[发明专利]一种基于网约车的个性化内容推送方法及装置

权利要求书

1.一种基于网约车的个性化内容推送方法，其特征在于，包括：

将目标用户的网约车行为特征数据输入用户偏好预测模型中，输出所述目标用户对于不同网约车服务项目的预测偏好程度；

获取与所述目标用户偏好的网约车行为特征的相关度大于预设阈值的多个目标网约车服务项目；

按照获取的多个目标网约车服务项目的预测偏好程度，对所述多个目标网约车服务项目进行排序；

按照所述多个目标网约车服务项目的排序结果的先后顺序，将所述排序结果中的部分目标网约车服务项目推送给所述目标用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取参考用户的历史行为特征数据；其中，所述参考用户的历史行为特征数据包括拉单行为数据、轨迹行为数据、加油行为数据、用券行为数据、线上行为数据和反馈行为数据中的至少一项；

以所述参考用户的历史行为特征数据作为样本集，训练用户偏好预测模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述线上行为数据包括：用户曾经使用过的网约车服务项目的种类、用户曾经使用过网约车服务项目的频率和用户使用服务请求端操作网约车服务项目时的停留时间中的至少一项。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

基于用户画像和内容画像确定用户偏好的网约车行为特征。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，用户偏好的网约车行为特征包括：用户对不同网约车服务项目的偏好度、用户停留过的区域和用户经过的区域中的至少一项。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照获取的多个目标网约车服务项目的预测偏好程度，对所述多个目标网约车服务项目进行排序之后，按照所述多个目标网约车服务项目的排序结果的先后顺序，将所述排序结果中的部分目标网约车服务项目推送给所述目标用户之前，还包括：

若所述排序结果中相同类型的多个目标网约车服务项目排序分布密集，则将排序分布密集的多个相同类型的目标网约车服务项目的排序进行分散。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，按照获取的多个目标网约车服务项目的预测偏好程度，对所述多个目标网约车服务项目进行排序之后，按照所述多个目标网约车服务项目的排序结果的先后顺序，将所述排序结果中的部分目标网约车服务项目推送给所述目标用户之前，还包括：

向所述多个目标网约车服务项目的排序结果中插入用户未使用过的网约车服务项目。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述多个目标网约车服务项目进行排序，包括：

通过预设规则或机器学习模型对所述多个目标网约车服务项目进行排序。

9.一种基于网约车的个性化内容推送装置，其特征在于，包括：

预测模块，用于将目标用户的网约车行为特征数据输入用户偏好预测模型中，输出所述目标用户对于不同网约车服务项目的预测偏好程度；

获取模块，用于获取与所述目标用户偏好的网约车行为特征的相关度大于预设阈值的多个目标网约车服务项目；

排序模块，用于按照获取的多个目标网约车服务项目的预测偏好程度，对所述多个目标网约车服务项目进行排序；

推送模块，用于按照所述多个目标网约车服务项目的排序结果的先后顺序，将所述排序结果中的部分目标网约车服务项目推送给所述目标用户。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，还包括训练模块，所述训练模块包括：

获取单元，用于获取参考用户的历史行为特征数据；其中，所述参考用户的历史行为特征数据包括拉单行为数据、轨迹行为数据、加油行为数据、用券行为数据、线上行为数据和反馈行为数据中的至少一项；

训练单元，用于以所述参考用户的历史行为特征数据作为样本集，训练用户偏好预测模型。