[发明专利]数据推送方法、装置、存储介质及一种车辆

说明书

本发明公开了一种数据推送方法、装置、存储介质及一种车辆。其中，该方法包括：响应于检测到目标车辆的电台功能处于打开状态，获取驾驶目标车辆的目标用户的用户状态信息，及多个电台的电台状态信息，用户状态信息包括如下至少之一：目标用户的历史电台节目收听信息和目标用户的身份信息，电台状态信息包括：多个电台的电台节目信息；基于知识图谱对用户状态信息及电台状态信息进行特征学习，得到目标用户对应的第一向量，多个电台对应的多个第二向量；将第一向量与多个第二向量进行匹配，确定多个电台中的目标电台；控制目标车辆播放目标电台的电台节目信息。本发明解决了相关技术中电台节目推荐内容单一的技术问题。

技术领域

本发明涉及智能电台推荐领域，具体而言，涉及一种数据推送方法、装置、存储介质及一种车辆。

背景技术

随着智能电台推荐的发展，越来越多的领域都引入了智能电台推荐功能，当前的推荐算法大部分采用协同过滤推荐，协同过滤推荐属于最早的推荐算法之一，基于协同过滤的推荐系统是从用户的角度来进行相应推荐的，即，用户获得的推荐结果是系统从用户的购买模式或浏览行为等隐式获得的，不需要用户努力地找到适合自己兴趣的推荐信息，例如，通过让用户填写一些调查表格等，因此，也不能挖掘出用户更多的兴趣。进一步使得，通过协同过滤推荐难以发现用户潜在的但自己尚未发现的兴趣偏好，从而使得电台节目推荐内容单一。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了数据推送方法、装置、存储介质及一种车辆，以至少解决相关技术中电台节目推荐内容单一的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种数据推送方法，包括：响应于检测到目标车辆的电台功能处于打开状态，获取驾驶目标车辆的目标用户的用户状态信息，及多个电台的电台状态信息，用户状态信息包括如下至少之一：目标用户的历史电台节目收听信息和目标用户的身份信息，电台状态信息包括：多个电台的电台节目信息；基于知识图谱对用户状态信息及电台状态信息进行特征学习，得到目标用户对应的第一向量，多个电台对应的多个第二向量；将第一向量与多个第二向量进行匹配，确定多个电台中的目标电台；控制目标车辆播放目标电台的电台节目信息。

可选的，基于知识图谱对所述用户状态信息及所述电台状态信息进行特征学习，得到所述目标用户对应的第一向量，所述多个电台对应的多个第二向量，包括：对所述用户状态信息及所述电台状态信息进行格式转换，得到所述用户状态信息对应的第一转换信息，及所述电台状态信息对应的第二转换信息，所述第一转换信息和所述第二转换信息采用三元组格式；基于知识图谱对所述第一转换信息和所述第二转换信息进行特征学习，得到所述第一向量，所述第二向量。

可选的，将所述第一向量与所述多个第二向量进行匹配，确定所述多个电台中的目标电台，包括：确定所述多个第二向量对应的目标权重，所述目标权重用于表示所述多个第二向量对所述目标用户喜好的影响程度；基于所述目标权重确定所述第一向量与所述多个第二向量之间的目标距离；确定所述目标距离中最大距离对应的电台为所述目标电台。

可选的，确定所述多个第二向量对应的目标权重，包括：确定对每个电台的电台节目进行搜索的关键词数量；基于所述关键词数量，确定权重总值；获取所述权重总值与目标系数的乘积，得到第一乘积；获取所述权值常量与所述第一乘积的差值，得到目标差值；确定所述目标差值为所述目标权重。

可选的，基于所述目标权重确定所述第一向量与所述多个第二向量之间的目标距离，包括：确定所述第一向量与每个第二向量之间的空间距离；获取所述目标权重与所述空间距离的乘积，得到所述目标距离。

可选的，获取驾驶所述目标车辆的目标用户的用户状态信息，包括：在所述目标用户为首次使用所述电台功能的情况下，获取所述目标用户的社交圈信息，所述社交圈信息用于表示所述目标用户的社会关系；将所述社交圈信息确定为所述目标用户的用户状态信息。