[发明专利]一种车辆品牌的推荐方法及装置

权利要求书

1.一种车辆品牌的推荐方法，其特征在于，包括：

步骤S1：选取车辆的静态信息及预设时间段内车辆的历史轨迹数据；

步骤S2：对所述静态信息和所述历史轨迹数据按照不同维度进行统计，得到统计结果；

所述对所述静态信息和所述历史轨迹数据按照不同维度进行统计，具体为：对所述静态信息和降噪后的历史轨迹数据按照不同的维度进行统计；

所述静态信息，包括：车辆的品牌、重量及车牌号码；

所述历史轨迹数据，包括：车辆的车牌号码及时间维度上一系列的位置数据；

所述步骤S2，具体包括：

根据车牌号码对所述静态信息和所述历史轨迹数据进行融合，得到各车辆的综合数据；

对各综合数据，执行以下操作中的至少一项：

按照车辆的品牌，对各综合数据进行分类统计，得到各品牌的车辆数量；

按照车辆的重量，对各综合数据进行分类统计，得到各重量区间的车辆数量；

按照车辆的品牌和重量，对各综合数据进行分类统计，得到各品牌在各重量区间的车辆数量；

对各综合数据，执行以下操作中的至少一项：

将各综合数据中的位置数据与各维修站的位置数据进行匹配，得到匹配的位置数据的数量并作为维修站停靠次数，按照车辆的品牌和维修站停靠次数，对各综合数据进行分类统计，得到各品牌在各维修站停靠次数区间的车辆数量；

将各综合数据中的位置数据与各维修站的位置数据进行匹配，得到匹配的位置数据的数量并作为维修站停靠次数，按照车辆的品牌和维修站停靠次数，以预设时间维度对各综合数据进行分类统计，得到预设时间维度中各品牌在各维修站停靠次数区间的车辆数量；

将各综合数据中的位置数据与各维修站的位置数据进行匹配，得到匹配的位置数据，计算所述匹配的位置处车辆的行驶里程并作为保养行驶里程，按照车辆的品牌和保养行驶里程，对各综合数据进行分类统计，得到各品牌在各保养行驶里程区间的车辆数量；

步骤S3：根据所述统计结果，预测各品牌的车辆销量及车辆质量；

步骤S4：根据车辆选购者的需求、预测的各品牌的车辆销量及车辆质量，向所述车辆选购者推荐车辆品牌；其中，

在步骤S1之后，还包括：对所述历史轨迹数据进行降噪处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述根据所述统计结果，预测各品牌的车辆销量，具体为：

执行以下操作中的至少一项：

根据所述各品牌的车辆数量，预测各品牌的车辆销量；

根据所述各重量的车辆数量，预测各重量区间的车辆销量；

根据所述各品牌在各重量区间的车辆数量，预测各品牌在各重量区间的车辆销量。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述根据所述统计结果，预测各品牌的车辆质量，具体为：

执行以下操作中的至少一项：

根据所述各品牌在各维修站停靠次数区间的车辆数量，预测各品牌的车辆质量；

根据所述预设时间维度中各品牌在各维修站停靠次数区间的车辆数量，预测各品牌的车辆质量；

根据所述各品牌在各保养行驶里程区间的车辆数量，预测各品牌的车辆质量。