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申请/专利权人：广东车卫士信息科技有限公司

摘要：本发明公开了一种用户的洗车服务信息推送方法、系统、设备及存储介质，包括：获取并分析条件因素，根据预设的动态触发机制，生成推送指令；提取用户车辆的历史洗车数据和对应的历史条件数据，并进行标准化处理；基于卡方检验，对历史洗车数据和历史条件数据进行关联性分析，得到用户惯常集；生成个性标签集，并构建用户画像；根据用户画像，对应生成个性化推荐策略；基于预设的ARIMA预测模型和历史洗车数据，生成最优推送时间；对应个性化推荐策略，进行洗车服务信息推送；记录并分析反馈数据，对动态触发机制和ARIMA预测模型进行迭代优化。本发明极大地提升了洗车服务的个性化与推送的准确性、时效性和自适应性，增强了用户体验与服务效率。

主权项：1.一种用户的洗车服务信息推送方法，其特征在于，所述用户的洗车服务信息推送方法包括：获取并分析条件因素，根据预设的动态触发机制，生成推送指令；根据所述推送指令，提取用户车辆的历史洗车数据和对应的历史条件数据，并进行标准化处理；基于卡方检验，对所述历史洗车数据和所述历史条件数据进行关联性分析，得到用户惯常集；根据所述用户惯常集，生成个性标签集，并构建用户画像；根据所述用户画像，对应生成个性化推荐策略；基于预设的ARIMA预测模型和所述历史洗车数据，预测用户的洗车时间，生成最优推送时间；根据所述最优推送时间，对应所述个性化推荐策略，进行洗车服务信息推送；记录并分析反馈数据，对所述动态触发机制和ARIMA预测模型进行迭代优化；其中，所述基于预设的ARIMA预测模型和所述历史洗车数据，预测用户的洗车时间，生成最优推送时间，包括：根据经标准化处理的历史洗车数据，通过标记时间戳编码生成历史洗车特征序列；将所述历史洗车特征序列输入所述ARIMA预测模型，基于极大似然估计法，通过自相关函数和偏自相关函数来分别估算p值和q值并通过单位根检验确定d的值；通过所述ARIMA预测模型的模型公式，预测用户的临近洗车时间；所述ARIMA预测模型的模型公式为：；其中，表示时间序列在时间点t的值；b是后移算子，满足；是自回归多项式，包含了p阶的自回归系数，形式为1-b--...-；表示d次差分操作；是移动平均多项式，包含了q阶的移动平均系数，形式为1+b--...-；是误差项；根据所述临近洗车时间设置预设的提前量，生成最优推送时间。

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百度查询： 广东车卫士信息科技有限公司 用户的洗车服务信息推送方法、系统、设备及存储介质