汽车用户画像建设方法及装置与流程

本技术涉及智能座舱，特别涉及一种汽车用户画像建设方法及装置。

背景技术：

1、随着汽车智能化的加速发展，汽车车内配置的休闲、娱乐和办公等功能逐渐丰富，智能座舱作为承载和实现一系列汽车智能化应用和服务的空间，在智能汽车发展中的重要性日渐显现。

2、在相关技术中，座舱智能科技配置需求的相关消费习惯尚在培育阶段，部分用户能够了解各项智能化功能并在日常中熟练使用，部分用户仍习惯使用传统操作，而车辆智能座舱的数据采集技术已逐渐成熟，相比于最初利用用户调研数据进行用户偏好分析，目前智能座舱的用户行为埋点数据可以更真实地反映用户在不同场景下的功能使用情况。

3、然而，相关技术中，在进行智能座舱产品的规划与设计时缺乏相关的数据支持，导致产品人员不明确当前车型用户的智能化接受度，降低了座舱智能化功能设计的针对性，无法凸显智能座舱对于整车的价值，亟待解决。

技术实现思路

1、本技术提供一种汽车用户画像建设方法及装置，以解决相关技术中，在进行智能座舱产品的规划与设计时缺乏相关的数据支持，导致产品人员不明确当前车型用户的智能化接受度，降低了座舱智能化功能设计的针对性，无法凸显智能座舱对于整车的价值等问题。

2、本技术第一方面实施例提供一种汽车用户画像建设方法，包括以下步骤：采集汽车用户的行为数据和车辆状态数据；按照预设关联策略关联所述行为数据和所述车辆状态数据，构建用户分类特征和用户行为特征；根据所述用户分类特征识别汽车用户在用户分类中的实际用户分类，并根据所述实际用户分类匹配所述用户行为特征的对应行为特征，以构建用户画像。

3、根据上述技术手段，本技术实施例可以关联汽车用户的行为数据和车辆状态数据，根据用户分类特征识别汽车用户的实际用户分类，并匹配用户对应行为特征，从而构建用户画像，了解座舱用户的智能化接受程度与产品偏好，进而针对不同类型用户制定产品设计与优化方案，提升智能座舱的使用价值，提高车辆的人机交互水平。

4、可选地，在本技术的一个实施例中，在采集所述汽车用户的行为数据和所述车辆状态数据之后，还包括：过滤所述汽车用户的行为数据、所述车辆状态数据和所述业务需要的相关特征数据中满足预设无效条件的数据，其中，所述预设无效条件包括关键字段为空、字段值内容不符合字段定义或字段上报规则。

5、根据上述技术手段，本技术实施例可以基于，本技术实施例可以在采集汽车用户的行为数据和车辆状态数据之后，对汽车用户的行为数据、车辆状态数据和业务需要的相关特征数据中满足预设无效条件的数据进行过滤，从而避免数据库出现数据冗余，提高了数据的利用效率。

6、可选地，在本技术的一个实施例中，所述按照预设关联策略关联所述行为数据和所述车辆状态数据，包括：获取当前汽车的身份标识；基于所述身份标识，按照预设时间规则将所述行为数据和所述车辆状态数据进行关联。

7、根据上述技术手段，本技术实施例可以按照预设关联策略关联行为数据和车辆状态数据获取当前汽车的身份标识，并基于身份标识，按照预设时间规则将行为数据和车辆状态数据进行关联，从而获取一定时间内，用户在车内的某种行为的出现频率，进一步分析用户使用偏好，提高了数据的实用性。

8、可选地，在本技术的一个实施例中，所述构建用户分类特征和所述用户行为特征，包括：利用所述相关特征数据中预设周期内用户的启动功能数、搭载功能数、功能启动次数、车辆启动次数、功能使用率、功能使用频率计算用户分类的特征值，以行为数据构建所述用户分类特征；利用所述车辆状态数据和行为数据计算用户行为的功能类型偏好、功能使用时间和车辆状态，以构建所述用户行为特征。

9、根据上述技术手段，本技术实施例可以利用行为数据构建用户分类特征，利用车辆状态数据、用户使用功能的使用偏好数据构建用户行为特征，得到用户使用车内智能化功能的相关特征值，增强了数据构建的精细化程度。

10、可选地，在本技术的一个实施例中，所述利用所述车辆状态数据和行为数据计算用户行为的功能类型偏好、功能使用时间和车辆状态，包括：对车内搭载的智能化功能进行分类，并计算每个类型的品类货架权重；根据所述每个类型的品类货架权重和所述每个类型的功能启动次数计算所述每个类型的用户偏好值，以得到货架匹配度；根据所述货架匹配度确定所述功能类型偏好。

11、根据上述技术手段，可以通过获取每个类型的品类货架权重，计算每个类型的用户偏好值，以得到货架匹配度，进而确定功能类型的偏好程度，以进一步构建用户行为数据基础，使用户行为画像更加准确。

12、可选地，在本技术的一个实施例中，所述用户分类包括座舱价值用户、座舱可拓展用户、座舱可促活用户和座舱潜在用户中的至少一项。

13、根据上述技术手段，本技术实施例的用户分类包括座舱价值用户、座舱可拓展用户、座舱可促活用户和座舱潜在用户中的至少一项，通过对用户类型进行划分，将已构建数据分入不同用户类别，提高了数据的利用效率。

14、本技术第二方面实施例提供一种汽车用户画像建设装置，包括：采集模块，用于采集汽车用户的行为数据和车辆状态数据；构建模块，用于按照预设关联策略关联所述行为数据和所述车辆状态数据，构建用户分类特征和用户行为特征；建设模块，用于根据所述用户分类特征识别汽车用户在用户分类中的实际用户分类，并根据所述实际用户分类匹配所述用户行为特征的对应行为特征，以构建用户画像。

15、可选地，在本技术的一个实施例中，还包括：处理单元，用于在采集所述汽车用户的行为数据和所述车辆状态数据之后，过滤所述汽车用户的行为数据、所述车辆状态数据和所述业务需要的相关特征数据中满足预设无效条件的数据，其中，所述预设无效条件包括关键字段为空、字段值内容不符合字段定义或字段上报规则。

16、可选地，在本技术的一个实施例中，所述构建模块包括：获取单元，用于获取当前汽车的身份标识；关联单元，用于基于所述身份标识，按照预设时间规则将所述行为数据和所述车辆状态数据进行关联。

17、可选地，在本技术的一个实施例中，所述构建模块还包括：第一构建单元，用于利用所述相关特征数据中预设周期内用户的启动功能数、搭载功能数、功能启动次数、车辆启动次数、功能使用率、功能使用频率计算用户分类的特征值，以行为数据构建所述用户分类特征；第二构建单元，用于利用所述车辆状态数据和行为数据计算用户行为的功能类型偏好、功能使用时间和车辆状态，以构建所述用户行为特征。

18、可选地，在本技术的一个实施例中，所述第二构建单元包括：对车内搭载的智能化功能进行分类，并计算每个类型的品类货架权重；根据所述每个类型的品类货架权重和所述每个类型的功能启动次数计算所述每个类型的用户偏好值，以得到货架匹配度；根据所述货架匹配度确定所述功能类型偏好。

19、可选地，在本技术的一个实施例中，所述用户分类包括座舱价值用户、座舱可拓展用户、座舱可促活用户和座舱潜在用户中的至少一项。

20、本技术第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器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，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的汽车用户画像建设方法。

21、本技术第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的汽车用户画像建设方法。

22、本技术的有益效果：

23、(1)本技术实施例可以关联汽车用户的行为数据和车辆状态数据，根据用户分类特征识别汽车用户的实际用户分类，并匹配用户对应行为特征，从而构建用户画像，了解座舱用户的智能化接受程度与产品偏好，进而针对不同类型用户制定产品设计与优化方案，提升智能座舱的使用价值，提高车辆的人机交互水平。

24、(2)本技术实施例可以本技术实施例可以利用行为数据构建用户分类特征，利用车辆状态数据、用户使用功能的使用偏好数据构建用户行为特征，得到用户使用车内智能化功能的相关特征值，增强了数据构建的精细化程度。

25、(3)本技术实施例可以在采集汽车用户的行为数据和车辆状态数据之后，对汽车用户的行为数据、车辆状态数据和业务需要的相关特征数据中满足预设无效条件的数据进行过滤，从而避免数据库出现数据冗余，提高了数据的利用效率。

26、本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。