[发明专利]一种车辆品牌的推荐方法及装置

说明书

本发明公开了一种车辆品牌的推荐方法及装置，属于智能交通大数据领域。所述方法包括：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；对选取的静态信息和历史轨迹数据按照不同维度进行统计，得到统计结果；根据统计结果，预测各品牌的车辆销量及车辆质量；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，向车辆选购者推荐车辆品牌。本发明中，基于最原始的车辆的静态信息及车辆的轨迹数据，预测出各品牌的车辆销量和车辆质量，进而为车辆选购者提供详细的参考标准，解决了车辆选购者选择难的困扰；同时，还可以为车辆生产厂家提供精准的市场数据，便于车辆生产厂家及时调整生产策略及改进车辆质量。

技术领域

本发明涉及智能交通大数据领域，尤其涉及一种车辆品牌的推荐方法及装置。

背景技术

随着社会经济的快速发展，无论是私家车还是物流运输车都在以指数级的速度飞速增长；各车辆生产厂家也在不断的推出各种品牌、各种功能、各种大小的车辆，面对如此多种类的车辆，对于购车者来说，特别是没有经验的购车者来说，如何选购一款满足自己需求并且性价比高的车辆成为了困扰；同时，对于车辆生产厂家而言，随时投入市场的车辆的增加，对生产问题的汇总也变得越来越复杂。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明提供一种车辆品牌的推荐方法及装置。

一方面，本发明提供一种车辆品牌的推荐方法，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；

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。

可选地，所述步骤S2之前，还包括：对所述历史轨迹数据进行降噪处理；

对应地，所述步骤S2中，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：对所述静态数据和降噪后的历史轨迹数据按照不同的维度进行统计。

可选地，所述静态数据，包括：车辆的品牌、重量及车牌号码；

可选地，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；

对应地，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；