[發明專利]一種信息推薦方法及裝置

在審

• 申請號: 202110651734.6
• 申請日: 2021-06-11
• 公開（公告）號: CN113569133A
• 公開（公告）日: 2021-10-29
• 發明（設計）人: 連浩哲
• 申請（專利權）人: 車主邦（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06F16/9537;G06K9/62
• 代理公司: 北京樂知新創知識產權代理事務所(普通合伙) 11734
• 代理人: 蘭海葉

1.一種信息推薦方法，其特征在于，所述方法包括：

根據用戶的定位，確定能源供給站的第一推薦列表；

獲取用戶與能源供給站關聯的歷史行為數據；

根據所述歷史行為數據，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分；

根據所述個人偏好評分，對所述第一推薦列表中的能源供給站進行篩選和排序，得到第二推薦列表。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述歷史行為數據，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分，包括：

根據所述歷史行為數據，獲取所述第一推薦列表中每個能源供給站的選擇合理度，其中，所述選擇合理度表示預測選擇結果與實際選擇結果的差異程度，所述差異程度越大選擇合理度越低；

根據所述選擇合理度，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分，以使得選擇合理度越低個人偏好評分越高。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述歷史行為數據，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分，包括：

根據所述歷史行為數據，獲取用戶的歷史等待時間閾值；

獲取所述第一推薦列表中每個能源供給站在當前時段的等待時間；

根據所述等待時間和所述歷史等待時間閾值，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述歷史行為數據，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分，包括：

根據所述歷史行為數據中與當前時段對應的目的地，確定用戶的疑似目的地；

獲取所述第一推薦列表中每個能源供給站與疑似目的地的距離；

根據所述與疑似目的地的距離，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，根據所述歷史行為數據中與當前時段對應的目的地，確定用戶的疑似目的地，包括：

若當前時段為上班時段，則將用戶的公司地址確定為用戶的疑似目的地；

若當前時段為下班時段，則將用戶的家庭地址確定為用戶的疑似目的地。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述歷史行為數據，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分，包括：

根據所述歷史行為數據，獲取用戶對所述第一推薦列表中每個能源供給站的訪問頻次；

根據所述訪問頻次，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述歷史行為數據，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分，包括：

根據所述歷史行為數據，獲取用戶的選擇因素偏好；

根據所述選擇因素偏好，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述歷史行為數據，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分，包括：

根據所述歷史行為數據中的能源供給站評價記錄，獲取所述第一推薦列表中每個能源供給站的評價記錄；

根據所述評價記錄，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述歷史行為數據，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分，包括：

根據所述歷史行為數據中的至少兩種數據，分別對所述第一推薦列表中每個能源供給站進行評分得到至少兩個評分結果；

對所述至少兩個評分結果進行加權求和得到每個能源供給站的個人偏好評分。

10.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述歷史行為數據，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分，包括：

根據所述歷史行為數據和用戶行為機器學習模型，確定所述第一推薦列表中每個能源供給站的個人偏好評分。