推荐方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品制造方法及图纸

本公开是关于一种推荐方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品，应用于训练后的推荐模型，所述推荐模型包括第一获取模块、第一门控循环单元GRU模块、第一兴趣学习模块，所述方法包括：利用所述第一获取模块获取车辆运行过程中的车辆环境数据、所述车辆的用户的行为数据以及所述用户针对车辆功能服务的偏好数据；利用所述第一GRU模块，基于所述行为数据以及所述车辆环境数据，确定车辆运行场景，并基于所述车辆运行场景生成初始车辆功能服务；利用所述第一兴趣学习模块，基于所述偏好数据调整所述初始车辆功能服务，得到目标车辆功能服务，基于所述目标车辆功能服务为所述用户推荐车辆的功能服务。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及车辆，尤其涉及一种推荐方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。

技术介绍

1、随着车辆智能化水平的不断提升，车辆内的功能服务日益丰富，极大提升了用户的出行体验。然而，随着车辆内的功能服务的增加，用户在实际使用中常常面临操作界面繁琐、功能切换复杂的问题。尤其是在驾驶过程中，用户需要在多项功能中快速查找所需服务，却因操作步骤繁琐或界面提示不够直观而难以高效完成目标，基于此，智能化的向用户推荐车辆的功能服务，使得用户无需自己查找各功能服务显得尤为重要，但目前的车辆功能服务的推荐方法的准确度和灵活性差。

技术实现思路

1、为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种推荐方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。

2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种推荐方法，应用于训练后的推荐模型，所述推荐模型包括第一获取模块、第一门控循环单元gru模块、第一兴趣学习模块，所述方法包括：

3、利用所述第一获取模块获取车辆运行过程中的车辆环境数据、所述车辆的用户的行为数据以及所述用户针对本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种推荐方法，其特征在于，应用于训练后的推荐模型，所述推荐模型包括第一获取模块、第一门控循环单元GRU模块、第一兴趣学习模块，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述推荐模型的训练方法包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建样本车辆环境数据与所述样本用户的行为数据之间的关联关系，得到样本车辆运行场景，包括：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述利用预设的神经网络模型的第二获取模块获取样本数据集，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户针对车辆功能服务的偏好数据的...

【技术特征摘要】

1.一种推荐方法，其特征在于，应用于训练后的推荐模型，所述推荐模型包括第一获取模块、第一门控循环单元gru模块、第一兴趣学习模块，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的推荐方法，其特征在于，所述推荐模型的训练方法包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建样本车辆环境数据与所述样本用户的行为数据之间的关联关系，得到样本车辆运行场景，包括：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述利用预设的神经网络模型的第二获取模块获取样本数据集，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户针对车辆功能服务的偏好数据的确定方法包括以下至少之一：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一兴趣学习模块得到的目标车...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈昭萌，项玲，
申请(专利权)人：斑马网络技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：