CN110009438A - 基于车主社群的信息处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种基于车主社群的信息处方法及装置。该方法包括：对所述车主社群的基本信息进行特征提取，得到所述车主社群的特征信息；根据所述特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析；根据所述偏好分析的分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作；采用对车主社群的基本信息进行特征提取，得到车主社群的特征信息的方式，通过根据特征信息构建用户画像，并对用户画像进行偏好分析，达到了根据偏好分析的分析结果对车主社群执行对应的信息处理操作的目的，从而实现了对车主社群进行精准的商业服务推送的技术效果，进而解决了相关技术中车主社群进行商业服务推送的内容不够精准导致用户体验下降的问题。

Description

基于车主社群的信息处理方法及装置

技术领域

本申请涉及信息处理领域，具体而言，涉及一种基于车主社群的信息处理方法及装置。

背景技术

随着移动互联网技术与汽车商业服务业的逐步应用和融合，商家和平台越来越***台中发明了社群组建的方法，以使多个用户能在同一聊天页面进行群聊，发明人发现，相关技术中针对车主社群进行商业服务推送的内容不够精准，导致用户体验下降。

针对相关技术中车主社群进行商业服务推送的内容不够精准导致用户体验下降的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种基于车主社群的信息处理方法及装置，以解决相关技术中车主社群进行商业服务推送的内容不够精准导致用户体验下降的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种基于车主社群的信息处方法。

根据本申请的基于车主社群的信息处方法包括：对所述车主社群的基本信息进行特征提取，得到所述车主社群的特征信息；根据所述特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析；根据所述偏好分析的分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作。

进一步的，所述车主社群的基本信息包括：车主信息、车辆信息和地理位置信息中的至少一种。

进一步的，所述根据特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析包括：根据所述特征信息中的车主信息构建车主群体画像，并对所述车主群体画像进行年龄段偏好分析；所述根据偏好分析的分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作包括：根据所述年龄段偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息。

进一步的，所述根据特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析包括：根据所述特征信息中的车辆信息构建车辆画像，并对所述车辆画像进行车辆偏好分析，其中，所述车辆偏好分析为对车辆品牌、车辆价格以及车辆使用年限执行的偏好分析；所述根据偏好分析的分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作包括：根据所述车辆偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息。

进一步的，所述根据特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析包括：根据所述特征信息中的地理位置信息构建地理位置画像，并对所述地理位置画像进行地理位置偏好分析，其中，所述地理位置偏好分析为对车主地理位置和车辆地理位置执行的偏好分析；所述根据偏好分析的分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作包括：根据所述地理位置偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种基于车主社群的信息处装置。

根据本申请的基于车主社群的信息处装置包括：特征获取单元，用于对所述车主社群的基本信息进行特征提取，得到所述车主社群的特征信息；偏好分析单元，用于根据所述特征获取单元得到的特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析；操作执行单元，用于根据所述偏好分析单元得到的偏好分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作。

进一步的，所述偏好分析单元包括：年龄段偏好分析模块，用于根据所述特征信息中的车主信息构建车主群体画像，并对所述车主群体画像进行年龄段偏好分析；车辆偏好分析模块，用于根据所述特征信息中的车辆信息构建车辆画像，并对所述车辆画像进行车辆偏好分析，其中，所述车辆偏好分析为对车辆品牌、车辆价格以及车辆使用年限执行的偏好分析；地理位置偏好分析模块，用于根据所述特征信息中的地理位置信息构建地理位置画像，并对所述地理位置画像进行地理位置偏好分析，其中，所述地理位置偏好分析为对车主地理位置和车辆地理位置执行的偏好分析。

进一步的，所述操作执行单元包括：第一商业服务推送模块，用于根据所述年龄段偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息；第二商业服务推送模块，用于根据所述车辆偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息；第三商业服务推送模块，用于根据所述地理位置偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息。

在本申请实施例中，采用对车主社群的基本信息进行特征提取，得到车主社群的特征信息的方式，通过根据特征信息构建用户画像，并对用户画像进行偏好分析，达到了根据偏好分析的分析结果对车主社群执行对应的信息处理操作的目的，从而实现了对车主社群进行精准的商业服务推送的技术效果，进而解决了相关技术中车主社群进行商业服务推送的内容不够精准导致用户体验下降的问题。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请第一实施例所述的信息处理方法示意图；

图2是根据本申请第二实施例所述的信息处理方法示意图；

图3是根据本申请第三实施例所述的信息处理方法示意图；

图4是根据本申请第四实施例所述的信息处理方法示意图；

图5是根据本申请第一实施例所述的信息处理装置示意图；

图6是根据本申请所述偏好分析单元示意图；以及

图7是根据本申请所述操作执行单元示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本申请及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。

并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本申请中的具体含义。

此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

如图1所示，该方法包括如下的步骤S101至步骤S103：

步骤S101，对所述车主社群的基本信息进行特征提取，得到所述车主社群的特征信息；

优选的，平台采集有所述车主社群的全量基本信息，所述基本信息包括但不限于：车主的个人信息、车辆信息和地理位置信息，具体的，对所述全量的基本信息进行特征提取，得到各个维度上的特征信息。

步骤S102，根据所述特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析；

优选的，根据所述特征信息构建所述用户的用户特征画像，所述用户特征画像又称用户角色，是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用，我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来，作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。

具体的，根据定制的标签规则对所述用户的特征信息进行特征提取，构建用户基础标签；对标签数据进行权重及时间衰减因子处理，建立基于质量保证集QPS聚类算法的用户画像离线预测模型；利用预测模型对离线知识库进行数据聚类挖掘，得到所述用户画像。

优选的，在具体实现的时候，服务器会根据同一社群中具有相似属性的车主个人信息、车辆信息和地理位置信息进行偏好分析，比如，在同一社群中的车主年龄段集中在20～30岁之间，则可分析得到该车主社群的车主以青年人为主；比如在同一社群中的车主职业多为公司职工，则可分析得到该车主社群的车主以职场白领为主；比如在同一社群中的车主的居住地集中在小区A，则可分析得到该车主社群的车主多为同小区邻居。

步骤S103，根据所述偏好分析的分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作。

优选的，所述信息处理操作包括但不限于：信息交互和推送商业服务信息，具体的，所述推送商业服务信息的内容包括但不限于：商品信息、商家信息和折扣活动信息，具体的，根据所述用户的偏好信息生成所述商业服务信息的链接地址，并向所述用户的终端推送。

从以上的描述中，可以看出，本发明实现了如下技术效果：

在本申请实施例中，采用对车主社群的基本信息进行特征提取，得到车主社群的特征信息的方式，通过根据特征信息构建用户画像，并对用户画像进行偏好分析，达到了根据偏好分析的分析结果对车主社群执行对应的信息处理操作的目的，从而实现了对车主社群进行精准的商业服务推送的技术效果，进而解决了相关技术中车主社群进行商业服务推送的内容不够精准导致用户体验下降的问题。

根据本发明实施例，作为本实施例中的优选，所述车主社群的基本信息包括：车主信息、车辆信息和地理位置信息中的至少一种，在本申请的其他实施例中，所述车主社群的基本信息还可以为其他类型的信息。

根据本发明实施例，作为本实施例中的优选，如图2所示，还包括如下的步骤S201至步骤S202：

所述根据特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析包括：

步骤S201，根据所述特征信息中的车主信息构建车主群体画像，并对所述车主群体画像进行年龄段偏好分析；

优选的，对所述车主社群的用户画像中的车主年龄进行针对年龄段分布的特征分析，得到所述所述车主社群的年龄段分布的偏好信息，具体的，在同一社群中的车主年龄段集中在20～30岁之间，则可分析得到该车主社群的车主以青年人为主。

所述根据偏好分析的分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作包括：

步骤S202，根据所述年龄段偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息。

优选的，根据上述分析得到的所述车主社群的年龄段偏好，向所述车主社群中的车主推送对应的商业服务信息，具体的，如果分析得到所述车主社群为青年人为主，则推送面向青年人的商品、商家和服务。

根据本发明实施例，作为本实施例中的优选，如图3所示，还包括如下的步骤S301至步骤S302：

所述根据特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析包括：

步骤S301，根据所述特征信息中的车辆信息构建车辆画像，并对所述车辆画像进行车辆偏好分析，其中，所述车辆偏好分析为对车辆品牌、车辆价格以及车辆使用年限执行的偏好分析；

优选的，对所述车主社群的用户画像中的车辆信息进行针对车辆品牌、车辆价格以及车辆使用年限的特征分析，得到所述车主社群的车辆的偏好信息，具体的，在同一社群中的车主的车辆多为10万以下、使用年限在5年以内的家庭经济型轿车，则可分析得到该车主社群的车辆多为中低端车型。

所述根据偏好分析的分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作包括：

步骤S302，根据所述车辆偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息。

优选的，根据上述分析得到的所述车主社群的车辆偏好，向所述车主社群中的车主推送对应的商业服务信息，具体的，如果分析得到所述车主社群的车辆多为中低端车型，则推送面向中低端车型的商品、商家和服务。

根据本发明实施例，作为本实施例中的优选，如图4所示，还包括如下的步骤S401至步骤S402：

所述根据特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析包括：

步骤S401，根据所述特征信息中的地理位置信息构建地理位置画像，并对所述地理位置画像进行地理位置偏好分析，其中，所述地理位置偏好分析为对车主地理位置和车辆地理位置执行的偏好分析；

优选的，对所述车主社群的用户画像中的地理位置信息进行针对车主地理位置和车辆地理位置的特征分析，得到所述车主社群的地理位置偏好信息，具体的，在同一社群中的车主的居住地集中在小区A，则可分析得到该车主社群的车主多为小区A的业主。

所述根据偏好分析的分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作包括：

步骤S402，根据所述地理位置偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息。

优选的，根据上述分析得到的所述车主社群的地理位置偏好，向所述车主社群中的车主推送对应的商业服务信息，具体的，如果分析得到所述车主社群的车主多为小区A的业主，则推送小区A周边的商品、商家和服务。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述信息处理方法的装置，如图5所示，该装置包括：特征获取单元10，用于对所述车主社群的基本信息进行特征提取，得到所述车主社群的特征信息；偏好分析单元20，用于根据所述特征获取单元得到的特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析；操作执行单元30，用于根据所述偏好分析单元得到的偏好分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作。

根据本申请实施例所述的特征获取单元10用于对所述车主社群的基本信息进行特征提取，得到所述车主社群的特征信息，优选的，平台采集有所述车主社群的全量基本信息，所述基本信息包括但不限于：车主的个人信息、车辆信息和地理位置信息，具体的，对所述全量的基本信息进行特征提取，得到各个维度上的特征信息。

根据本申请实施例所述的偏好分析单元20用于根据所述特征获取单元得到的特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析，优选的，根据所述特征信息构建所述用户的用户特征画像，所述用户特征画像又称用户角色，是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，用户画像在各领域得到了广泛的应用，我们在实际操作的过程中往往会以最为浅显和贴近生活的话语将用户的属性、行为与期待联结起来，作为实际用户的虚拟代表，用户画像所形成的用户角色并不是脱离产品和市场之外所构建出来的，形成的用户角色需要有代表性能代表产品的主要受众和目标群体。

根据本申请实施例所述的操作执行单元30用于根据所述偏好分析单元得到的偏好分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作，优选的，所述信息处理操作包括但不限于：信息交互和推送商业服务信息，具体的，所述推送商业服务信息的内容包括但不限于：商品信息、商家信息和折扣活动信息，具体的，根据所述用户的偏好信息生成所述商业服务信息的链接地址，并向所述用户的终端推送。

根据本发明实施例，作为本实施例中的优选，如图6所示，所述偏好分析单元20包括：年龄段偏好分析模块21，用于根据所述特征信息中的车主信息构建车主群体画像，并对所述车主群体画像进行年龄段偏好分析；车辆偏好分析模块22，用于根据所述特征信息中的车辆信息构建车辆画像，并对所述车辆画像进行车辆偏好分析，其中，所述车辆偏好分析为对车辆品牌、车辆价格以及车辆使用年限执行的偏好分析；地理位置偏好分析模块23，用于根据所述特征信息中的地理位置信息构建地理位置画像，并对所述地理位置画像进行地理位置偏好分析，其中，所述地理位置偏好分析为对车主地理位置和车辆地理位置执行的偏好分析。

根据本申请实施例所述的年龄段偏好分析模块21用于根据所述特征信息中的车主信息构建车主群体画像，并对所述车主群体画像进行年龄段偏好分析，优选的，对所述车主社群的用户画像中的车主年龄进行针对年龄段分布的特征分析，得到所述所述车主社群的年龄段分布的偏好信息，具体的，在同一社群中的车主年龄段集中在20～30岁之间，则可分析得到该车主社群的车主以青年人为主。

根据本申请实施例所述的车辆偏好分析模块22用于根据所述特征信息中的车辆信息构建车辆画像，并对所述车辆画像进行车辆偏好分析，优选的，对所述车主社群的用户画像中的车辆信息进行针对车辆品牌、车辆价格以及车辆使用年限的特征分析，得到所述车主社群的车辆的偏好信息，具体的，在同一社群中的车主的车辆多为10万以下、使用年限在5年以内的家庭经济型轿车，则可分析得到该车主社群的车辆多为中低端车型。

根据本申请实施例所述的地理位置偏好分析模块23用于根据所述特征信息中的地理位置信息构建地理位置画像，并对所述地理位置画像进行地理位置偏好分析，优选的，对所述车主社群的用户画像中的地理位置信息进行针对车主地理位置和车辆地理位置的特征分析，得到所述车主社群的地理位置偏好信息，具体的，在同一社群中的车主的居住地集中在小区A，则可分析得到该车主社群的车主多为小区A的业主。

根据本发明实施例，作为本实施例中的优选，如图7所示，所述操作执行单元30包括：第一商业服务推送模块31，用于根据所述年龄段偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息；第二商业服务推送模块32，用于根据所述车辆偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息；第三商业服务推送模块33，用于根据所述地理位置偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息。

根据本申请实施例所述的第一商业服务推送模块31用于根据所述年龄段偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息，优选的，根据上述分析得到的所述车主社群的年龄段偏好，向所述车主社群中的车主推送对应的商业服务信息，具体的，如果分析得到所述车主社群为青年人为主，则推送面向青年人的商品、商家和服务。

根据本申请实施例所述的第二商业服务推送模块32用于根据所述车辆偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息，优选的，根据上述分析得到的所述车主社群的车辆偏好，向所述车主社群中的车主推送对应的商业服务信息，具体的，如果分析得到所述车主社群的车辆多为中低端车型，则推送面向中低端车型的商品、商家和服务。

根据本申请实施例所述的第三商业服务推送模块33用于根据所述地理位置偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息，优选的，根据上述分析得到的所述车主社群的地理位置偏好，向所述车主社群中的车主推送对应的商业服务信息，具体的，如果分析得到所述车主社群的车主多为小区A的业主，则推送小区A周边的商品、商家和服务。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于车主社群的信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

对所述车主社群的基本信息进行特征提取，得到所述车主社群的特征信息；

根据所述特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析；

根据所述偏好分析的分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作。

2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述车主社群的基本信息包括：车主信息、车辆信息和地理位置信息中的至少一种。

3.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，

所述根据特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析包括：

根据所述特征信息中的车主信息构建车主群体画像，并对所述车主群体画像进行年龄段偏好分析；

所述根据偏好分析的分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作包括：

根据所述年龄段偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息。

4.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，

所述根据特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析包括：

根据所述特征信息中的车辆信息构建车辆画像，并对所述车辆画像进行车辆偏好分析，其中，所述车辆偏好分析为对车辆品牌、车辆价格以及车辆使用年限执行的偏好分析；

所述根据偏好分析的分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作包括：

根据所述车辆偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息。

5.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，

所述根据特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析包括：

根据所述特征信息中的地理位置信息构建地理位置画像，并对所述地理位置画像进行地理位置偏好分析，其中，所述地理位置偏好分析为对车主地理位置和车辆地理位置执行的偏好分析；

所述根据偏好分析的分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作包括：

根据所述地理位置偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息。

6.一种基于车主社群的信息处理装置，其特征在于，包括：

特征获取单元，用于对所述车主社群的基本信息进行特征提取，得到所述车主社群的特征信息；

偏好分析单元，用于根据所述特征获取单元得到的特征信息构建用户画像，并对所述用户画像进行偏好分析；

操作执行单元，用于根据所述偏好分析单元得到的偏好分析结果对所述车主社群执行对应的信息处理操作。

7.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述偏好分析单元包括：

年龄段偏好分析模块，用于根据所述特征信息中的车主信息构建车主群体画像，并对所述车主群体画像进行年龄段偏好分析；

车辆偏好分析模块，用于根据所述特征信息中的车辆信息构建车辆画像，并对所述车辆画像进行车辆偏好分析，其中，所述车辆偏好分析为对车辆品牌、车辆价格以及车辆使用年限执行的偏好分析；

地理位置偏好分析模块，用于根据所述特征信息中的地理位置信息构建地理位置画像，并对所述地理位置画像进行地理位置偏好分析，其中，所述地理位置偏好分析为对车主地理位置和车辆地理位置执行的偏好分析。

8.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述操作执行单元包括：

第一商业服务推送模块，用于根据所述年龄段偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息；

第二商业服务推送模块，用于根据所述车辆偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息；

第三商业服务推送模块，用于根据所述地理位置偏好分析的分析结果对所述车主社群推送对应的商业服务信息。