资源推荐参数的生成方法及装置、存储介质、车辆与流程

本申请实施例涉及计算机领域，具体而言，涉及一种资源推荐参数的生成方法及装置、存储介质、车辆。

背景技术：

1、现有机车系统在推荐汽车资源（例如，充电站）及相关推荐服务时，多采用静态规则或简单排序方式，例如，优先推荐最近站点或按照单一价格因素进行展示。该类方法虽然实现较为简单，但难以准确反映不同用户在续航、价格、等待时间和绕路成本等方面的差异化关注重点，导致推荐结果与用户真实需求之间存在偏差，从而影响资源推荐的准确性。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种资源推荐参数的生成方法及装置、存储介质、车辆，以至少解决相关技术中资源推荐的准确性较低的技术问题。

2、根据本申请实施例的一个方面，提供了一种资源推荐参数的生成方法，包括：构建当前决策上下文，其中，所述当前决策上下文用于表示目标车辆的车辆实时状态、资源动态信息以及目标对象的历史行为信息的综合特征；生成所述目标对象的偏好特征向量，其中，所述偏好特征向量用于量化所述目标对象对预设资源筛选条件的重视程度；基于所述当前决策上下文和所述偏好特征向量生成资源推荐参数，其中，所述资源推荐参数用于向所述目标对象推荐服务于所述目标车辆的目标资源。

3、根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种资源推荐参数的生成装置，包括：第一构建模块，用于构建当前决策上下文，其中，所述当前决策上下文用于表示目标车辆的车辆实时状态、资源动态信息以及目标对象的历史行为信息的综合特征；第一生成模块，用于生成所述目标对象的偏好特征向量，其中，所述偏好特征向量用于量化所述目标对象对预设资源筛选条件的重视程度；第二生成模块，用于基于所述当前决策上下文和所述偏好特征向量生成资源推荐参数，其中，所述资源推荐参数用于向所述目标对象推荐服务于所述目标车辆的目标资源。

4、根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为被处理器执行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

5、根据本申请实施例的又一个方面，提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述任一项方法实施例中的步骤。

6、根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种车辆，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为通过所述计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。

7、通过本申请，由于通过构建综合车辆实时状态、资源动态信息及历史行为的多维决策上下文，并量化生成反映用户对筛选条件重视程度的偏好特征向量，实现了从静态规则推荐向动态个性化推荐的转变；能够根据用户在不同维度上的差异化敏感度，自适应地生成精准的资源推荐参数。因此，可以解决相关技术中资源推荐的准确性较低的技术问题，达到提高了资源推荐的准确性的技术效果。

1.一种资源推荐参数的生成方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，构建当前决策上下文，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述资源动态信息中至少包括候选资源集合，其中，所述候选资源集合中的每一个候选资源中均包括以下信息至少之一：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成所述目标对象的偏好特征向量，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述训练操作包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述当前决策上下文和所述偏好特征向量生成资源推荐参数，包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，利用所述偏好特征向量中对应于所述预设资源筛选条件的敏感度参数，对候选资源集合执行分段引导筛选操作，生成所述资源推荐参数，包括：

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述当前决策上下文和所述偏好特征向量生成资源推荐参数之后，所述方法还包括：

9.一种资源推荐参数的生成装置，其特征在于，包括：

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项中所述的方法的步骤。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项中所述的方法的步骤。

12.一种车辆，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项中所述的方法的步骤。