【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及停车场推荐，尤其涉及一种停车场推荐方法、装置以及存储介质。
技术介绍
1、随着城市化进程的加速和汽车保有量的不断增加，停车难问题已经成为城市交通的瓶颈之一。在城市中，停车场资源分散且信息不透明，车主在找到合适的停车场时需要花费大量的时间和精力。同时，车主在使用停车场服务时也会面临各种问题，例如找不到空闲车位、不熟悉停车场收费规则、付款不便等问题。这些问题导致停车场资源利用率低，车主的停车体验差。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种停车场推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决上述现有技术中存在的至少一个问题。
2、本申请实施例是这样实现的，第一方面，提供了一种停车场推荐方法，包括：
3、获取目标车辆的实时停车行为数据，基于所述目标车辆的实时停车行为数据，获取所述目标车辆的当前停车行为向量；
4、获取所述目标车辆的当前位置信息或者目的地位置信息；
5、基于所述目标车辆的当前位置信息或者目的地位置信息，获取所述目标车辆的当前位置或者目的地位置的预设范围内的至少一个备选车辆的历史停车行为向量；
6、计算所述目标车辆的当前停车行为向量与所述备选车辆的历史停车行为向量之间的相似度；
7、基于相似度计算结果，获取所述备选车辆的常用停车场信息以及停车服务，向所述目标车辆对应的用户进行推荐。
8、在一实施例中，所述计算所述目标车辆的当前停车行为向量与所述备选车辆的历史停车行
9、对所述当前停车行为向量进行拆解，以得到第一当前停车行为向量以及第二当前停车行为向量；
10、对所述历史停车行为向量进行拆解，以得到第一历史停车行为向量以及第二历史停车行为向量；
11、基于所述第一当前停车行为向量、第二当前停车行为向量、第一历史停车行为向量以及第二历史停车行为向量，采用预设算法，计算所述相似度。
12、在一实施例中，所述基于所述第一当前停车行为向量、第二当前停车行为向量、第一历史停车行为向量以及第二历史停车行为向量，采用预设算法，计算所述相似度，包括：
13、基于余弦相似度算法和/或欧式几何相似度算法，计算所述第一当前停车行为向量与所述第一历史停车行为向量之间的第一相似度；以及
14、基于余弦相似度算法和/或欧式几何相似度算法，计算所述第二当前停车行为向量与所述第二历史停车行为向量之间的第二相似度；
15、按照预设加权规则，分别对所述第一相似度以及所述第二相似度进行加权，得到综合相似度数值。
16、在一实施例中，所述备选车辆包括多个，所述获取所述备选车辆的常用停车场信息以及停车服务，向所述目标车辆对应的用户进行推荐，包括：
17、获取每个所述备选车辆的常用停车场信息以及停车服务；
18、生成推荐列表，将所述备选车辆的常用停车场信息以及停车服务，按照每个所述备选车辆的历史停车行为向量与所述当前停车行为向量之间的相似度，从高到低的顺序，依次排列至所述推荐列表中；
19、向所述目标车辆对应的用户推送所述推荐列表，以供所述用户进行选择。
20、在一实施例中，所述备选车辆包括多个，所述获取所述备选车辆的常用停车场信息以及停车服务，向所述目标车辆对应的用户进行推荐，包括：
21、获取所述相似度最高的备选车辆的常用停车场信息以及停车服务；
22、向所述目标车辆对应的用户推荐所述相似度最高的备选车辆的常用停车场信息以及停车服务。
23、在一实施例中，所述向所述目标车辆对应的用户推荐所述相似度最高的备选车辆的常用停车场信息以及停车服务之后，包括：
24、获取所述相似度最高的备选车辆的常用停车场的位置信息；
25、基于所述目标车辆的当前位置信息以及所述常用停车场的位置信息，规划行驶路线，并引导所述目标车辆按照所述行驶路线到达所述相似度最高的备选车辆的常用停车场。
26、在一实施例中，所述获取所述目标车辆的当前位置或者目的地位置的预设范围内的至少一个备选车辆的停车行为向量，包括：
27、获取多个待推荐停车场中的停车记录；
28、基于所述停车记录，获取多个车辆的历史停车行为数据，基于所述历史停车行为数据，获取每个所述车辆的历史停车行为数据对应的历史停车行为向量，并存储；
29、获取所述目标车辆的当前位置或者目的地位置的预设范围内的至少一个备选车辆的车辆信息；
30、基于所述备选车辆的车辆信息，获取存储的所述备选车辆对应的历史停车行为向量。
31、在一实施例中，所述获取所述备选车辆的常用停车场信息以及停车服务，包括：
32、当存在多个所述备选车辆的历史停车行为向量与所述目标车辆的当前停车行为向量之间的相似度相同时，获取各所述备选车辆的常用停车场信息以及停车服务；
33、获取各所述备选车辆的常用停车场信息以及停车服务中重合度最高的常用停车场信息以及停车服务。
34、第二方面，提供了一种停车场推荐装置，所述装置，包括：
35、当前停车行为向量获取单元，用于获取目标车辆的实时停车行为数据，基于所述目标车辆的实时停车行为数据，获取所述目标车辆的当前停车行为向量；
36、位置信息获取单元，用于获取所述目标车辆的当前位置信息或者目的地位置信息；
37、备选车辆的停车行为向量获取单元，用于基于所述目标车辆的当前位置信息或者目的地位置信息，获取所述目标车辆的当前位置或者目的地位置的预设范围内的至少一个备选车辆的历史停车行为向量；
38、相似度确定单元，用于计算所述当前停车行为向量与所述备选车辆的历史停车行为向量之间的相似度；
39、推荐单元，用于基于相似度计算结果，获取所述备选车辆的常用停车场信息以及停车服务，向所述目标车辆对应的用户进行推荐。
40、第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上述项所述的停车场推荐方法。
41、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如上述所述的停车场推荐方法。
42、上述停车场推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，其方法实现，包括：获取目标车辆的实时停车行为数据，基于所述目标车辆的实时停车行为数据，获取所述目标车辆的当前停车行为向量；获取所述目标车辆的当前位置信息或者目的地位置信息；基于所述目标车辆的当前位置信息或者目的地位置信息，获取所述目标车辆的当前位置或者目的地位置的预设范围内的至少一个备选车辆的历史停车行为向量；计算所述目标车辆的当前停车行为向量与所述备选车辆的历史停车行为向量之间的相似度；基于相似度计算结果，获取所述备选车辆的常用本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种停车场推荐方法，其特征在于，所述方法，包括：
2.如权利要求1所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述计算所述目标车辆的当前停车行为向量与所述备选车辆的历史停车行为向量之间的相似度，包括：
3.如权利要求2所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述基于所述第一当前停车行为向量、第二当前停车行为向量、第一历史停车行为向量以及第二历史停车行为向量，采用预设算法，计算所述相似度，包括：
4.如权利要求1所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述备选车辆包括多个，所述获取所述备选车辆的常用停车场信息以及停车服务，向所述目标车辆对应的用户进行推荐，包括：
5.如权利要求1所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述备选车辆包括多个，所述获取所述备选车辆的常用停车场信息以及停车服务，向所述目标车辆对应的用户进行推荐，包括：
6.如权利要求4所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述向所述目标车辆对应的用户推荐所述相似度最高的备选车辆的常用停车场信息以及停车服务之后，包括：
7.如权利要求1所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述获取所
8.如权利要求1所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述获取所述备选车辆的常用停车场信息以及停车服务，包括：
9.一种停车场推荐装置，其特征在于，所述装置，包括：
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1-8任一项所述的停车场推荐方法。
...【技术特征摘要】
1.一种停车场推荐方法，其特征在于，所述方法，包括：
2.如权利要求1所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述计算所述目标车辆的当前停车行为向量与所述备选车辆的历史停车行为向量之间的相似度，包括：
3.如权利要求2所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述基于所述第一当前停车行为向量、第二当前停车行为向量、第一历史停车行为向量以及第二历史停车行为向量，采用预设算法，计算所述相似度，包括：
4.如权利要求1所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述备选车辆包括多个，所述获取所述备选车辆的常用停车场信息以及停车服务，向所述目标车辆对应的用户进行推荐，包括：
5.如权利要求1所述的停车场推荐方法，其特征在于，所述备选车辆包括多个，所述获取所述备选车辆的常用停车场信息以及停车服...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯长春，李开榆，
申请(专利权)人：深圳市顺易通信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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