【技术实现步骤摘要】
本申请涉及信息处理，具体涉及一种车辆推荐信息的处理方法、系统、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、随着科技的发展，汽车展览（以下简称车展）及线下售车实体店也在向着智能化的方向发展，在用户对展示车辆感兴趣时，会单独靠近展出车辆近距离了解，同时存在想要进一步了解车辆推荐信息的需求。
2、现有的用户获取车辆推荐信息方式，多为通过展出车辆处的智能设备推送展出车辆的优势信息，而实际上不同的用户对于车辆推荐信息的潜在需求不同，展出车辆的优势信息与用户的潜在需求不相符，往往需要用户在展出车辆处的智能设备中自己查询，无法满足用户对于车辆推荐信息个性化的潜在需求。
技术实现思路
1、本申请提供一种车辆推荐信息的处理方法、装置、存储介质及电子设备，通过检测用户进入目标车辆区域后,获取用户对各车型部位的交互行为数据,并根据这些多维的交互行为数据计算出每个车型部位的关注分值,能够准确判断用户感兴趣的目标车型部位。同时根据用户对于汽车领域的了解程度，输出更加贴合用户了解程度的车辆推荐信息，进而满足用户对于车辆推荐信息个性化的潜在需求。
2、第一方面，本申请提供了一种车辆推荐信息的处理方法，所述方法包括：
3、检测到用户进入目标车辆所在的区域时，获取所述用户对所述目标车辆的各车型部位的交互行为数据；
4、根据所述交互行为数据，计算所述用户对所述各车型部位对应的关注分值；
5、将大于关注阈值的关注分值确定为目标关注分值，并将所述目标关注分值对应的车型部
6、获取所述用户的车辆浏览信息，并根据所述基本信息确定所述用户的车辆了解程度；
7、基于所述车辆了解程度，向所述用户推送所述目标车型部位对应的车辆推荐信息。
8、通过采用上述技术方案，通过检测用户进入目标车辆区域后,获取用户对各车型部位的交互行为数据,并根据这些多维的交互行为数据计算出每个车型部位的关注分值,能够准确判断用户感兴趣的目标车型部位。同时根据用户对于汽车领域的了解程度，输出更加贴合用户了解程度的车辆推荐信息，进而满足用户对于车辆推荐信息个性化的潜在需求。
9、可选的，所述根据所述交互行为数据，计算所述用户对所述各车型部位对应的关注分值，包括：
10、分别确定各车型部位的交互行为数据对应的权重值，所述交互行为数据包括视线聚焦时长、手指触摸频次、语音提及频次以及按钮点击频次；
11、对所述各车型部位的交互行为数据进行加权求和，得到所述用户对所述各车型部位对应的关注分值。
12、通过采用上述技术方案，按照预设的权重值对各交互行为进行加权求和,最终得到该部位的综合关注分值。这种基于权重计算的方法充分考虑了不同交互行为对判断用户兴趣的不同贡献度,与直接求和计算相比,可以提高关注分值的精确性,更准确地反映用户的兴趣部位。
13、可选的，所述获取所述用户对所述目标车辆的各车型部位的交互行为数据，包括：
14、控制摄像头对所述用户进行视线跟踪，得到所述用户对所述各车型部位对应的视线聚焦时长数据；
15、获取所述目标车辆的车身传感器采集的触碰信息，统计得到所述各车型部位分别对应的手指触摸频次数据以及功能按钮点击频次数据；
16、获取所述用户的语音数据以及所述各车型部位的关键词文本，比对所述语音数据与所述关键词文本，得到所述各车型部位的语音提及频次数据。
17、通过采用上述技术方案，通过控制摄像头获取用户的视线聚焦时长数据,这样可以分析用户通过视觉注意力观察的部位;同时它利用车身传感器采集手指触碰和按钮点击的数据,直接反映用户的手部操作兴趣;此外还获取用户语音数据,并与部位关键词比较分析提及频次,判断口头兴趣。相比直接使用单一数据,该方案综合运用多模式传感器采集用户的视线、触碰和语音交互数据。这些多维度的交互分析可以使兴趣判断更加准确全面,避免因单一数据而出现的偏差。
18、可选的，所述分别确定各车型部位的交互行为数据对应的权重值，包括：
19、获取所述各车型部位的历史交互行为数据，计算所述各车型部位的历史交互行为数据的平均值；
20、根据所述历史交互行为数据的平均值，分别确定各车型部位的交互行为数据对应的权重值。
21、通过采用上述技术方案，通过获取大量用户的各车型部位历史交互行为数据,计算出每类交互行为在不同部位上的平均发生频次。基于这些历史交互规律,该方案合理设定各交互行为的权重。计算关注分值时,对那些更能代表用户兴趣的交互行为给予更大权重,可以使关注分值更准确地反映真实用户兴趣分布。
22、可选的，所述获取所述用户的基本信息，并根据所述基本信息确定所述用户的车辆了解程度，包括：
23、向所述用户携带的移动终端发送历史搜索请求信息，获取所述移动终端发送的车辆浏览信息；
24、根据所述用户的车辆浏览信息，确定所述用户的车辆了解程度所在的了解程度级别，所述了解程度级别包括专业、普通以及初级。
25、通过采用上述技术方案，向用户的移动终端获取历史车辆浏览信息,这些信息反映了用户的车辆知识面。然后,该方案会分析浏览信息中包含的专业词汇,如果频繁出现专业词汇,则可以判断用户的车辆专业知识储备较丰富,属于高级别的“专业”用户。相比直接让用户进行自我评估,这种基于用户历史行为的数据判断可以更加客观准确地评估用户的车辆了解程度。
26、可选的，所述根据所述用户的车辆浏览信息，确定所述用户的车辆了解程度所在的了解程度级别，包括：
27、获取汽车领域关键词；
28、对所述汽车领域关键词进行向量化处理，得到领域关键词向量文本；
29、对所述车辆浏览信息进行向量化处理，得到浏览信息向量文本；
30、确定所述浏览信息向量文本中所述领域关键词向量文本的出现频次；
31、基于所述出现频次确定所述用户的车辆了解程度所在的了解程度级别。
32、通过采用上述技术方案，相比直接文本匹配判断,这种向量化表示技术可以量化判断用户浏览信息与专业词汇的相关程度,实现对用户车辆知识水平的精确评估。它利用向量计算实现了用户分类的数学化和定量化。
33、可选的，所述基于所述车辆了解程度，向所述用户推送所述目标车型部位对应的车辆推荐信息，包括：
34、若所述用户的了解程度级别为专业，则向所述用户推送参数类型的所述目标车型部位对应的车辆推荐信息；
35、若所述用户的了解程度级别为普通，则向所述用户推送功能类型的所述目标车型部位对应的车辆推荐信息；
36、若所述用户的了解程度级别为初级，则向所述用户推送介绍类型的所述目标车型部位对应的车辆推荐信息。
37、通过采用上述技术方案，在确定用户的车辆了解程度后,会针对不同级别的用户推送不同形式的信息。对专业用户推送参数型信息,满足其对性能数据的兴趣本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种车辆推荐信息的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述交互行为数据，计算所述用户对所述各车型部位对应的关注分值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户对所述目标车辆的各车型部位的交互行为数据，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别确定各车型部位的交互行为数据对应的权重值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户的车辆浏览信息，并根据所述车辆浏览信息确定所述用户的车辆了解程度，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户的车辆浏览信息，确定所述用户的车辆了解程度所在的了解程度级别，包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述车辆了解程度，向所述用户推送所述目标车型部位对应的车辆推荐信息，包括：
8.一种车辆推荐信息的处理系统，其特征在于，所述系统包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器、用户接口及网络
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有指令，当所述指令被执行时，执行如权利要求1-7任意一项所述的方法步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种车辆推荐信息的处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述交互行为数据，计算所述用户对所述各车型部位对应的关注分值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户对所述目标车辆的各车型部位的交互行为数据，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别确定各车型部位的交互行为数据对应的权重值，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户的车辆浏览信息，并根据所述车辆浏览信息确定所述用户的车辆了解程度，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户的车辆浏览信息，确定所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈祺，
申请(专利权)人：北京永泰万德信息工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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