[发明专利]行车行为推荐方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供一种行车行为推荐方法、装置、电子设备及存储介质，行车行为推荐方法，包括：获取当前时间、用户驾驶车辆的位置信息及用户驾驶车辆的场景信息；获取预先构建的目标用户的用户画像；根据所述当前时间、所述位置信息、所述场景信息、所述目标用户的用户画像及预设的行为推荐模型，得到推荐行车行为；根据所述推荐行车行为，发送对应的输出指令至所述用户驾驶车辆，以使所述用户驾驶车辆的输出设备输出对应的推荐信息。本申请行车行为推荐方法、装置、电子设备及存储介质，可较为深入地为用户的行车行为进行推荐，使得为用户的行车行为推荐能取得较好的推荐效果。

技术领域

本申请涉及智能驾驶技术领域，具体而言，涉及一种行车行为推荐方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着科学技术的不断发展与进步，智能网联汽车已越来越普遍。目前，智能网联汽车能在用户驾驶时为用户的行车行为(例如，关空调、开窗、调低空调温度、停车等等)进行推荐，但智能网联汽车的发展还不够成熟，大多的智能网联汽车在为用户进行行车行为推荐时，只能进行表面的、简单的行车行为推荐，不够深入，导致了为用户的行车行为推荐难以取得较好的推荐效果。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种行车行为推荐方法、装置、电子设备及存储介质，可较为深入地为用户的行车行为进行推荐，使得为用户的行车行为推荐能取得较好的推荐效果。

第一方面，本申请实施例提供了一种行车行为推荐方法，包括：

获取当前时间、用户驾驶车辆的位置信息及用户驾驶车辆的场景信息；

获取预先构建的目标用户的用户画像；

根据所述当前时间、所述位置信息、所述场景信息、所述目标用户的用户画像及预设的行为推荐模型，得到推荐行车行为；

根据所述推荐行车行为，发送对应的输出指令至所述用户驾驶车辆，以使所述用户驾驶车辆的输出设备输出对应的推荐信息。

在上述实现过程中，本申请实施例的行车行为推荐方法，通过获取的当前时间、位置信息、场景信息、目标用户的用户画像及预设的行为推荐模型，得到推荐行车行为，考虑了不同的情况下、不同的用户可能的行车行为，可以深入地感知用户所需；再根据推荐行车行为，发送对应的输出指令至用户驾驶车辆，以使用户驾驶车辆的输出设备输出对应的推荐信息，由此可以较为深入地为用户的行车行为进行推荐，使得为用户的行车行为推荐能取得较好的推荐效果。

进一步地，所述目标用户的用户画像包括所述目标用户的驾驶画像、座舱画像、环境画像及出行意图画像中的一种或几种。

在上述实现过程中，该方法中目标用户的用户画像包括的内容，可以使得本申请实施例的行车行为推荐方法能更为深入地感知用户所需，更为深入地为用户的行车行为进行推荐，使得为用户的行车行为推荐能取得的推荐效果更佳。

进一步地，所述根据所述当前时间、所述位置信息、所述场景信息、所述目标用户的用户画像及预设的行为推荐模型，得到推荐行车行为，包括：

获取所述当前时间之前的预定时间内的用户行车行为；

基于所述位置信息、所述场景信息及所述用户行车行为，组成对应的信息序列；

根据所述信息序列、所述目标用户的用户画像及预设的行为推荐模型，得到所述推荐行车行为。

在上述实现过程中，该方法通过获取的位置信息、场景信息及用户行车行为，组成对应的信息序列，再根据信息序列、目标用户的用户画像及预设的行为推荐模型，得到推荐行车行为，可以更为准确、有效地得到推荐行车行为，进而更好地为用户的行车行为进行推荐，使得为用户的行车行为推荐能取得的推荐效果更佳。

进一步地，所述预设的行为推荐模型包括预设的深度学习模型及预设的机器学习模型；