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摘要：本发明提供基于人工智能的交互式汽车精品推荐方法、系统及介质，方法包括：获取用户的购车需求，其中，购车需求至少包括一个需求信息；分别判断每一个需求信息是否为配件信息，若否，基于需求信息从预设数据库中得到相对应的汽车推荐组，其中，每一个汽车推荐组中包括若干个推荐汽车型号；获取每一个汽车推荐组对应的权重值，基于权重值和相对应的汽车推荐组确定每一个推荐汽车型号的初始推荐值；基于购车需求获取每一个推荐汽车型号的精品信息和相应的精品佣金值，使用训练好的学习模型处理每一个精品信息和相对应的精品佣金值、初始推荐值，以得到用于向用户推荐汽车精品的有序推荐信息。本申请可提高向用户推荐汽车精品的准确性。

主权项：1.基于人工智能的交互式汽车精品推荐方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户的购车需求，其中，所述购车需求至少包括一个需求信息；分别判断每一个需求信息是否为配件信息，若否，基于所述需求信息从预设数据库中得到相对应的汽车推荐组，其中，每一个汽车推荐组中包括若干个推荐汽车型号；获取每一个汽车推荐组对应的权重值，基于权重值和相对应的汽车推荐组确定每一个推荐汽车型号的初始推荐值；基于所述购车需求获取每一个推荐汽车型号的精品信息和相应的精品佣金值，使用训练好的学习模型处理每一个精品信息和相对应的精品佣金值、初始推荐值，以得到用于向用户推荐汽车精品的有序推荐信息；其中，所述获取用户的购车需求包括：获取用户在平台上的历史浏览信息，对所述历史浏览信息进行属性划分，以得到若干个历史浏览子信息，其中，每一个历史浏览子信息对应有唯一确定的属性，且每一个历史浏览子信息包括至少一个时段对应的历史属性浏览子信息；分别基于每一个属性对应的历史属性浏览子信息确定所述属性对应的需求信息，将对应同一个用户的所有需求信息确定为所述用户的购车需求；所述预设数据库中存储有若干个存储单元，每一个存储单元对应有唯一确定的属性，且每一个存储单元中存储有每一个汽车型号以及所对应的属性参数，所述基于所述需求信息从预设数据库中得到相对应的汽车推荐组包括：获取所述需求信息对应的需求属性，基于所述需求属性在所述预设数据库中确定相对应的需求存储单元；在所述需求存储单元中选择满足所述需求信息的目标属性参数，将每一个目标属性参数对应的汽车型号确定为满足所述需求信息的推荐汽车型号；判断所述需求属性是否属于有序属性，若是，按照所述目标属性参数升序或者降序的方式将相对应的推荐汽车型号进行打包，以得到汽车推荐组。

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