一種主動推送服務和功能的智能車載多媒體系統及方法與流程

本發明涉及車載多媒體終端與大數據技術領域，特別是涉及基于大數據分析和預測的車載多媒體信息系統領域，具體是指一種主動推送服務和功能的智能車載多媒體信息系統。

背景技術：

目前市場上的車載多媒體終端（簡稱車載終端或車載主機）只能提供“請求-響應”式的被動服務模式，缺乏對用戶駕車出行所需服務和功能進行自動感知、自主生成、主動推送的功能，其人機界面往往只提供少量固定的個性化調整，如記憶最后一次使用的應用及相關的參數(如上一次聽過的電臺,上一次的導航目的地等)，不能提供根據用戶的使用習慣、應用場景自適應地調整人機界面或主動推送用戶期許的服務和功能，如生日問候、啟動用戶期望的某應用程序并展現用戶期許的表現。

移動通信技術的發展，尤其是3G/4G的日益普及及價格親民化，越來越多的車載主機擁有了移動上網的功能，同時，移動互聯網和大數據技術（統計分析、數據挖掘、深度學習）最近一段時間以來也獲得了長足的進步，使得利用這些技術來解決上述的問題成為可能。

技術實現要素：

本發明的目的在于提供一種主動推送服務和功能的智能車載多媒體系統及工作方法。

本發明所指用戶行為是指用戶使用車載主機的所有細節過程，包括使用設置模塊、使用各種應用程序的過程，包括應用程序模塊、傳感器模塊、定位模塊、車載網絡模塊運行產生的數據，還包括該過程中汽車駛過的地理位置、速度、道路信息；本發明所指用戶畫像是指用戶本人及相關人員的個人信息（包括年齡、性別、行業、職位、工作地點、家庭地點、與相關人員的關系）、喜好分類，及用戶的車載主機、汽車相關信息（包括品牌、型號、車架號/標識ID），相關人員包括其家庭成員、朋友和同事；本發明所指用戶習慣是指從其用戶行為中基于大數據技術提煉出的使用車載主機的習慣（如每天早上上班路上聽收音機的某個頻道），每一個用戶習慣對應一個特定的場景，一個特定的場景可對應多個用戶習慣；本發明所指用戶的喜好分類是指從用戶個人信息、用戶習慣、甚至第三方提供的數據推測的愛好分類（如是音樂或體育愛好者、美食家、追星族），包括其細分愛好的領域（如古典音樂、乒乓球、川味美食家、某名人的追星族）；本發明所指推送的服務包括出行相關的和/或用戶感興趣的事件、話題或新聞（如在節假日時，通報旅游景區的情況，包括門票、擁堵情況）；本發明所指推送的功能包括指定的車載主機應用程序的一個或多個帶特定參數的功能。

本發明所述的主動推送服務和功能的智能車載多媒體系統包括用戶車載主機（用戶車載終端）、基于大數據技術的功能與服務推送云平臺、接入云端機制。所述用戶車載主機包括人機界面（HMI）、行為采集與服務接收客戶端、定位模塊、傳感器模塊、車載網絡模塊、應用程序模塊、通訊模塊、主機設置模塊。所述應用程序模塊包括行駛記錄儀、ADAS模塊、胎壓監測模塊、收音機模塊、音視頻播放器、導航應用模塊、電話模塊、天氣應用模塊、空氣凈化器模塊。所述行為采集與服務接收客戶端包括應用程序接口、移動設備互聯接口、用戶行為采集模塊、功能與服務處理模塊、客戶端注冊登陸模塊、車載主機分類樹模塊。

所述基于大數據技術的功能與服務推送云平臺包括外界接口模塊、云端數據預處理模塊、云端注冊登陸模塊、數據庫管理模塊、用戶畫像及習慣庫、用戶行為數據庫、服務與功能推送模塊、分析挖掘與預測模塊、用戶行為場景庫、附加信息加載模塊、地圖和交通信息庫、外部信息接入模塊。

所述車載主機分類樹模塊包含一個車載主機分類樹，其第一層的節點有按位置劃分的主機群、按性別劃分的主機群、按行業劃分的主機群、按年齡劃分的主機群、按職位劃分的主機群、按汽車品牌劃分的主機群。

本發明通過所述行為采集與服務接收客戶端的應用程序接口和用戶行為采集模塊記錄注冊的車載主機的用戶行為，通過所述分析挖掘與預測模塊提煉出用戶在不同場景的使用習慣，并據此在特定場景再出現時，系統能夠“觸景生情”，通過所述分析挖掘與預測模塊生成與該特定場景相匹配或相關聯的功能與服務，并通過所述服務與功能推送模塊和所述功能與服務處理模塊推送給用戶選用，如在用戶生日，祝賀用戶生日快樂；在早上上班路上自動啟動用戶愛聽的收音機的某頻道或某個節目。

本發明對某指定注冊用戶，在對所述用戶畫像及習慣庫和所述用戶行為數據庫里的其他用戶的數據按照所述車載主機分類樹的主機群分類進行統計分析，如與該用戶同年齡段和/或在該用戶附近和/或與該用戶同行業和/或與該用戶同性別和/或與該用戶同職位和/或與該用戶同汽車品牌的其它用戶的用戶行為和/或習慣，將其統計結果通過顯示和/或語音播報的方式呈現給該用戶，供該用戶選用其他用戶的行為和/或習慣。此外，還可對此統計結果按照場景、喜好等關聯規則與該用戶的進行關聯，將其結果通過顯示和/或語音播報的方式呈現給該用戶，供該用戶選用其他用戶的行為和/或習慣。

本發明通過大數據技術，收集用戶的用戶行為，包括集成第三方提供的用戶及其它相關信息，分析、挖掘與預測用戶在不同場景的使用習慣，推測用戶喜好，建立用戶畫像，并據此在特定場景再出現時，系統能夠“觸景生情”，主動生成相關的功能與服務，并推送給用戶選用，徹底改變目前市場上的車載多媒體終端只能提供“請求-響應”式的被動服務模式，使本發明提出的系統成為用戶駕車出行、信息與娛樂的智能助手。

本發明的另外一個有益的好處是，除了由系統驅動主動地生成基于用戶畫像、使用習慣、用戶行為的功能和服務并推送給用戶供用戶選用以外，還可以由用戶驅動通過人機界面提出請求、系統被動響應，提供基于用戶畫像、使用習慣、用戶行為的功能和服務供用戶選用。

本發明的技術方案為：

本發明提供一種主動推送服務和功能的智能車載多媒體系統，包括用戶車載主機（用戶車載終端）、基于大數據技術的功能與服務推送云平臺、接入云端機制，其特征在于，所述每個用戶車載主機具有一個唯一的標識ID。

本發明所指用戶行為是指用戶使用車載主機的所有細節過程，包括使用設置模塊、使用各種應用程序的過程，包括應用程序模塊、傳感器模塊、定位模塊、車載網絡模塊運行產生的數據，還包括該過程中汽車駛過的地理位置、速度、道路信息；本發明所指用戶畫像是指用戶本人及相關人員的個人信息（包括年齡、性別、行業、職位、工作地點、家庭地點、與相關人員的關系）、喜好分類，及用戶的車載主機、汽車相關信息（包括品牌、型號、車架號/標識ID），相關人員包括其家庭成員、朋友和同事；本發明所指用戶習慣是指從其用戶行為中基于大數據技術提煉出的使用車載主機的習慣（如每天早上上班路上聽收音機的某個頻道），每一個用戶習慣對應一個特定的場景，一個特定的場景可對應多個用戶習慣；本發明所指用戶的喜好分類是指從用戶個人信息、用戶習慣、甚至第三方提供的數據推測的愛好分類（如是音樂或體育愛好者、美食家、追星族），包括其細分愛好的領域（如古典音樂、乒乓球、川味美食家、某名人的追星族）；本發明所指推送的服務包括出行相關的和/或用戶感興趣的事件、話題或新聞（如在節假日時，通報旅游景區的情況，包括門票、擁堵情況）；本發明所指推送的功能包括指定的車載主機應用程序的一個或多個帶特定參數的功能。

所述基于大數據技術的功能與服務推送云平臺包括外界接口模塊、云端數據預處理模塊、云端注冊登陸模塊、數據庫管理模塊、用戶畫像及習慣庫、用戶行為數據庫、服務與功能推送模塊、分析挖掘與預測模塊、用戶行為場景庫、附加信息加載模塊、地圖和交通信息庫、外部信息接入模塊，其特征在于：

1)所述用戶畫像及習慣庫還包括用戶車載主機的標識ID；

2)所述用戶行為場景庫定義用戶使用車載主機時的周邊場景，它由包括地點、日期、時間、假日、天氣、車內外空氣質量、車內外溫度、周邊街景、用戶疲勞狀態、交通相關事件在內的若干屬性來確定，所述日期屬性確定月份、季節、工作日、周末、有意義的日期 （如屈原生日），所述時間屬性確定上午、中午、下午、晚上、夜間，所述假日屬性確定公共節假日、寒假、暑假，所述地點屬性包括上班路上、下班路上、高速路上、市內道路上、市外道路上、行車周邊、都市中心、某興趣點附近、居住小區內、旅游勝地內，所述交通相關事件屬性包括堵車、正常行使、交通事故，所述天氣屬性包括下雨、晴天、陰天、下雪；

3)所述外部信息接入模塊包括接入第三方系統、互聯網數據挖掘功能，供提取或補充所述用戶畫像所需信息和/或用戶行為數據；

4)所述附加信息加載模塊提供附加信息（如廣告、通知）及其加載規則，加載到生成的個性化功能與服務上，供所述服務與功能推送模塊通過所述外界接口模塊推送給特定的用戶（車載主機）；

5)所述數據庫管理模塊用于系統管理人員對所述用戶畫像及習慣庫、用戶行為數據庫、用戶行為場景庫進行管理，包括讀取、修改、統計功能和可視化功能。

所述用戶車載主機包括人機界面（HMI）、行為采集與服務接收客戶端、定位模塊、傳感器模塊、車載網絡模塊、通訊模塊、應用程序模塊、主機設置模塊，其特征在于：

1)所述人機界面（HMI）包括信息輸出和輸入、語音播報和語音理解功能，用于給用戶顯示和/或播報所述行為采集與服務接收客戶端接收的功能和服務，供用戶通過指令輸入和/或語音命令來選用；除非緊急的功能和服務，優選的播報時機是用戶在正常駕駛過程中；如果通過所述定位模塊和地圖和交通信息庫發現用戶在駕車通過路口或通過所述車載網絡模塊發現用戶在緊急制動，就暫停或延緩播報；

2)所述人機界面（HMI）還包括供用戶選擇所述車載主機分類樹的主機群分類或其組合的功能；

3)所述定位模塊、傳感器模塊、車載網絡模塊、通訊模塊構成所述車載主機的基礎服務模塊，通過所述行為采集與服務接收客戶端提供給所述應用程序模塊使用；

4)所述傳感器模塊包括駕駛員疲勞監測傳感器、車內外空氣質量傳感器、車內外溫度傳感器。

所述行為采集與服務接收客戶端包括應用程序接口、移動設備互聯接口、用戶行為采集模塊、功能與服務處理模塊、客戶端注冊登陸模塊、車載主機分類樹模塊，其特征在于：

1)所述應用程序接口包括用戶行為采集協議、基礎服務模塊通訊協議，所述用戶行為采集協議包括所定義的用戶行為數據項或字段，所述基礎服務模塊通訊協議還包括訪問基礎服務模塊的加密和/或認證機制；

2)所述移動設備互聯接口包括所述用戶行為采集協議，用于接入該用戶的移動設備，包括該用戶的手機、手環、智能手表、平板電腦；

3)所述用戶行為采集模塊通過所述應用程序接口的用戶行為采集協議從所述應用程序模塊獲取用戶行為數據；

4)所述用戶行為采集模塊通過所述移動設備互聯接口的用戶行為采集協議獲取或補充用戶畫像數據；

5)所述用戶行為采集模塊還包括數據預處理功能，對采集的用戶行為數據進行必要的預處理（如數據清洗、整理、變換、壓縮），然后通過所述通訊模塊上傳給所述功能與服務推送云平臺的用戶行為數據庫。

所述應用程序模塊包括行駛記錄儀、ADAS模塊、胎壓監測模塊、收音機模塊、音視頻播放器、導航應用模塊、電話模塊、天氣應用模塊、空氣凈化器模塊，所述ADAS模塊包括車距和車道監測和保持功能；所述各應用程序只有通過所述行為采集與服務接收客戶端的應用程序接口的基礎服務模塊通訊協議才能獲得所述基礎服務模塊提供的基礎服務。

所述車載主機分類樹模塊包含一個車載主機分類樹，其第一層的節點有按位置劃分的主機群、按性別劃分的主機群、按行業劃分的主機群、按年齡劃分的主機群、按職位劃分的主機群、按汽車品牌劃分的主機群，其特征在于，所述車載主機分類樹的二個和/或多個節點（尤其是葉節點）還可進行組合形成不同的車載主機組合群，如在附近的男性的主機群。

所述按位置劃分的主機群包括附近主機群、非附近主機群、同地區主機群、不同地區主機群、某地區主機群、國內主機群、國外主機群、某國家主機群。

所述按性別劃分的主機群包括男性主機群、女性主機群。

所述按行業劃分的主機群包括同行業主機群、不同行業主機群、某行業主機群。

所述按年齡劃分的主機群包括同年齡段主機群、不同年齡段主機群、大于用戶年齡主機群、小于用戶年齡主機群、老年人主機群、中年人主機群、年輕人主機群、某年齡段主機群。

所述按職位劃分的主機群包括同職位組主機群、不同職位組主機群、高于用戶職位主機群、低于用戶職位主機群、高管職位主機群、中層職位主機群、基層職位主機群、某職位組主機群。

所述按汽車品牌劃分的主機群包括同汽車品牌主機群、不同汽車品牌主機群、某汽車品牌主機群。

所述某汽車品牌主機群包括同汽車型號主機群、不同汽車型號主機群、某汽車型號主機群。

本發明提出一種獲取用戶畫像及使用習慣的方法，其特征在于:

1)用戶車載主機的用戶通過所述行為采集與服務接收客戶端的客戶端注冊登陸模塊、所述通訊模塊、所述接入云端機制在所述功能與服務推送云平臺的云端注冊登陸模塊（通過所述外界接口模塊）上注冊，輸入用戶本人及相關人員的個人信息，建立其用戶畫像，結果寫入所述用戶畫像及習慣庫；有關用戶車載主機的信息由所述主機設置模塊提供或者用戶手工輸入，有關用戶汽車的信息由所述車載網絡模塊提供或者用戶手工輸入；注冊過程中，用戶至少須輸入用戶畫像里必填項的信息；

2)注冊用戶通過其車載主機的行為采集與服務接收客戶端的客戶端注冊登陸模塊、所述通訊模塊、所述接入云端機制在所述功能與服務推送云平臺的云端注冊登陸模塊（通過所述外界接口模塊）上登陸；

3)注冊用戶使用其車載主機的所述各種應用程序，包括使用所述主機設置模塊；

4)所述行為采集與服務接收客戶端的應用程序接口和用戶行為采集模塊記錄所述車載主機的用戶行為，包括所述應用程序模塊、傳感器模塊、定位模塊、車載網絡模塊運行產生的數據，包括由所述定位模塊提供的地理位置、速度、車道信息，這些數據在經過由所述用戶行為采集模塊進行所述的數據預處理后，通過所述通訊模塊、所述接入云端機制、所述功能與服務推送云平臺的外界接口模塊上傳給所述功能與服務推送云平臺的云端數據預處理模塊，再次進行必要的預處理(如數據清洗、整理、變換、壓縮)后存放到所述用戶行為數據庫；

5)所述功能與服務推送云平臺的外部信息接入模塊包括接入第三方系統、互聯網數據挖掘功能，一方面通過所述分析挖掘與預測模塊的匹配與提煉提供或補充所述用戶畫像所需信息給所述用戶畫像及習慣庫，另一方面通過所述云端數據預處理模塊從第三方獲取用戶行為數據給所述用戶行為數據庫；

6)對每個注冊用戶，所述功能與服務推送云平臺的分析挖掘與預測模塊，依據所述用戶行為場景庫、所述用戶畫像及習慣庫，使用大數據技術將所述地圖和交通信息庫的數據與所述用戶行為數據庫里該用戶的數據進行匹配、融合、挖掘、統計、深度學習，完善該用戶的用戶畫像、提煉該用戶的用戶習慣，將結果存儲到所述用戶畫像及習慣庫；

7)上述獲取用戶畫像及使用習慣的方法是一個隨著所述用戶行為場景庫、用戶畫像及習慣庫、用戶行為數據庫的不斷精準、完善和完整反復迭代，不斷精準、完善和完整的過程；所述分析挖掘與預測模塊使用的大數據分析技術（包括深度學習）可以處理不精準、不完善和/或不完整的數據。

用戶行為數據庫是海量數據庫，包括非結構化的數據，優先使用分布式、支持大數據的數據庫管理系統進行管理。

本發明提出一種生成車載主機的周邊場景及與該場景相匹配或相關聯的功能與服務并推送給用戶選用的方法，其特征在于:

1)已注冊用戶啟動所述用戶車載主機并通過所述行為采集與服務接收客戶端的客戶端注冊登陸模塊、通訊模塊、所述接入云端機制在所述功能與服務推送云平臺的云端注冊登陸模塊（通過所述外界接口模塊）上登陸；

2)由所述用戶行為采集模塊確定所述用戶車載主機的當前的周邊場景：由所述定位模塊提供地點、日期、時間信息，由所述天氣應用模塊提供天氣信息，由所述空氣凈化器模塊或所述傳感器模塊提供車內外空氣質量，由所述傳感器模塊提供車內外溫度信息、用戶疲勞狀態，由所述ADAS模塊和/或行駛記錄儀提供周邊街景，這些部分周邊場景信息由所述用戶行為采集模塊、通訊模塊、所述接入云端機制、所述外界接口模塊傳遞給所述分析挖掘與預測模塊，從所述地圖和交通信息庫、外部信息接入模塊提供獲取其余的或補充的周邊場景信息，包括天氣、假日、道路等級和名稱、地點、交通相關事件，并通過所述服務與功能推送模塊、外界接口模塊、接入云端機制、通訊模塊傳遞給所述功能與服務處理模塊，必要時通過所述人機界面展示給用戶；

3)所述功能與服務處理模塊將上述獲得的用戶車載主機的當前的周邊場景（不一定精準、完善和完整）通過通訊模塊、所述接入云端機制、所述外界接口模塊傳遞給所述分析挖掘與預測模塊，并與所述用戶行為場景庫里的場景進行匹配或關聯，匹配或關聯成功的場景有一個匹配度的屬性值，完全匹配時，匹配度為1，部分匹配時，匹配度小于1； 如果沒有找到任何匹配或關聯的場景，從步驟5）開始；

4)從所述用戶畫像及習慣庫里調用所述匹配或關聯成功的場景對應的用戶習慣（匹配的用戶習慣），并按照匹配度的大小順序作為權重或優先級提供給所述分析挖掘與預測模塊，必要時考慮所述附加信息加載模塊提供的附加信息（如廣告、通知）及其加載規則，生成與所述當前的周邊場景相匹配或相關聯的一個或多個功能與服務，優選的做法是將匹配的用戶習慣直接作為相匹配或相關聯的功能與服務；

5)根據所述當前的周邊場景，基于所述用戶畫像及習慣庫、用戶行為場景庫、地圖和交通信息庫、用戶行為數據庫，所述分析挖掘與預測模塊進行預測，生成基于所述當前的周邊場景推測的一個或多個功能與服務，包括按照用戶的喜好推測的功能與服務；

6)所述服務與功能推送模塊通過所述外界接口模塊、接入云端機制、通訊模塊將所述匹配的和/或推測的功能與服務，傳遞給所述功能與服務處理模塊，通過所述人機界面推送給用戶選用；

7)上述的過程除了由系統驅動主動發起完成以外，還可以由用戶驅動通過人機界面提出請求、系統響應來完成; 所述分析挖掘與預測模塊使用的大數據分析技術（包括深度學習）可以處理不精準、不完善和/或不完整的數據。

本發明提出一種按照所述車載主機分類樹的主機群分類生成其他用戶的用戶行為和用戶習慣并推送給用戶選用的方法，其特征在于:

1)對某指定注冊用戶，通過所述人機界面選擇由所述車載主機分類樹模塊提供的車載主機分類樹的主機群分類或其組合，如與該用戶不同年齡段主機群，和/或不在該用戶附近主機群，和/或與該用戶不同行業主機群，和/或與該用戶不同性別主機群，和/或與該用戶不同職位主機群，和/或與該用戶不同汽車品牌主機群，和/或與該用戶不同汽車型號主機群；

2)選擇的主機群分類或其組合通過所述行為采集與服務接收客戶端、通訊模塊、接入云端機制、外界接口模塊傳遞給所述分析挖掘與預測模塊，由其對所述用戶畫像及習慣庫、所述用戶行為數據庫里的其他用戶的數據按照選定的主機群分類或其組合進行統計分析，獲得對應的用戶行為、用戶習慣及其統計結果：

a)由所述服務與功能推送模塊、外界接口模塊、接入云端機制、通訊模塊將此分析結果推送到行為采集與服務接收客戶端的功能與服務處理模塊，供所述人機界面通過顯示和/或語音播報的方式呈現給該用戶，供該用戶選用其他用戶的行為和/或習慣；

b)由所述分析挖掘與預測模塊對此分析結果按照場景、喜好關聯規則與該用戶的喜好和/或當前場景進行關聯，由所述服務與功能推送模塊、外界接口模塊、接入云端機制、通訊模塊將此關聯結果推送到行為采集與服務接收客戶端的功能與服務處理模塊，供所述人機界面通過顯示和/或語音播報的方式呈現給該用戶，供該用戶選用其他用戶的行為和/或習慣。

本發明的有益效果是，本發明通過大數據技術，收集用戶的用戶行為，包括集成第三方提供的用戶及其它相關信息，分析、挖掘與預測用戶在不同場景的使用習慣，推測用戶喜好，建立用戶畫像，并據此在特定場景再出現時，系統能夠“觸景生情”，主動生成相關的功能與服務，并推送給用戶選用，徹底改變目前市場上的車載多媒體終端只能提供“請求-響應”式的被動服務模式，使本發明提出的系統成為用戶駕車出行、信息與娛樂的智能助手。

本發明的另外一個有益的好處是，除了由系統驅動主動地生成基于用戶畫像、使用習慣、用戶行為的功能和服務并推送給用戶供用戶選用以外，還可以由用戶驅動通過人機界面提出請求、系統被動響應，提供基于用戶畫像、使用習慣、用戶行為的功能和服務供用戶選用。

最后，本發明提出的系統是一個開放的系統，隨著時間的推移，所述用戶行為場景庫、車載主機分類樹會不斷完善，所述用戶畫像及習慣庫隨著用戶行為數據庫的不斷完善和完整反復迭代也趨于不斷完善和完整，使得整個系統不斷自主學習、自我進化和趨于完善。

附圖說明

下面將結合附圖及實施例對本發明作進一步的說明，附圖中：

圖1是本發明提出的主動推送服務和功能的智能車載多媒體系統的構成示意圖。

圖2 是本發明提出的車載主機（用戶車載終端）的構成示意圖。

圖3 是本發明提出的車載主機的行為采集與服務接收客戶端的構成示意圖。

圖4是本發明提出的車載主機的應用程序模塊的構成示意圖。

圖5 是本發明提出的基于大數據技術的功能與服務推送云平臺的構成示意圖。

圖6 是本發明提出的車載主機分類樹模塊里的車載主機分類樹（部分）的拓撲架構示意圖。

圖7是本發明提出的車載主機分類樹的按位置劃分的主機群的拓撲架構示意圖。

圖8是本發明提出的車載主機分類樹的按年齡劃分的主機群的拓撲架構示意圖。

圖9是本發明提出的車載主機分類樹的按職位劃分的主機群的拓撲架構示意圖。

圖中：

1 接入云端機制；2 用戶車載主機； 3 基于大數據技術的功能與服務推送云平臺。

21人機界面（HMI）； 22行為采集與服務接收客戶端； 23定位模塊；24傳感器模塊；25車載網絡模塊；26應用程序模塊；27通訊模塊；28主機設置模塊。

221應用程序接口；222移動設備互聯接口；223用戶行為采集模塊；224功能與服務處理模塊；225客戶端注冊登陸模塊；226車載主機分類樹模塊。

261天氣應用模塊；262電話模塊；263導航應用模塊；264音視頻播放器；265收音機模塊；266行駛記錄儀；267 ADAS模塊；268胎壓監測模塊；269空氣凈化器模塊。

31外界接口模塊；32云端數據預處理模塊；33云端注冊登陸模塊；34數據庫管理模塊；35用戶畫像及習慣庫；36用戶行為數據庫；37服務與功能推送模塊；38分析挖掘與預測模塊；39用戶行為場景庫；3a附加信息加載模塊；3b地圖和交通信息庫；3c外部信息接入模塊。

2260車載主機分類樹；2261按汽車品牌劃分的主機群；2262按行業劃分的主機群； 2263按年齡劃分的主機群； 2264按職位劃分的主機群； 2265按位置劃分的主機群；2266按性別劃分的主機群；2267同汽車品牌主機群；2268不同汽車品牌主機群；2269某汽車品牌主機群；226a不同汽車型號主機群；226b某汽車型號主機群；226c同汽車型號主機群；226d女性主機群；226e男性主機群；226f不同行業主機群；226g某行業主機群； 226h 同行業主機群；226i 非附近主機群；226j 附近主機群；226k 國內主機群；226l 國外主機群；226m某國家主機群；226n某地區主機群；226o同地區主機群； 226p不同地區主機群； 226q 高于用戶職位主機群；226r 同職位組主機群；226s 中層職位主機群；226t 低于用戶職位主機群；226u不同職位組主機群；226v 基層職位主機群；226w 某職位組主機群；226x 高管職位主機群；226A不同年齡段主機群；226B同年齡段主機群；226C老年人主機群；226D中年人主機群；226E小于用戶年齡主機群；226F年輕人主機群；226G某年齡段主機群；226H 大于用戶年齡主機群。

具體實施方式

下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述。顯然，所描述的實施例僅僅是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

圖1所示的是本發明提出的主動推送服務和功能的智能車載多媒體系統，包括用戶車載主機（用戶車載終端）2、基于大數據技術的功能與服務推送云平臺3、接入云端機制1，所述每個用戶車載主機2具有一個唯一的標識ID，所述接入云端機制1由移動運營商提供。

圖5所示的是所述基于大數據技術的功能與服務推送云平臺3，包括外界接口模塊31、云端數據預處理模塊32、云端注冊登陸模塊33、數據庫管理模塊34、用戶畫像及習慣庫35、用戶行為數據庫36、服務與功能推送模塊37、分析挖掘與預測模塊38、用戶行為場景庫39、附加信息加載模塊3a、地圖和交通信息庫3b、外部信息接入模塊3c；其特征在于：

1)所述用戶畫像及習慣庫35還包括用戶車載主機2的標識ID；

2)所述用戶行為場景庫39定義用戶使用車載主機2時的周邊場景，它由包括地點、日期、時間、假日、天氣、車內外空氣質量、車內外溫度、周邊街景、用戶疲勞狀態、交通相關事件在內的若干屬性來確定，所述日期屬性確定月份、季節、工作日、周末、有意義的日期 （如雙11購物節），所述時間屬性確定上午、中午、下午、晚上、夜間，所述假日屬性確定公共節假日、寒假、暑假，所述地點屬性包括上班路上、下班路上、高速路上、市內道路上、市外道路上、行車周邊、都市中心、某興趣點附近、居住小區內、旅游勝地內，所述交通相關事件屬性包括堵車、正常行使、交通事故，所述天氣屬性包括下雨、晴天、陰天、下雪；

3)所述外部信息接入模塊3c包括接入第三方系統、互聯網數據挖掘功能，供提取或補充所述用戶畫像所需信息和/或用戶行為數據；

4)所述附加信息加載模塊3a提供附加信息（如廣告、通知）及其加載規則，加載到生成的個性化功能與服務上，供所述服務與功能推送模塊37通過所述外界接口模塊31推送給特定的用戶（車載主機）；

5)所述數據庫管理模塊34用于系統管理人員對所述用戶畫像及習慣庫35、用戶行為數據庫36、用戶行為場景庫39進行管理，包括讀取、修改、統計功能和可視化功能。

圖2所示的是所述用戶車載主機2,包括人機界面21、行為采集與服務接收客戶端22、定位模塊23、傳感器模塊24、車載網絡模塊25、通訊模塊27、應用程序模塊26、主機設置模塊28，其特征在于：

1)所述人機界面21包括信息輸出和輸入、語音播報和語音理解功能，用于給用戶顯示和/或播報所述行為采集與服務接收客戶端接收的功能和服務，供用戶通過指令輸入和/或語音命令來選用；除非緊急的功能和服務，優選的播報時機是用戶在正常駕駛過程中；如果通過所述定位模塊23和地圖和交通信息庫3b發現用戶在駕車通過路口或通過所述車載網絡模塊25發現用戶在緊急制動，就暫停或延緩播報；

2)所述人機界面21還包括供用戶選擇所述車載主機分類樹2260的主機群分類或其組合的功能；

3)所述定位模塊23、傳感器模塊24、車載網絡模塊25、通訊模塊27構成車載主機2的基礎服務模塊，通過所述行為采集與服務接收客戶端22提供給所述應用程序模塊26使用；

4)所述傳感器模塊24包括駕駛員疲勞監測傳感器、車內外空氣質量傳感器、車內外溫度傳感器。

圖3所示的是所述行為采集與服務接收客戶端22,包括應用程序接口221、移動設備互聯接口222、用戶行為采集模塊223、功能與服務處理模塊224、客戶端注冊登陸模塊225，車載主機分類樹模塊226，其特征在于：

1)所述應用程序接口221包括用戶行為采集協議、基礎服務模塊通訊協議，所述用戶行為采集協議包括所定義的用戶行為數據項或字段，所述基礎服務模塊通訊協議還包括訪問基礎服務模塊的加密和/或認證機制；

2)所述移動設備互聯接口222包括所述用戶行為采集協議，用于接入該用戶的移動設備，包括該用戶的手機、手環、智能手表、平板電腦；

3)所述用戶行為采集模塊223通過所述應用程序接口221的用戶行為采集協議從所述應用程序模塊26獲取用戶行為數據；

4)所述用戶行為采集模塊223通過所述移動設備互聯接口222的用戶行為采集協議獲取或補充用戶畫像數據；

5)所述用戶行為采集模塊223還包括數據預處理功能，對采集的用戶行為數據進行必要的預處理（如數據清洗、整理、變換、壓縮），然后通過所述通訊模塊27上傳給所述功能與服務推送云平臺3的用戶行為數據庫36。

圖4所示的是所述應用程序模塊26,包括行駛記錄儀266、ADAS模塊267、胎壓監測模塊268、收音機模塊265、音視頻播放器264、導航應用模塊263、電話模塊262、天氣應用模塊261、空氣凈化器模塊269；所述ADAS模塊267包括車距和車道監測和保持功能；所述各應用程序只有通過所述行為采集與服務接收客戶端22的應用程序接口221的基礎服務模塊通訊協議才能獲得所述基礎服務模塊提供的基礎服務。

所述車載主機分類樹模塊226包含一個車載主機分類樹2260（如圖6所示），作為一個實施案例，其第一層的節點有按位置劃分的主機群2265、按性別劃分的主機群2266、按行業劃分的主機群2262、按年齡劃分的主機群2263、按職位劃分的主機群2264、按汽車品牌劃分的主機群2261，其特征在于，所述車載主機分類樹的二個和/或多個節點（尤其是葉節點）還可進行組合形成不同的車載主機組合群，如女性高管職位的主機群。

圖7所示的是所述按位置劃分的主機群2265,包括附近主機群226j、非附近主機群226i、同地區主機群226o、不同地區主機群226p、某地區主機群226n、國內主機群226k、國外主機群226l、某國家主機群226m。

所述按性別劃分的主機群2266（如圖6所示）包括男性主機群226e、女性主機群226d。

所述按行業劃分的主機群2262（如圖6所示）包括同行業主機群226h、不同行業主機群226f、某行業主機群226g。

圖8所示的是所述按年齡劃分的主機群2263,包括同年齡段主機群226B、不同年齡段主機群226A、大于用戶年齡主機群226H、小于用戶年齡主機群226E、老年人主機群226C、中年人主機群226D、年輕人主機群226F、某年齡段主機群226G。

圖9所示的是所述按職位劃分的主機群2264,包括同職位組主機群226r、不同職位組主機群226u、高于用戶職位主機群226q、低于用戶職位主機群226t、高管職位主機群226x、中層職位主機群226s、基層職位主機群226v、某職位組主機群226w。

所述按汽車品牌劃分的主機群2261（如圖6所示）包括同汽車品牌主機群2267、不同汽車品牌主機群2268、某汽車品牌主機群2269。

所述某汽車品牌主機群2269（如圖6所示）包括同汽車型號主機群226c、不同汽車型號主機群226a、某汽車型號主機群226b。

本發明提出一種獲取用戶畫像及使用習慣的方法:

1)用戶車載主機2的用戶通過所述行為采集與服務接收客戶端22的客戶端注冊登陸模塊225、所述通訊模塊27、所述接入云端機制1在所述功能與服務推送云平臺3的云端注冊登陸模塊33（通過所述外界接口模塊31）上注冊，輸入用戶本人及相關人員的個人信息，建立其用戶畫像，結果寫入所述用戶畫像及習慣庫35；有關用戶車載主機2的信息由所述主機設置模塊28提供或者用戶手工輸入，有關用戶汽車的信息由所述車載網絡模塊25提供或者用戶手工輸入；注冊過程中，用戶至少須輸入用戶畫像里必填項的信息；

2)注冊用戶通過其車載主機2的行為采集與服務接收客戶端22的客戶端注冊登陸模塊225、所述通訊模塊27、所述接入云端機制1在所述功能與服務推送云平臺3的云端注冊登陸模塊33（通過所述外界接口模塊31）上登陸；

3)注冊用戶使用其車載主機2的所述各種應用程序，包括使用所述主機設置模塊28；

4)所述行為采集與服務接收客戶端22的應用程序接口221和用戶行為采集模塊223記錄所述車載主機2的用戶行為，包括所述應用程序模塊26、傳感器模塊24、定位模塊23、車載網絡模塊25運行產生的數據，包括由所述定位模塊23提供的地理位置、速度、車道信息，這些數據在經過由所述用戶行為采集模塊223進行所述的數據預處理后，通過所述通訊模塊27、所述接入云端機制1、所述功能與服務推送云平臺3的外界接口模塊31上傳給所述功能與服務推送云平臺3的云端數據預處理模塊32，再次進行必要的預處理(如數據清洗、整理、變換、壓縮)后存放到所述用戶行為數據庫36；

5)所述功能與服務推送云平臺3的外部信息接入模塊3c包括接入第三方系統、互聯網數據挖掘功能，一方面通過所述分析挖掘與預測模塊38的匹配與提煉提供或補充所述用戶畫像所需信息給所述用戶畫像及習慣庫35，另一方面通過所述云端數據預處理模塊32從第三方獲取用戶行為數據給所述用戶行為數據庫36；

6)對每個注冊用戶，所述功能與服務推送云平臺3的分析挖掘與預測模塊38，依據所述用戶行為場景庫39、所述用戶畫像及習慣庫35，使用大數據技術將所述地圖和交通信息庫3b的數據與所述用戶行為數據庫36里該用戶的數據進行匹配、融合、挖掘、統計、深度學習，完善該用戶的用戶畫像、提煉該用戶的用戶習慣，將結果存儲到所述用戶畫像及習慣庫35；

7)上述獲取用戶畫像及使用習慣的方法是一個隨著所述用戶行為場景庫39、用戶畫像及習慣庫35、用戶行為數據庫36的不斷精準、完善和完整反復迭代，不斷精準、完善和完整的過程；所述分析挖掘與預測模塊38使用的大數據分析技術（包括深度學習）可以處理不精準、不完善和/或不完整的數據。

用戶行為數據庫36是海量數據庫，包括非結構化的數據，優先使用分布式、支持大數據的數據庫管理系統進行管理。

本發明提出一種生成車載主機2的周邊場景及與該場景相匹配或相關聯的功能與服務并推送給用戶選用的方法:

1)已注冊用戶啟動所述用戶車載主機2并通過所述行為采集與服務接收客戶端22的客戶端注冊登陸模塊225、通訊模塊27、所述接入云端機制1在所述功能與服務推送云平臺3的云端注冊登陸模塊33（通過所述外界接口模塊31）上登陸；

2)由所述用戶行為采集模塊223確定所述用戶車載主機2的當前的周邊場景：由所述定位模塊23提供地點、日期、時間信息，由所述天氣應用模塊261提供天氣信息，由所述空氣凈化器模塊269或所述傳感器模塊24提供車內外空氣質量，由所述傳感器模塊24提供車內外溫度信息、用戶疲勞狀態，由所述ADAS模塊267和/或行駛記錄儀266提供周邊街景，這些部分周邊場景信息由所述用戶行為采集模塊223、通訊模塊27、所述接入云端機制1、所述外界接口模塊31傳遞給所述分析挖掘與預測模塊38，從所述地圖和交通信息庫3b、外部信息接入模塊3c提供獲取其余的或補充的周邊場景信息，包括天氣、假日、道路等級和名稱、地點、交通相關事件，并通過所述服務與功能推送模塊37、外界接口模塊31、接入云端機制1、通訊模塊27傳遞給所述功能與服務處理模塊224，必要時通過所述人機界面21展示給用戶；

3)所述功能與服務處理模塊224將上述獲得的用戶車載主機2的當前的周邊場景（不一定精準、完善和完整）通過通訊模塊27、所述接入云端機制1、所述外界接口模塊31傳遞給所述分析挖掘與預測模塊38，并與所述用戶行為場景庫39里的場景進行匹配或關聯，匹配或關聯成功的場景有一個匹配度的屬性值，完全匹配時，匹配度為1，部分匹配時，匹配度小于1； 如果沒有找到任何匹配或關聯的場景，從步驟5）開始；

4)從所述用戶畫像及習慣庫35里調用所述匹配或關聯成功的場景對應的用戶習慣（匹配的用戶習慣），并按照匹配度的大小順序作為權重或優先級提供給所述分析挖掘與預測模塊38，必要時考慮所述附加信息加載模塊3a提供的附加信息（如廣告、通知）及其加載規則，生成與所述當前的周邊場景相匹配或相關聯的一個或多個功能與服務，優選的做法是將匹配的用戶習慣直接作為相匹配或相關聯的功能與服務；

5)根據所述當前的周邊場景，基于所述用戶畫像及習慣庫35、用戶行為場景庫39、地圖和交通信息庫3b、用戶行為數據庫36，所述分析挖掘與預測模塊38進行預測，生成基于所述當前的周邊場景推測的一個或多個功能與服務，包括按照用戶的喜好推測的功能與服務；

6)所述服務與功能推送模塊37通過所述外界接口模塊31、接入云端機制1、通訊模塊27將所述匹配的和/或推測的功能與服務，傳遞給所述功能與服務處理模塊224，通過所述人機界面21推送給用戶選用；

7)上述的過程除了由系統驅動主動發起完成以外，還可以由用戶驅動通過人機界面提出請求、系統響應來完成; 所述分析挖掘與預測模塊38使用的大數據分析技術（包括深度學習）可以處理不精準、不完善和/或不完整的數據。

本發明提出一種按照所述車載主機分類樹2260的主機群分類生成其他用戶的用戶行為和用戶習慣并推送給用戶選用的方法:

1)對某指定注冊用戶，通過所述人機界面21選擇由所述車載主機分類樹模塊226提供的車載主機分類樹2260的主機群分類或其組合，如年輕人主機群226F，和/或同地區主機群226o，和/或某行業主機群226g，和/或女性主機群226d，和/或高管職位主機群226x，和/或與某汽車品牌主機群2269，和/或與某汽車型號主機群226b；

2)選擇的主機群分類或其組合通過所述行為采集與服務接收客戶端22、通訊模塊27、接入云端機制1、外界接口模塊31傳遞給所述分析挖掘與預測模塊38，由其對所述用戶畫像及習慣庫35、所述用戶行為數據庫36里的其他用戶的數據按照選定的主機群分類或其組合進行統計分析，獲得對應的用戶行為、用戶習慣及其統計結果：

a)由所述服務與功能推送模塊37、外界接口模塊31、接入云端機制1、通訊模塊27將此分析結果推送到行為采集與服務接收客戶端22的功能與服務處理模塊224，供所述人機界面21通過顯示和/或語音播報的方式呈現給該用戶，供該用戶選用其他用戶的行為和/或習慣；

b)由所述分析挖掘與預測模塊38對此分析結果按照場景、喜好關聯規則與該用戶的喜好和/或當前場景進行關聯，由所述服務與功能推送模塊37、外界接口模塊31、接入云端機制1、通訊模塊27將此關聯結果推送到行為采集與服務接收客戶端22的功能與服務處理模塊224，供所述人機界面21通過顯示和/或語音播報的方式呈現給該用戶，供該用戶選用其他用戶的行為和/或習慣。

本發明所述的系統按照當前場景、用戶畫像生成的功能和/或服務的案例包括：

1)在用戶生日，祝賀用戶生日快樂；

2)在早上上班路上自動啟動用戶愛聽的收音機的某頻道或某個節目；

3)用戶畫像的喜好信息表明該用戶喜歡某個歌手，則可以推測該用戶喜歡該歌手的新歌、原意了解該歌手的軼聞或代言的產品或體育項目、喜歡其他歌手類似風格的歌曲；

4)如用戶正駕車在某個地區，在該地區正好有用戶畫像的喜好信息對應的事件、名人的出生地或相關事件或活動；

5)對用戶喜歡的音樂或歌曲提供深度的信息，用所述傳感器模塊24了解播放效果，必要時，推薦合適的更好的音源和車載音響系統。

對于本領域技術人員而言，顯然本發明不限于上述示范性實施例的細節，而且在不背離本發明的精神或基本特征的情況下，能夠以其他的具體形式實現本發明。因此，無論從哪一點來看，均應將實施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本發明的范圍由所附權利要求而不是上述說明限定，因此旨在將落在權利要求的等同要件的含義和范圍內的所有變化囊括在本發明內。不應將權利要求中的任何附圖標記視為限制所涉及的權利要求。

此外，應當理解，雖然本說明書按照實施方式加以描述，但并非每個實施方式僅包含一個獨立的技術方案，說明書的這種敘述方式僅僅是為清楚起見，本領域技術人員應當將說明書作為一個整體，各實施例中的技術方案也可以經適當組合，形成本領域技術人員可以理解的其他實施方式。