[发明专利]一种车友推荐方法及系统

说明书

本发明实施例公开了一种车友推荐方法及系统，用于提高车友间推荐的精准度。本发明实施例方法包括：从车辆数据库中获取至少两个车友对应的多维度数据；分别根据多维度数据，生成第一车友的第一特征向量，及第二车友的第二特征向量；计算第一特征向量与第二特征向量之间的相似度，并在相似度大于预设阈值时，将所述两个车友在第一车友和第二车友之间相互推荐。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种车友推荐方法及系统。

背景技术

随着网络及生活水平的快速发展，汽车交友已成为人们日常生活中的一种娱乐方式，而现阶段基于汽车相关信息的交友，一般都是通过线下的本地车友汇来实现的。

而对于已有的线上交友方式，在推荐车友前，一般需要用户在注册账号时，输入繁多的个人基本文字信息，从而导致车友大多以游客的身份登陆，且在推荐车友时，仅以车友之间的距离远近作为推荐依据，从而导致车友的推荐成功率较低，降低了用户的使用体验。

发明内容

本发明实施例提供了一种车友推荐方法及系统，用于获取每个车友的多维度数据，并根据该多维度数据生成每个车友的特征向量，并在车友间特征向量的相似度超过预设阈值时，进行相互推荐，实现了车友间的精准推荐，提高了推荐的成功率。

本发明实施例第一方面提供了一种车友推荐方法，包括：

从车辆数据库中获取至少两个车友对应的多维度数据；

分别根据多维度数据，生成第一车友的第一特征向量，及第二车友的第二特征向量；

计算第一特征向量与第二特征向量之间的相似度，并在相似度大于预设阈值时，将所述两个车友在第一车友和第二车友之间相互推荐。

优选的，多维度数据至少包括：车辆基本信息、车主基本信息、车主兴趣信息及车主常去地点的位置信息中的一种或多种。

优选的，分别根据多维度数据，生成第一车友的第一特征向量，及第二

车友的第二特征向量，包括：

预先设置车辆基本信息、车主基本信息、车主兴趣信息及车主常去地点的位置信息的分类条件及各分类条件对应的特征值；

根据分类条件及各分类条件对应的特征值，分别将第一车友和第二车友的多维度数据，对应生成第一特征值和第二特征值；

将第一特征值和第二特征值分别组成第一特征向量和第二特征向量。

优选的，计算相似度的方法包括：协同过滤算法；

协同过滤算法，包括：余弦相似度或杰卡德相似度；

计算第一特征向量与第二特征向量之间的相似度，包括：

通过余弦相似度来计算第一特征向量和第二特征向量之间的相似度。

优选的，在通过余弦相似度来计算第一特征向量和第二特征向量之间的相似度之后，该方法还包括：

预先设置与距离相关的权重函数，并获取第一车友和第二车友之间的距离；

根据权重函数及距离，获取距离对应的权重系数；

计算第一特征向量和第二特征向量之间余弦值与权重系数的乘积，以乘积作为第一车友和第二车友之间的相似度。

优选的，在从车辆数据库中获取至少两个车友对应的多维度数据之前，该方法还包括：

接收车友的图像注册信息，图像注册信息为车友在车辆数据库中的唯一身份标识。

本发明实施例第二方面提供了一种车友推荐系统，包括：