行为信息的推荐方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请提供了一种行为信息的推荐方法、装置、设备及介质，该方法包括：通过目标用户的特征数据，计算所述目标用户与用户集合中每个用户的相似度；所述用户集合中包括多个用户分别对应的特征数据以及行为数据；根据所述用户集合中用户与所述目标用户的相似度、所述用户集合中用户在各行为数据分别对应的偏好分值，计算各行为数据对应的行为分值；根据所述行为数据对应的行为分值，为所述目标用户推荐行为信息，通过向用户推荐的行为信息，提高用户获取维修方案的及时性。维修方案的及时性。维修方案的及时性。

【技术实现步骤摘要】
行为信息的推荐方法、装置、设备及介质


[0001]本申请实施例涉及信息推荐
，尤其涉及一种行为信息的推荐方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着互联网的快速发展，为人们的生活带来了许多便利，同时也带了海量的数据信息。在推荐场景中，可以基于信息为用户提供感兴趣的内容。例如，当车辆出现故障或者运行异常时，使用者总是希望能够第一时间知道车辆的情况，例如车辆出现哪些故障、出现故障的原因以及解决方案等。
[0003]目前，针对具体实物的推荐方案中，需要用户知道对应的售后部门方可获取对应的推荐信息，如在车辆出现故障或者运行异常时，车主需要将车辆开至售后部门方可获取维修方案，但可能需要维修的部品对于车主来讲存在信息不透明问题，售后部门也无法及时通知车主。

技术实现思路

[0004]本申请提供一种行为信息的推荐方法、装置、设备及介质，通过向用户推荐的行为信息，提高用户获取维修方案的及时性。
[0005]第一方面，提供一种行为信息的推荐方法，包括：通过目标用户的特征数据，计算所述目标用户的与用户集合中每个用户的相似度；所述用户集合中包括多个用户分别对应的特征数据以及行为数据；根据所述用户集合中用户与所述目标用户的相似度、所述用户集合中用户在各行为数据分别对应的偏好分值，计算各行为数据对应的行为分值；根据所述行为数据对应的行为分值，为所述目标用户推荐行为信息。
[0006]优选地，所述根据所述用户集合中用户与所述目标用户的相似度、所述用户集合中每个用户在各行为数据分别对应的偏好分值，计算各行为数据对应的行为分值，包括：
[0007]通过下述公式计算各行为数据对应的行为分值：
[0008][0009]其中，p
j
为用户集合中所有用户在第j个行为数据的行为分值，sim(u，U
i
)为目标用户与用户集合中第i个用户的相似度，w
ij
为所述用户集合中第i个用户在第j个行为数据对应的偏好分值，n为用户集合中的用户数量。
[0010]优选地，所述方法还包括：获取所述行为数据中的售后间隔时间；根据所述行为数据中的售后间隔时间，计算所述用户集合中每个用户在各行为数据分别对应的偏好分值。
[0011]优选地，所述根据所述行为数据中的售后间隔时间，计算所述用户集合中每个用户在各行为数据分别对应的偏好分值，包括：
[0012]通过下述公式计算各行为数据分别对应的偏好分值：
[0013]w
ij
＝1/(1+t
ij
)；
[0014]其中，w
ij
为所述用户集合中第i个用户在第j个行为数据对应的偏好分值，t
ij
为所述用户集合中第i个用户在第j个行为数据对应的售后间隔时间。
[0015]优选地，所述售后间隔时间为汽车故障发生时间与对应的售后处理时间的时间间隔。
[0016]优选地，所述根据所述用户集合中用户与所述目标用户的相似度、所述用户集合中用户在各行为数据分别对应的偏好分值，计算各行为数据对应的行为分值之前，所述方法还包括：将所述用户集合中与所述目标用户的相似度大于预置数值的用户确定为候选用户；相应的，所述根据所述用户集合中用户与所述目标用户的相似度、所述用户集合中用户在各行为数据分别对应的偏好分值，计算各行为数据对应的行为分值，包括：根据所述候选用户与所述目标用户的相似度、所述候选用户在各行为数据分别对应的偏好分值，计算各行为数据对应的行为分值。
[0017]优选地，所述特征数据包括：驾驶行为特征数据、车辆位置特征数据、车辆故障特征数据、车辆使用特征数据。
[0018]第二方面，提供一种行为信息的推荐装置，包括：第一计算模块，用于通过目标用户的特征数据，计算所述目标用户的与用户集合中每个用户的相似度；所述用户集合中包括多个用户分别对应的特征数据以及行为数据；第二计算模块，用于根据所述用户集合中用户与所述目标用户的相似度、所述用户集合中用户在各行为数据分别对应的偏好分值，计算各行为数据对应的行为分值；推荐模块，用于根据所述行为数据对应的行为分值，为所述目标用户推荐行为信息。
[0019]第三方面，提供一种电子设备，包括：处理器和存储器，该存储器用于存储计算机程序，该处理器用于调用并运行该存储器中存储的计算机程序，执行如第一方面或其各实现方式中的方法。
[0020]第四方面，提供一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面或其各实现方式中的方法。
[0021]第五方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，该计算机程序指令使得计算机执行如第一方面或其各实现方式中的方法。
[0022]第六方面，提供一种计算机程序，计算机程序使得计算机执行如第一方面或其各实现方式中的方法。
[0023]通过本申请提供的技术方案，首先通过目标用户的特征数据，计算目标用户的与用户集合中每个用户的相似度，该用户集合中包括多个用户分别对应的特征数据以及行为数据；然后根据用户集合中用户与目标用户的相似度、用户集合中用户在各行为数据分别对应的偏好分值，计算各行为数据对应的行为分值；最后根据行为数据对应的行为分值，为目标用户推荐行为信息。与现有技术针对实物需要到售后部门方可获取维修方案相比，本申请方案通过计算目标用户与用户集合中的相似度及用户集合中在各特征行为数据分别对应的偏好分值，便可实现为目标用户推荐对应的行为信息，因此通过本申请向用户推荐的行为信息，可提高用户获取维修方案的及时性。
附图说明
[0024]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使
用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0025]图1为本申请实施例提供的一种应用场景图；
[0026]图2为本申请实施例提供的一种行为信息的推荐方法的流程图；
[0027]图3为本申请实施例提供的另一种行为信息的推荐方法的流程图；
[0028]图4为本申请实施例提供的偏好分值计算流程图；
[0029]图5为本申请实施例提供的行为分值计算示例图；
[0030]图6为本申请实施例提供的又一种行为信息的推荐方法的流程图；
[0031]图7为本申请实施例提供的一种行为信息的推荐装置的示意图；
[0032]图8是本申请实施例提供的电子设备的示意性框图。
具体实施方式
[0033]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0034]需要说明的是，本申请的说本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种行为信息的推荐方法，其特征在于，所述方法包括：通过目标用户的特征数据，计算所述目标用户与用户集合中每个用户的相似度；所述用户集合中包括多个用户分别对应的特征数据以及行为数据；根据所述用户集合中用户与所述目标用户的相似度、所述用户集合中用户在各行为数据分别对应的偏好分值，计算各行为数据对应的行为分值；根据所述行为数据对应的行为分值，为所述目标用户推荐行为信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户集合中用户与所述目标用户的相似度、所述用户集合中每个用户在各行为数据分别对应的偏好分值，计算各行为数据对应的行为分值，包括：通过下述公式计算各行为数据对应的行为分值：其中，p
j
为用户集合中所有用户在第j个行为数据的行为分值，sim(u，U
i
)为目标用户与用户集合中第i个用户的相似度，w
ij
为所述用户集合中第i个用户在第j个行为数据对应的偏好分值，n为用户集合中的用户数量。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述行为数据中的售后间隔时间；根据所述行为数据中的售后间隔时间，计算所述用户集合中每个用户在各行为数据分别对应的偏好分值。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述行为数据中的售后间隔时间，计算所述用户集合中每个用户在各行为数据分别对应的偏好分值，包括：通过下述公式计算各行为数据分别对应的偏好分值：w
ij
＝1/(1+t
ij
)其中，w
ij
为所述用户集合中第i个用户在第j个行为数据对应的偏好分值，t
ij
为所述用户集合中第i个用户在第j个行为数据对应的售后间隔时间。5.根据权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：王佳茜，单冲，
申请(专利权)人：东软睿驰汽车技术沈阳有限公司，
类型：发明
国别省市：