表情标签对初始图卷积神经网络进行训练得到，样本用户数据包括样本面部图像和样本用户画像数据；基于表情信息为用户推荐至少一个车辆服务。本发明专利技术解决了相关技术中单一的服务推荐场景导致的用户体验较差的技术问题。验较差的技术问题。验较差的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
车辆服务的推荐方法、装置及车辆


[0001]本专利技术涉及智能推荐领域，具体而言，涉及一种车辆服务的推荐方法、装置及车辆。

技术介绍

[0002]目前的相关技术主要是根据用户的长期点击行为来进行推荐服务，例如，记录用户的每次点击记录，在用户打开系统后直接推荐用户点击次数较多的服务，这样的推荐方法较为单一，会导致用户的体验感较差。
[0003]针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种车辆服务的推荐方法、装置及车辆，以至少解决相关技术中单一的服务推荐场景导致的用户体验较差的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种车辆服务的推荐方法，包括：响应于接收到的用户推荐指令，采集车辆的车辆数据和车辆中的用户数据，其中，用户数据包括用户面部图像和用户画像数据；利用图卷积神经网络对车辆数据和用户数据进行识别，得到用户的表情信息，其中，图卷积神经网络基于样本用户数据、样本车辆数据以及样本用户数据的样本表情标签对初始图卷积神经网络进行训练得到，样本用户本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆服务的推荐方法，其特征在于，包括：响应于接收到的用户推荐指令，采集所述车辆的车辆数据和所述车辆中的用户数据，其中，所述用户数据包括用户面部图像和用户画像数据；利用图卷积神经网络对所述车辆数据和所述用户数据进行识别，得到所述用户的表情信息，其中，所述图卷积神经网络基于样本用户数据、样本车辆数据以及所述样本用户数据的样本表情标签对初始图卷积神经网络进行训练得到，所述样本用户数据包括样本面部图像和样本用户画像数据；基于所述表情信息为所述用户推荐至少一个车辆服务。2.根据权利要求1所述的车辆服务的推荐方法，其特征在于，基于所述表情信息为所述用户推荐至少一个车辆服务，包括：基于所述表情信息、所述用户画像数据和所述车辆数据从多个预设车辆服务中确定所述至少一个车辆服务，并为所述用户推荐所述至少一个车辆服务。3.根据权利要求1所述的车辆服务的推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：获取样本用户的原始用户图像；利用人工智能模型识别所述原始用户图像中的面部区域；基于所述面部区域和所述面部区域的面部表情数据对所述原始用户图像进行处理，得到所述样本面部图像。4.根据权利要求3所述的车辆服务的推荐方法，其特征在于，基于所述面部区域和所述面部区域的面部表情数据对所述原始用户图像进行处理，得到所述样本面部图像，包括：将所述原始用户图像中的面部区域移动至所述原始用户图像的预设位置，得到第一用户图像；将所述第一用户图像中除所述面部表情数据之外的其他数据进行清除，得到所述样本面部图像。5.根据权利要求1所述的车辆服务的推荐方法，其特征在于，所述方法还包括：在操作界面上显示所述样本面部图像和多个预设表情标签；响应作用于所述操作界面上的标签确认指令，在所述操作界面上显示所述样本表情标签，其中，所述样本表情标签是基于所述标签确认指令从所述多个预设表情标签中确认得到的。6.根据权利要求1所述的车辆服务的推荐方法，其特征在于，所述方法还包...

【专利技术属性】
技术研发人员：马成，吕贵林，陈涛，韩爽，姜大力，葛凇志，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：