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申请/专利权人：广州朋客网络科技有限公司

摘要：本发明公开了一种面向汽车消费的智能服务系统及方法，通过收集用户评论信息、浏览历史、关注内容及用户信息；应用深度学习情感分析模型解析评论，获取用户对汽车的情感倾向；分析用户浏览与关注数据，提炼其汽车关注偏好；结合用户信息评估其购车需求与消费潜力；利用预训练推荐模型，结合上述分析结果生成个性化汽车消费服务推荐列表；将推荐列表推送至用户设备展示。本发明能够提供更加精准和个性化的汽车消费服务推荐，从而能够有效引导用户决策而有效提升用户的购车体验与购车转化率。

主权项：1.一种面向汽车消费的智能服务方法，其特征在于，包括：获取用户的目标评论信息、历史浏览汽车内容、关注的汽车内容和用户信息；根据所述目标评论信息，并通过基于深度学习的情感分析模型，来得到所述用户对相关评论汽车的情感分析结果；根据所述历史浏览汽车类内容和所述关注的汽车内容，分析得到所述用户对不同汽车的关注偏好；根据所述用户信息，分析得到所述用户对不同汽车的购买需求和对汽车的消费潜力；基于所述用户对相关评论汽车的情感分析结果、所述用户对不同汽车的关注偏好、所述用户对不同汽车的购买需求和对汽车的消费潜力，并通过预先训练好的汽车消费服务推荐模型，生成对所述用户的汽车消费服务推荐列表；将所述汽车消费服务推荐列表推送给所述用户的用户设备进行显示；其中，所述目标评论信息包括：用户在汽车交互软件上的评论信息以及所述用户历史转发和历史点赞的评论信息；所述历史浏览汽车内容包括：对汽车视频和汽车文章的浏览、点赞和分享的历史记录；所述关注的汽车内容包括：所述用户关注的汽车博主；所述用户信息包括：年龄、性别、收入和家庭成员情况，家庭成员情况包括总人员数量、小孩和老人的各自数量；所述情感分析结果包括：所述用户对不同汽车的情感类别；所述情感类别包括正面、负面和中性情绪；所述汽车消费服务推荐列表包括：汽车购买推荐；所述根据所述历史浏览汽车类内容和所述关注的汽车内容，分析得到所述用户对不同汽车的关注偏好，包括：调用预先训练好的基于稀疏自编码器与动态图卷积网络的复合模型UPM-SparseAE-DynamicGCN，复合模型包括以下结构部分：用户-汽车二部图节点集与边集：，为用户节点集合，为汽车节点集合；动态图卷积层：，其中为第时间步的邻接矩阵，为第层的节点特征矩阵，为特征更新，，表示用户的邻居汽车节点集合；稀疏编码器：，为用户所述历史浏览汽车类内容和所述关注的汽车内容的原始特征，为重构特征；和一个全连接层FC；应用所述复合模型的稀疏自编码器对原始特征进行编码与重构，得到稀疏表示，并引入稀疏惩罚项和稀疏正则化参数来进行优化：，，为对原始特征进行编码，为对编码进行重构；将稀疏编码后的特征作为用户节点特征，构建用户-汽车二部图；针对每个时间步，应用动态图卷积层更新用户节点特征，从而反映关注偏好随时间的变化；根据更新后的用户节点特征，得到用户的全局关注偏好表示；通过全连接层FC将用户全局关注偏好表示映射到对不同汽车的关注偏好得分向量，从而预测用户对不同汽车的关注偏好得分。

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