本发明专利技术公开了一种车辆的服务场景信息的推荐方法、装置和存储介质。其中，该方法包括：获取车辆的功能服务的用例数据和与用例数据对应的产品能力数据；基于用例数据和产品能力数据，构建知识图谱，其中，知识图谱用于表示用例数据和产品能力数据之间的相互关系；基于大语言模型，对知识图谱和车辆中目标对象的图像数据进行融合，得到与目标对象相匹配的目标用例数据，其中，大语言模型为基于知识图谱和图像数据训练得到；基于目标用例数据，生成场景推荐信息，其中，场景推荐信息用于向目标对象推荐目标对象所需的服务场景信息。本发明专利技术解决了无法为车辆中目标对象推荐专属的服务场景信息的技术问题。信息的技术问题。信息的技术问题。
【技术实现步骤摘要】
车辆的服务场景信息的推荐方法、装置和存储介质
[0001]本专利技术涉及车辆领域，具体而言，涉及一种车辆的服务场景信息的推荐方法、装置和存储介质。
技术介绍
[0002]目前，服务场景的设计以用户的目的为主导，比如，当用户想要休息时，通过一键点击，即可实现车辆中座椅、空调和屏幕亮度的联动，为用户提供了基于休息场景的整体服务，避免了用户顺次设置的复杂。但是，现有服务场景的设计是基于设计师结合车型平台已有的能力进行设想，或对标其它车型已提供的服务进行获取，并不能及时满足当前车辆用户的个性化需求，从而存在无法为车辆中目标对象推荐专属的服务场景信息的问题。
[0003]针对上述无法为车辆中目标对象推荐专属的服务场景信息的问题，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的服务场景信息的推荐方法、装置和存储介质，以至少解决无法为车辆中目标对象推荐专属的服务场景信息的技术问题。
[0005]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种车辆的服务场景信息的推荐方法。该方法可以包括：获取车辆的功能服务的用例数据和与用例数据对应的产品能力数据；基于用例数据和产品能力数据，构建知识图谱，其中，知识图谱用于表示用例数据和产品能力数据之间的相互关系；基于大语言模型，对知识图谱和车辆中目标对象的图像数据进行融合，得到与目标对象相匹配的目标用例数据，其中，大语言模型为基于知识图谱和图像数据训练得到；基于目标用例数据，生成场景推荐信息，其中，场景推荐信息用于向目标对象推荐目标对象所需的服务场景信息。
[0006]可选地，基于用例数据和产品能力数据，构建知识图谱，包括：将用例数据和产品能力数据确定为实体，将实体之间的关系确定为边；基于实体和边之间的连接关系，构建知识图谱。
[0007]可选地，基于实体和边之间的连接关系，构建知识图谱，包括：基于实体之间的相互关系，确定实体之间相连的边的距离，得到知识图谱。
[0008]可选地，在基于大语言模型，对知识图谱和车辆中目标对象的图像数据进行融合，得到与目标对象相匹配的目标用例数据之前，该方法还包括：将知识图谱中的实体和边转化为向量；对目标对象的图像数据进行特征提取，生成特征向量；对向量和特征向量进行训练，得到大语言模型。
[0009]可选地，基于大语言模型，对知识图谱和车辆中目标对象的图像数据进行融合，得到与目标对象相匹配的目标用例数据，包括：基于大语言模型，对知识图谱中的用例数据和目标对象的图像数据进行特征拼接和特征交叉，得到与目标对象相匹配的目标用例数据。
[0010]可选地，基于目标用例数据，生成场景推荐信息，包括：基于目标用例数据，对服务
场景信息的优先级进行排序；基于排序后的服务场景信息，生成场景推荐信息。
[0011]可选地，该方法还包括：基于目标用例数据，获取与目标用例数据对应的目标产品能力数据；对目标用例数据、目标产品能力数据和图像数据进行标签管理，以生成场景推荐信息。
[0012]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种车辆的功能服务场景的推荐装置。该装置可以包括：第一获取单元，用于获取车辆的功能服务的用例数据和与用例数据对应的产品能力数据；构建单元，用于基于用例数据和产品能力数据，构建知识图谱，其中，知识图谱用于表示用例数据和产品能力数据之间的相互关系；第一确定单元，用于基于大语言模型，对知识图谱和车辆中目标对象的图像数据进行融合，得到与目标对象相匹配的目标用例数据，其中，大语言模型为基于知识图谱和图像数据训练得到；第二确定单元，用于基于目标用例数据，生成场景推荐信息，其中，场景推荐信息用于向目标对象推荐目标对象所需的服务场景信息。
[0013]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种车辆。该车辆用于执行本专利技术实施例的车辆的功能服务场景的推荐方法。
[0014]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行本专利技术实施例的车辆的功能服务场景的推荐方法。
[0015]在本专利技术实施例中，获取车辆的功能服务的用例数据和与用例数据对应的产品能力数据；基于用例数据和产品能力数据，构建知识图谱，其中，知识图谱用于表示用例数据和产品能力数据之间的相互关系；基于大语言模型，对知识图谱和车辆中目标对象的图像数据进行融合，得到与目标对象相匹配的目标用例数据，其中，大语言模型为基于知识图谱和图像数据训练得到；基于目标用例数据，生成场景推荐信息，其中，场景推荐信息用于向目标对象推荐目标对象所需的服务场景信息。也就是说，本专利技术实施例基于车辆的用例数据和产品能力数据，构建知识图谱，基于大语言模型，对知识图谱和车辆中目标对象的图像数据进行融合，得到与目标对象相匹配的目标用例数据，基于目标用例数据，生成场景推荐信息，从而实现了为车辆中目标对象推荐专属的服务场景信息的技术效果，解决了无法为车辆中目标对象推荐专属的服务场景信息的技术问题。
附图说明
[0016]此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本专利技术的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：
[0017]图1是根据本专利技术实施例的一种车辆的服务场景信息的推荐方法的流程图；
[0018]图2是根据本专利技术实施例的另一种车辆的服务场景信息的推荐方法的示意图；
[0019]图3是根据本专利技术实施例的一种车辆的服务场景信息的推荐装置的示意图。
具体实施方式
[0020]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人
员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0021]需要说明的是，本专利技术的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0022]实施例1
[0023]根据本专利技术实施例，提供了一种车辆的服务场景信息的推荐方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0024]图1是根据本专利技术实施例的一种车辆的服务场景信本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种车辆的服务场景信息的推荐方法，其特征在于，包括：获取车辆的功能服务的用例数据和与所述用例数据对应的产品能力数据；基于所述用例数据和所述产品能力数据，构建知识图谱，其中，所述知识图谱用于表示所述用例数据和所述产品能力数据之间的相互关系；基于大语言模型，对所述知识图谱和所述车辆中目标对象的图像数据进行融合，得到与所述目标对象相匹配的目标用例数据，其中，所述大语言模型为基于所述知识图谱和所述图像数据训练得到；基于所述目标用例数据，生成场景推荐信息，其中，所述场景推荐信息用于向所述目标对象推荐所述目标对象所需的服务场景信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述用例数据和所述产品能力数据，构建所述知识图谱，包括：将所述用例数据和所述产品能力数据确定为实体，将所述实体之间的关系确定为边；基于所述实体和所述边之间的连接关系，构建所述知识图谱。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述实体和所述边之间的所述连接关系，构建所述知识图谱，包括：基于所述实体之间的相互关系，确定所述实体之间相连的所述边的距离，得到所述知识图谱。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述大语言模型，对所述知识图谱和所述车辆中所述目标对象的所述图像数据进行融合，得到与所述目标对象相匹配的所述目标用例数据之前，所述方法还包括：将所述知识图谱中的所述实体和所述边转化为向量；对所述目标对象的所述图像数据进行特征提取，生成特征向量；对所述向量和所述特征向量进行训练，得到所述大语言模型。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述大语言模型，对所述知识图谱和所述车辆中所述目标对象的所述图像数据进行融合，得到与所述目标对象相匹配的所述目标用例数据，...
【专利技术属性】
技术研发人员：万晓东，高仕宁，李超，孙涛，
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：
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