[發明專利]基于機器學習推送車內信息/娛樂服務的方法

在審

• 申請號: 201810972828.1
• 申請日: 2018-08-24
• 公開（公告）號: CN109165315A
• 公開（公告）日: 2019-01-08
• 發明（設計）人: 熊雅琴;顏卿;張云繡;顧超
• 申請（專利權）人: 大陸汽車投資(上海)有限公司
• 主分類號: G06F16/635
• 分類號: G06F16/635;G06K9/00
• 代理公司: 上海華誠知識產權代理有限公司 31300
• 代理人: 湯國華

一種基于機器學習推送車內信息/娛樂服務的方法，包括：收集用戶在被推送車內信息/娛樂服務時的面部動作及肢體動作，以形成用戶針對該被推送的車內信息/娛樂服務的反應數據；基于反應數據更新用戶的個人檔案和針對該用戶的推送策略；其中，個人檔案包括用戶的各種面部動作及肢體動作代表的情緒數據、與情緒數據相關的關系數據；推送策略用以確定針對該用戶的推送內容及推送方式，其至少包括用戶的個人檔案中的關系數據在推送策略中的權重數據；更新包括更新個人檔案中的關系數據及推送策略中的權重數據；采用機器學習的方式進行所述更新；以更新后的推送策略向用戶推送車內信息/娛樂服務。本發明使得車內信息/娛樂服務的推送更有效。

技術領域

本發明涉及汽車行車服務，特別涉及基于機器學習推送車內信息/娛樂服務的方法。

背景技術

近年，個性化的車內信息/娛樂服務也成為了諸多車輛銷售的賣點。汽車廠商期望通過此技術向用戶提供更符合其喜好的娛樂服務，例如向用戶針對性地推送音樂。目前的個性化推送方法大致包括以下幾種：1)基于用戶對娛樂服務的使用記錄，從使用記錄中(例如選擇頻次)分析出用戶的喜好，以針對性地推送；2)在用戶被推送娛樂服務時對其進行面部表情識別，根據面部表情識別后分析獲得的情緒反映來確定用戶對被推送的娛樂服務的喜好，以針對性地推送。

對于基于使用記錄的推送方法，由于其基礎是歷史信息，向用戶推送的娛樂服務也只能是曾被用戶使用過的歷史服務或與歷史服務有限相關的同類服務(例如喜好的音樂及同類型的音樂)，并且無法就所推送的服務進行即時調整。而對于基于面部表情識別的推送方法，其又非常依賴于當時所獲取的面部圖像以及面部表情識別算法的精準度，因而也較難全面識別用戶喜好。

發明內容

本發明解決的問題是提供一種基于機器學習推送車內信息/娛樂服務的方法，以提供更有效的個性化推送服務。

為了解決上述問題，本發明提供一種基于機器學習推送車內信息/娛樂服務的方法，包括：

收集用戶在被推送車內信息/娛樂服務時的面部動作及肢體動作，以形成該用戶針對該被推送的車內信息/娛樂服務的反應數據；

基于反應數據更新該用戶的個人檔案和針對該用戶的推送策略；其中，該用戶的個人檔案包括該用戶的各種面部動作及肢體動作代表的情緒數據、與情緒數據相關的關系數據；針對該用戶的推送策略用以確定針對該用戶的推送內容及推送方式，其至少包括該用戶的個人檔案中的關系數據在推送策略中的權重數據；所述更新包括更新個人檔案中的關系數據及推送策略中的權重數據；采用機器學習的方式進行所述更新；

以及，以更新后的推送策略向用戶推送車內信息/娛樂服務。

與現有技術相比，上述方案具有以下優點：通過建立并更新專屬于用戶的個人檔案和推送策略，使得向用戶推送車內信息/娛樂服務更有針對性。并且，采用機器學習的更新方式使得現場的反應數據能夠不斷的循環更新個人檔案和推送策略，使得隨著時間推移而推送的車內信息/娛樂服務越來越符合用戶的喜好，使得車內信息/娛樂服務的推送更有效。

附圖說明

圖1是本發明基于機器學習推送車內信息/娛樂服務的方法的一種實施例的實現示意圖。

具體實施方式

在下面的描述中，闡述了許多具體細節以便使所屬技術領域的技術人員更全面地了解本發明。但是，對于所屬技術領域內的技術人員明顯的是，本發明的實現可不具有這些具體細節中的一些。此外，應當理解的是，本發明并不限于所介紹的特定實施例。相反，可以考慮用下面的特征和要素的任意組合來實施本發明，而無論它們是否涉及不同的實施例。因此，下面的方面、特征、實施例和優點僅作說明之用而不應被看作是權利要求的要素或限定，除非在權利要求中明確提出。