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申请/专利权人：烟台大学

摘要：本发明基于乘客偏好融合的无人驾驶车型推荐方法、系统和设备，从乘客和无人驾驶车交互信息中提取目标乘客与无人驾驶车车型的交互数据以及一些辅助信息，精准捕捉乘客的真实偏好和需求，推荐结果的高度个性化和精准化，分析乘客的不同偏好的特征；设定推荐值阈值，当推荐值达到或超过推荐值阈值时，将目标无人驾驶车车型推荐给目标乘客。该方法通过乘客和无人驾驶车辆的多视角偏好融合，实现了对无人驾驶车型的精准推荐，提高了无人驾驶车型推荐的准确度，增强乘客的体验感。

主权项：1.一种基于乘客偏好融合的无人驾驶车型推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、乘客集和无人驾驶车型集构成交互矩阵，从交互矩阵中获取与目标乘客交互过的无人驾驶车型，经过预处理后生成目标乘客交互车型视角偏好矩阵，目标乘客的出行信息、目标乘客出行时间段、目标乘客拼车记录、目标乘客历史评价组成目标乘客综合信息，目标乘客综合信息经过预处理后，再经图构建或矩阵构建生成目标乘客出行热点视角偏好图、目标乘客活跃时间视角偏好矩阵、目标乘客拼车行为视角偏好矩阵、目标乘客评价历史视角偏好矩阵，经加权求和得到目标乘客综合视角偏好，获得目标乘客交互车型视角偏好矩阵、目标乘客活跃时间视角偏好矩阵、目标乘客拼车行为视角偏好矩阵、目标乘客评价历史视角偏好矩阵中权重占比最大的偏好矩阵，与目标乘客综合视角偏好、目标乘客初始信息，经加权求和后，得到目标乘客基础信息；S2、获取目标无人驾驶车型的综合信息，包括目标车型的行驶记录和运行时间信息，将出发地和目的地作为节点，运行时间作为边，生成目标车型出行热度位置图，分时段统计目标无人驾驶车型运行频率，由高到低排序组成矩阵，取矩阵中与运行频率不小于运行频率阈值数量的数据组成智能驾驶高频运行时间矩阵，智能驾驶高频运行时间矩阵与目标无人驾驶车型初始信息相加得到智能驾驶优化信息的权重，经加权求和后，得到目标无人驾驶车型基础信息；S3、基于目标乘客出行热点视角偏好图、目标无人驾驶车型出行热度位置图，将乘客、车型、出发地、目的地作为节点，目标乘客所使用车型、乘车时间、目标无人驾驶车运行时间作为边，构建混合图结构，通过消息传递机制来更新节点的表示，根据更新的节点来更新目标乘客基础信息与目标无人驾驶车型基础信息，得到目标乘客综合信息和目标无人驾驶车型综合信息；S4、将目标乘客综合信息和目标无人驾驶车型综合信息相乘，得到目标乘客车型融合信息；对目标乘客车型融合信息归一化运算，得到目标无人驾驶车型推荐评分，比较与推荐阈值之间的关系，若推荐分数大于或等于推荐阈值，则推荐目标无人驾驶车型给目标乘客。

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