[發明專利]一種車輛品牌的推薦方法及裝置

有效

• 申請號: 201711377288.4
• 申請日: 2017-12-19
• 公開（公告）號: CN108197977B
• 公開（公告）日: 2020-11-27
• 發明（設計）人: 楊海;孫智彬;楊曉明;張鶴高;張縉
• 申請（專利權）人: 北京中交興路信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q30/02
• 分類號: G06Q30/02;G06Q10/06;G06F17/18
• 代理公司: 北京辰權知識產權代理有限公司 11619
• 代理人: 劉廣達

本發明公開了一種車輛品牌的推薦方法及裝置，屬于智能交通大數據領域。所述方法包括：選取車輛的靜態信息及預設時間段內車輛的歷史軌跡數據；對選取的靜態信息和歷史軌跡數據按照不同維度進行統計，得到統計結果；根據統計結果，預測各品牌的車輛銷量及車輛質量；根據車輛選購者的需求、預測的各品牌的車輛銷量及車輛質量，向車輛選購者推薦車輛品牌。本發明中，基于最原始的車輛的靜態信息及車輛的軌跡數據，預測出各品牌的車輛銷量和車輛質量，進而為車輛選購者提供詳細的參考標準，解決了車輛選購者選擇難的困擾；同時，還可以為車輛生產廠家提供精準的市場數據，便于車輛生產廠家及時調整生產策略及改進車輛質量。

技術領域

本發明涉及智能交通大數據領域，尤其涉及一種車輛品牌的推薦方法及裝置。

背景技術

隨著社會經濟的快速發展，無論是私家車還是物流運輸車都在以指數級的速度飛速增長；各車輛生產廠家也在不斷的推出各種品牌、各種功能、各種大小的車輛，面對如此多種類的車輛，對于購車者來說，特別是沒有經驗的購車者來說，如何選購一款滿足自己需求并且性價比高的車輛成為了困擾；同時，對于車輛生產廠家而言，隨時投入市場的車輛的增加，對生產問題的匯總也變得越來越復雜。

發明內容

為解決現有技術的不足，本發明提供一種車輛品牌的推薦方法及裝置。

一方面，本發明提供一種車輛品牌的推薦方法，包括：

步驟S1：選取車輛的靜態信息及預設時間段內車輛的歷史軌跡數據；

步驟S2：對所述靜態信息和所述歷史軌跡數據按照不同維度進行統計，得到統計結果；

步驟S3：根據所述統計結果，預測各品牌的車輛銷量及車輛質量；

步驟S4：根據車輛選購者的需求、預測的各品牌的車輛銷量及車輛質量，向所述車輛選購者推薦車輛品牌。

可選地，所述步驟S2之前，還包括：對所述歷史軌跡數據進行降噪處理；

對應地，所述步驟S2中，所述對所述靜態信息和所述歷史軌跡數據按照不同維度進行統計，具體為：對所述靜態數據和降噪后的歷史軌跡數據按照不同的維度進行統計。

可選地，所述靜態數據，包括：車輛的品牌、重量及車牌號碼；

可選地，所述歷史軌跡數據，包括：車輛的車牌號碼及時間維度上一系列的位置數據；

對應地，所述步驟S2，具體包括：

根據車牌號碼對所述靜態信息和所述歷史軌跡數據進行融合，得到各車輛的綜合數據；

對各綜合數據，執行以下操作中的至少一項：

按照車輛的品牌，對各綜合數據進行分類統計，得到各品牌的車輛數量；

按照車輛的重量，對各綜合數據進行分類統計，得到各重量區間的車輛數量；

按照車輛的品牌和重量，對各綜合數據進行分類統計，得到各品牌在各重量區間的車輛數量；

對各綜合數據，執行以下操作中的至少一項：

將各綜合數據中的位置數據與各維修站的位置數據進行匹配，得到匹配的位置數據的數量并作為維修站停靠次數，按照車輛的品牌和維修站停靠次數，對各綜合數據進行分類統計，得到各品牌在各維修站停靠次數區間的車輛數量；

將各綜合數據中的位置數據與各維修站的位置數據進行匹配，得到匹配的位置數據的數量并作為維修站停靠次數，按照車輛的品牌和維修站停靠次數，以預設時間維度對各綜合數據進行分類統計，得到預設時間維度中各品牌在各維修站停靠次數區間的車輛數量；