一种基于车联网的信息推荐方法技术

本发明专利技术公开了一种基于车联网的信息推荐方法，包括：启动推荐引擎，推荐引擎获取前台系统的配置数据，获取数据规则模板，根据前台系统的配置数据更改数据规则模板，生成对应的数据规则实例，执行该数据规则实例，并将执行结果发送给终端设备

【技术实现步骤摘要】
一种基于车联网的信息推荐方法、系统、设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及车联网
，尤其涉及一种基于车联网的信息推荐方法
、
系统
、
设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]车联网的概念源于物联网，即车辆物联网，是以行驶中的车辆为信息感知对象，借助新一代信息通信技术，实现车与
X(
即车与车
、
人
、
路
、
服务平台
)
之间的网络连接，提升车辆整体的智能驾驶水平，为用户提供安全
、
舒适
、
智能
、
高效的驾驶感受与交通服务，同时提高交通运行效率，提升社会交通服务的智能化水平
。
[0003]以往，车联网对于用户的推荐单一，仅集中在几个场景，不能精准识别用户喜好和场景，不能满足日益变化的业务需求，对用户实现个性化推荐
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的主要目的在于针对现有技术中无法根据不同的场景，快速
、
高效
、
准确地进行内容推荐的缺点，提供一种基于车联网的信息推荐方法
、
系统
、
设备和存储介质
。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于车联网的信息推荐方法，方法应用于服务器，包括以下步骤：
[0006]启动推荐引擎，推荐引擎获取前台系统的配置数据；
[0007]获取数据规则模板，根据前台系统的配置数据更改数据规则模板，生成对应的数据规则实例；
[0008]执行数据规则实例，并将执行结果发送给终端设备；
[0009]其中，推荐引擎至少包括
Flink
推荐引擎
。
[0010]在本专利技术提供的基于车联网的信息推荐方法中，启动推荐引擎，推荐引擎获取前台系统的配置数据的步骤之前，还包括：
[0011]接收内部数据和
/
或外部数据，并存储内部数据和
/
或外部数据至数据库；
[0012]根据内部数据和
/
或外部数据加工用户标签；
[0013]通过用户记录数据和用户标签预测用户行为，根据用户行为更换不同的算法模型以切换不同的网关接口地址
。
[0014]在本专利技术提供的基于车联网的信息推荐方法中，前台系统的配置数据至少包括配置文件和
/
或数据参数，
[0015]启动推荐引擎，推荐引擎获取前台系统的配置数据的步骤，包括：
[0016]前台系统进行场景配置，生成配置文件和
/
或数据参数的流程代码；
[0017]启动推荐引擎，推荐引擎获取流程代码
。
[0018]在本专利技术提供的基于车联网的信息推荐方法中，获取数据规则模板，根据配置数据更改数据规则模板，生成对应的数据规则实例的步骤，包括：
[0019]动态编译和加载流程代码得到数据逻辑关系，根据数据逻辑关系和数据流程处理
模板生成对应的数据规则实例
。
[0020]在本专利技术提供的基于车联网的信息推荐方法中，执行数据规则实例，并将执行结果发送给终端设备的步骤，包括：
[0021]接收开源流处理平台数据并解析开源流处理平台数据，判断开源流处理平台数据是否满足场景配置要求；
[0022]获取用户数据，并解析用户数据，对开源流处理平台数据和用户数据中的至少一个进行规则判断，若通过规则判断，则形成推荐数据；
[0023]将推荐数据通过消息队列发送给终端设备
。
[0024]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于车联网的信息推荐系统，包括第一获取模块
、
第二获取模块
、
第一生成模块和执行模块；
[0025]第一获取模块用于获取前台系统的配置数据；
[0026]第二获取模块用于获取数据规则模板；
[0027]第一生成模块用于根据前台系统的配置数据更改数据规则模板，生成对应的数据规则实例；
[0028]执行模块用于执行数据规则实例，并将执行结果发送给终端设备
。
[0029]在本专利技术提供的基于车联网的信息推荐系统中，信息推荐系统还包括接收模块
、
存储模块
、
加工模块和预测模块；
[0030]接收模块用于接收内部数据和
/
或外部数据；
[0031]存储模块用于存储内部数据和
/
或外部数据；
[0032]加工模块用于加工内部数据和
/
或外部数据；
[0033]预测模块用于预测用户行为，更换不同的算法模型以切换不同的网关接口地址
。
[0034]在本专利技术提供的基于车联网的信息推荐系统中，信息推荐系统还包括第二生成模块
、
第三获取模块
、
第三生成模块
、
第一判断模块
、
第二判断模块和发送模块；
[0035]第二生成模块用于在前台系统场景配置完成后，生成配置文件和
/
或数据参数的流程代码；
[0036]第三获取模块用于获取流程代码；
[0037]第三生成模块用于在动态编译和加载流程代码得到数据逻辑关系后，根据数据逻辑关系和数据流程处理模板生成对应的数据规则实例
。
[0038]第一判断模块用于判断接收到的并经过解析的开源流处理平台数据是否满足场景配置要求；
[0039]第二判断模块用于对开源流处理平台数据和用户数据中的至少一个进行规则判断，若通过规则判断，则形成推荐数据；
[0040]发送模块用于将推荐数据通过消息队列发送给终端设备
。
[0041]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种基于车联网的信息推荐设备，包括：
[0042]存储器，用于存储计算机程序；
[0043]处理器，用于执行计算机程序时实现如上的基于车联网的信息推荐方法步骤
。
[0044]此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上的基于车联网的信息推荐方法的步骤
。
[0045]本专利技术通过使用推荐引擎来获取前台系统的配置数据，根据前台系统的配置数据更改获取的数据规则模板，生成对应的数据规则实例并执行该数据规则实例，最后将执行结果发送给终端设备，使得可以根据不同的场景，快速
、
高效
、
准确地进行内容推荐
。
附图说明
[0046]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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专利技术的实施例，对本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于车联网的信息推荐方法，其特征在于，所述方法应用于服务器，所述方法包括以下步骤：启动推荐引擎，所述推荐引擎获取前台系统的配置数据；获取数据规则模板，根据所述前台系统的所述配置数据更改所述数据规则模板，生成对应的数据规则实例；执行所述数据规则实例，并将执行结果发送给终端设备；其中，所述推荐引擎至少包括
Flink
推荐引擎
。2.
如权利要求1的基于车联网的信息推荐方法，其特征在于，所述启动推荐引擎，所述推荐引擎获取前台系统的配置数据的步骤之前，包括：接收内部数据和
/
或外部数据，并存储所述内部数据和
/
或外部数据至数据库；根据所述内部数据和
/
或所述外部数据加工用户标签；通过用户记录数据和所述用户标签预测用户行为，根据所述用户行为更换不同的算法模型以切换不同的网关接口地址
。3.
如权利要求2的基于车联网的信息推荐方法，其特征在于，所述前台系统的所述配置数据至少包括配置文件和数据参数中的一个或多个，所述启动推荐引擎，所述推荐引擎获取前台系统的配置数据的步骤，包括：所述前台系统进行场景配置，生成所述配置文件和
/
或所述数据参数的流程代码；启动所述推荐引擎，所述推荐引擎获取所述流程代码
。4.
如权利要求3的基于车联网的信息推荐方法，其特征在于，所述获取数据规则模板，根据所述配置数据更改所述数据规则模板，生成对应的数据规则实例的步骤，包括：动态编译和加载所述流程代码得到数据逻辑关系，根据所述数据逻辑关系和数据流程处理模板生成对应的数据规则实例
。5.
如权利要求4的基于车联网的信息推荐方法，其特征在于，所述执行所述数据规则实例，并将执行结果发送给终端设备的步骤，包括：接收开源流处理平台数据并解析所述开源流处理平台数据，判断所述开源流处理平台数据是否满足场景配置要求；获取用户数据，并解析所述用户数据，对所述开源流处理平台数据和所述用户数据中的至少一个进行规则判断，若通过所述规则判断，则形成推荐数据；将所述推荐数据通过消息队列发送给所述终端设备
。6.
一种基于车联网的信息推荐系统，其特征在于，所述信息推荐系统包括第一获取模块
、
第二获取模块
、
...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢宝华，叶长青，李尉平，梅柏七，
申请(专利权)人：深圳联友科技有限公司，
类型：发明
国别省市：