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龙图腾网获悉枣庄鸣升信息科技有限公司申请的专利基于大数据的车主信息服务智能化推荐方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118172097B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410268327.0，技术领域涉及：G06Q30/0202；该发明授权基于大数据的车主信息服务智能化推荐方法及系统是由孙启森;杨斌;李旭宏;贾百川;刘超;李晨设计研发完成，并于2024-03-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据的车主信息服务智能化推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及大数据智能推荐技术领域，特别涉及基于大数据的车主信息服务智能化推荐方法及系统，包括：根据预先获取的车主服务需求数据、车主基础信息数据和车主服务登记数据建立车主信息服务匹配机制，获取车主信息服务特征向量；根据基础服务数据和所述车主信息服务特征向量通过余弦相似度‑皮尔逊相关系数算法，计算得到车主服务信息相似度；基于所述车主服务信息相似度，通过构建的多层模型采用自底向上进行求解，获取车主信息服务推荐最优值；本发明对于车主的需求进行分析，并根据车主需求制定对应的车主信息服务推荐不仅可以提高服务效率以及信息推荐准确率还能提高客户的满意度从而增加收益。

本发明授权基于大数据的车主信息服务智能化推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据的车主信息服务智能化推荐方法，其特征在于，包括：根据预先获取的车主服务需求数据、车主基础信息数据和车主服务登记数据建立车主信息服务匹配机制，获取车主信息服务特征向量；根据基础服务数据和所述车主信息服务特征向量通过余弦相似度-皮尔逊相关系数算法，计算得到车主服务信息相似度；基于所述车主服务信息相似度，通过构建的多层模型采用自底向上进行求解，获取车主信息服务推荐最优值；根据所述车主信息服务推荐最优值，通过模糊预测法进行车主信息服务智能化推荐；其中，所述车主信息服务匹配机制包括：用户角色匹配机制、用户行为习惯匹配机制和资源服务匹配机制；所述多层模型包括：基于网络优化构建的下层模型、基于智能化改进的中层模型和基于快速推荐的上层模型;所述根据预先获取的车主服务需求数据、车主信息数据和车主服务登记数据建立车主信息服务匹配机制，获取车主信息服务特征向量，包括：根据预先获取的车主服务需求数据通过大数据技术进行数据分析，获取车主服务偏好数据和服务周期数据；将所述车主服务偏好数据和服务周期数据，按照车主信息数据和车主服务登记数据进行映射匹配，确定信息服务匹配关系；通过所述信息匹配关系，建立车主信息服务匹配机制，通过所述车主信息服务匹配机制，确定匹配参数；对所述匹配参数依次进行数据清洗和数据转换操作，形成匹配矩阵；根据所述匹配矩阵，获取车主信息服务特征向量；其中，所述车主服务需求数据包括：保养类服务需求数据、维修类服务需求数据、增值服务类需求数据、汽车代办需求数据、汽车性能需求数据和、汽车售后需求数据其他增值服务需求；所述车主基础信息数据包括：车辆型号、车主性别、车主年龄、车主职业和车牌号；所述车主服务登记数据包括：用户账号、用户购车时间、用户购车编号、用户电话和车行信息;所述多层模型的构建过程如下：根据基础服务数据、车主服务需求数据和网络优化参数，构建下层模型目标函数；设定下层模型约束条件，得到下层模型；根据所述基础服务数据、车主服务需求数据和智能服务参数，构建中层模型目标函数；设定中层模型约束条件，得到中层模型；根据所述基础服务数据、车主服务需求数据和快速推荐参数，构建上层模型目标函数；设定上层模型约束条件，得到上层模型；根据所述下层模型、中层模型和上层模型进行模型集成，得到多层模型；所述下层模型约束条件包括：网络信息数据传输最大容量约束、评分结果反馈量约束和车主服务信息相似度最大值约束；所述中层模型约束条件包括：服务智能化最大阈值约束、基础服务数据调取速度约束和车辆交易数量范围约束；所述上层模型约束条件包括：信息服务推荐时间约束、智能化推荐准确率最大值约束和车主信息服务智能化推荐满意度约束；所述上层模型的目标函数计算式如下： 式中，表示车主信息服务推荐最优值；表示车主信息服务智能优化值；表示基础服务数据；表示快速推荐参数；表示相似度参数；表示评分结果；表示评分矩阵的指标值；表示基础服务数据总数；表示基础服务数据个数；表示评分类型数；表示评分类型总数;所述中层模型的目标函数计算式如下：式中，表示车主信息服务智能优化值；表示车主信息服务优化值；表示基础服务数据总数；表示基础服务数据个数；表示基础服务数据；表示评分矩阵权重值；表示智能服务参数;所述下层模型的目标函数计算式如下：式中，表示车主信息服务优化值；表示车数信息服务特征向量；表示评分矩阵权重值；表示车主信息服务特征向量个数；表示车主信息服务特征向量总数；L表示网络优化参数；表示评分矩阵的指标值；表示相似度参数；表示评分类型数；表示评分类型总数；表示评分结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人枣庄鸣升信息科技有限公司，其通讯地址为：277300 山东省枣庄市峄城经济开发区解放南路10号云端大数据产业园4617室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。