[发明专利]基于网络平台的购车推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于网络平台的购车推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

接收客户输入的购车描述信息；

从所述购车描述信息中提取偏好识别特征；

利用所述偏好识别特征及预先构建的偏好识别模型，确定所述客户的偏好类型；

获取与所述客户的偏好类型对应的车辆信息；

将获取的车辆信息作为推荐信息推送给所述客户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：按照以下方式构建偏好识别模型：

确定偏好识别模型的拓扑结构；

收集大量历史购车数据作为训练数据，并对所述训练数据进行偏好类型标注；

从所述训练数据中提取偏好识别特征；

利用所述偏好识别特征及标注信息训练得到模型参数。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述偏好识别特征包括：用户特征和车辆特征；所述用户特征包括以下任意一项或多项：年龄、性别、职业、爱好、地域；所述车辆特征包括以下任意一项或多项：用途、品牌系列、功率、排量、变速箱类型、油耗、价格。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据历史购车数据聚类得到各偏好类型对应的车辆参数，建立偏好类型与车辆参数的对应关系；

所述获取与所述客户的偏好类型对应的车辆信息包括：

根据所述对应关系确定所述客户的偏好类型对应的车辆参数；

将所述客户的偏好类型对应的车辆参数作为关键词，从车辆数据库中检索得到与所述客户的偏好类型对应的车辆信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据历史购车数据聚类得到各偏好类型对应的车辆参数包括：

获取历史购车数据；

从所述历史购车数据中提取偏好识别特征；

根据所述偏好识别特征对所述历史购车数据进行聚类，得到聚类信息，所述聚类信息为偏好类型；

获取偏好类型相同的历史购车数据中的车辆参数，得到各偏好类型对应的车辆参数。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述将获取的车辆信息包括以下任意一项或多项：链接地址、文本描述信息、图片信息、视频信息。

7.一种基于网络平台的购车推荐系统，其特征在于，所述系统包括：

接收模块，用于接收客户输入的购车描述信息；

特征提取模块，用于从所述购车描述信息中提取偏好识别特征；

偏好确定模块，用于利用所述偏好识别特征及预先构建的偏好识别模型，确定所述客户的偏好类型；

信息获取模块，用于获取与所述客户的偏好类型对应的车辆信息；

信息推荐模块，用于将获取的车辆信息作为推荐信息推送给所述客户。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：模型构建模块，用于构建偏好识别模型；

所述模型构建模块包括：

拓扑结构确定单元，用于确定偏好识别模型的拓扑结构；

数据收集单元，用于收集大量历史购车数据作为训练数据，并对所述训练数据进行偏好类型标注；

特征提取单元，用于从所述训练数据中提取偏好识别特征；

训练单元，用于利用所述偏好识别特征及标注信息训练得到模型参数。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：

聚类模块，用于根据历史购车数据聚类得到各偏好类型对应的车辆参数，

对应关系建立模块，用于建立偏好类型与车辆参数的对应关系；

所述信息获取模块包括：

参数确定单元，用于根据所述对应关系确定所述客户的偏好类型对应的车辆参数；

检索单元，用于将所述客户的偏好类型对应的车辆参数作为关键词，从车辆数据库中检索得到与所述客户的偏好类型对应的车辆信息。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述聚类模块包括：

数据获取单元，用于获取历史购车数据；

特征提取单元，用于从所述历史购车数据中提取偏好识别特征；

聚类单元，用于根据所述偏好识别特征对所述历史购车数据进行聚类，得到聚类信息，所述聚类信息为偏好类型；

参数获取单元，用于获取偏好类型相同的历史购车数据中的车辆参数，得到各偏好类型对应的车辆参数。