[发明专利]一种基于层次分析法的车辆选购推荐方法

说明书

本发明公开了一种基于层次分析法的车辆选购推荐方法，具体如下：采集互联网上所有车辆的信息；获取用户的选车限制，以及用户对车辆各个属性的偏爱程度，根据用户的选车限制对经互联网采集到的所有车辆进行筛选，得到用户可选择的所有车辆；根据用户对车辆各个属性的偏爱程度构造判断矩阵A；构造用户可选择的所有车辆对各个属性的判断矩阵；根据判断矩阵计算得到用户可选择的各个车辆的推荐权值，推荐权值越大，则优先向用户推荐该车辆。本发明方法避免了传统购车时选项多，数据繁杂，分析考虑不全面等问题，同时兼具智能特性，根据用户独特的偏爱口味实时提供准确的推荐方案，省时高效，节省体力和脑力劳动。

技术领域

本发明涉及一种基于层次分析法的车辆选购推荐方法，属于车辆选购推荐技术领域。

背景技术

目前传统车辆选购推荐并不能实现对客户意愿的完全理解，导致用户在选择车辆时选择性太多，造成不必要的时间和精力浪费，而且往往花费时间后未能找到适合自己的车辆，不利于实现智能方便的现代购车生活。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种基于层次分析法的车辆选购推荐方法，能够为用户在购车时提供准确的技术咨询，节约时间成本。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

一种基于层次分析法的车辆选购推荐方法，包括如下步骤：

步骤1，采集互联网上所有车辆的信息，包括车辆类型、车辆品牌、好评率、最高车速、燃油消耗率、主动安全级数、最大传递率以及价格；

步骤2，获取用户的选车限制，以及用户对车辆各个属性的偏爱程度，根据用户的选车限制对经互联网采集到的所有车辆进行筛选，得到用户可选择的所有车辆；所述选车限制包括车辆类型和车辆品牌，车辆各个属性包括美观、动力性、燃油经济性、安全性、舒适性及价格；

步骤3，根据用户对车辆各个属性的偏爱程度构造判断矩阵A；

步骤4，构造用户可选择的所有车辆对美观属性的判断矩阵B₁、对动力性属性的判断矩阵B₂、对燃油经济性属性的判断矩阵B₃、对安全性属性的判断矩阵B₄、对舒适性属性的判断矩阵B₅及对价格属性的判断矩阵B₆；

步骤5，根据判断矩阵A、B₁、B₂、B₃、B₄、B₅及B₆，计算用户可选择的每个车辆对于各个属性的权向量，最后计算得到用户可选择的各个车辆的推荐权值，将所有的推荐权值从大到小进行排序，推荐权值越大，则优先向用户推荐该车辆。

作为本发明的一种优选方案，所述步骤1中，通过网络爬虫采集互联网上所有车辆的信息。

作为本发明的一种优选方案，步骤2所述用户对车辆各个属性的偏爱程度表示为：

其中，q_i表示用户对车辆第i个属性的偏爱程度。

作为本发明的一种优选方案，步骤3所述判断矩阵A的构造如下：

其中，a_ij为判断矩阵A的元素，q_i、q_j分别表示用户对车辆第i、j个属性的偏爱程度；

若用户对车辆某个属性的偏爱程度为0，则将该属性去除，利用剩下的属性构造判断矩阵A，构造方法与上述过程相同。