本发明涉及智能数据处理技术领域，特别是一种用户选车系统。
背景技术
截至到2016年底，全国机动车保有量达2.9亿，其中汽车1.94亿；机动车驾驶人3.6亿，其中汽车驾驶人超过3.1亿。随着人民生活水平的不断提升，汽车的需求也越来越旺盛，新车、二手车市场持续火热，车辆购买的互联网化势在必行。如何向用户推荐车辆是现有技术中的一个难题
现有技术中也有一些车辆推荐方法，其主要基于车辆的特征对用户需求进行全部匹配计算量大，计算效果差，推荐结果不够准确影响了用户体验。
因此，现有技术中无法对为用户实时准确的推荐车辆，影响了用户体验等。
技术实现要素：
本发明针对上述现有技术中的缺陷，提出了如下技术方案。
一种用户选车系统，该系统包括客户端和服务器，
客户端用于接收用户输入的车辆需求请求信息，并将所述车辆需求请求信息发送至服务器；
服务器用于获取车型的参数信息，根据所述参数信息生成车型的特征向量，并基于用户的车辆需求信息和车型的特征向量生成车辆推荐列表，并将所述车辆推荐列表发送至客户端；
客户端基于所述车辆推荐列表向用户显示车型信息。
更进一步地，所述客户端包括键盘，所述车辆需求请求信息是通过所述键盘输入的。
更进一步地，所述客户端包括触摸显示屏，所述车辆需求请求信息是通过所述触摸显示屏输入的。
更进一步地，所述触摸显示屏上显示有用户交互界面，所述车辆需求请求信息是通过所述用户交互界面输入的。
更进一步地，所述客户端为手机、平板电脑、笔记本电脑或个人数字助理。
更进一步地，所述车辆需求请求信息包括价格、动力、豪华、舒适、安全、空间、娱乐、越野、体面。
更进一步地，所述服务器通过以下操作生成车辆推荐列表的：
服务器基于所述车辆需求请求信息生成用户车辆需求向量user(u1、u2、u3、…、un)，对于用户需求请求信息中没有的特征，ui＝0；
服务器基于所述参数信息生成车型的特征向量mode(f1、f2、f3、…、fn)，其中，
服务器首先基于价格筛选符合价格范围的车型，获取符合价格范围的车型的特征向量，使用临近算法基于用户车辆需求向量user(u1、u2、u3、…、un)和符合价格范围的车型的特征向量生成车辆推荐列表，其中n、i、m为整数。
更进一步地，所述使用临近算法基于用户车辆需求向量user(u1、u2、u3、…、un)和符合价格范围的车型的特征向量生成车辆推荐列表具体为：根据用户车辆需求向量中的非0值，假设符合用户需求的车型的特征向量为m，所述车型的特征向量为m对应用户车辆需求向量非0值的向量fi设为满分100，在符合价格范围的车型的特征向量中使用临近算法查找与车型的特征向量m相接近的k个车型的特征向量，使用公式
本发明的技术效果为：在服务器中构建了基于兴趣度的选车方法，用户只需在客户端中点选几个关键词即可以实现智能选车，且采用临近算法生成车辆推荐列表，从而可以实时完成选车，避免了用户在线长时间等待，提高了用户体验。
附图说明
图1是本发明的一种用户选车系统的结构图。
图2是本发明的一种客户端的界面示意图。
图3是本发明的一种客户端界面的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图1-3进行具体说明。
图1示出了本发明的一种用户选车系统，该系统包括客户端1和服务器2，
客户端1用于接收用户输入的车辆需求请求信息，并将所述车辆需求请求信息发送至服务器；
服务器2用于获取车型的参数信息，根据所述参数信息生成车型的特征向量，并基于用户的车辆需求信息和车型的特征向量生成车辆推荐列表，所述服务器2将所述车辆推荐列表发送至客户端1；
客户端1基于所述车辆推荐列表向用户显示车型信息。
图2示出了一种客户端的界面示意图，所述输入的车辆需求请求信息是通过客户端1的键盘输入或在客户端1的触摸屏的用户交互界面上选择输入，即用户可以通过客户端1的键盘输入选车的信息，使用键盘输入时，根据输入选项的次序确定用户的侧重点，如用户输入的顺序是“豪华”、“娱乐”，则认为用户关注点首先是“豪华”，其次是“娱乐”。用户也可以在用户交互界面(gui)上选择，如图2所示，一种xx选车系统，在该app上列出了若干个选项，如价格、动力、豪华、舒适、安全、空间、娱乐、越野、体面，用户可以进行点击选择输入，可以通过用户点击选项的先后次序确定用户关注点，比如用户对动力要求很高，可以先点击“动力”选项，将动力排在第一位，这仅仅是其中之一的实施方式。另外一种实施方式是，用户界面上显示的是默认的输入顺序，用户通过长按的方式对选项进行重新排序，排序在先的选项为用户的关注重点，比如用户对动力要求很高，可将“动力”选项排在第一位，长按是按压时间超过一定阈值，如0.8秒等。
车辆需求请求信息包括价格、动力、豪华、舒适、安全、空间、娱乐、越野、体面，当然还可能包括更多参数，这儿仅仅是列出了几种重要的参数。
在服务器2中，通过现有汽车市场分析与数据收集，融合1980年至今不同品牌在华上市车型技术信息，分析不同年龄层购车决策类信息收集，有效提取出影响购车决策的关键要点，即基于大数据理论生成车型的特征向量。
所述服务器2通过以下操作生成车辆推荐列表的：
服务器基2于所述车辆需求请求信息生成用户车辆需求向量user(u1、u2、u3、…、un)，对于用户需求请求信息中没有的特征，ui＝0，比如用户仅仅输入了价格特征，比如用户仅仅输入了价格特征，则其他特征均设为0。一种实施例为：初始化用户车辆需求向量user(u1、u2、u3、…、un)中的u1、u2、u3、…、un均为0，u1、u2、u3、…、un分别表示价格、动力、豪华、舒适、安全、空间、娱乐、越野、体面等，如果用选择三项(价格、动力、豪华)，则用户车辆需求向量可以设置为user(1、1、0.8、…、0)，如果选择二项(价格、豪华)则用户车辆需求向量可以设置为user(1、0、1、…、0)，等等，不同的价格可以对应不同的参数，比如，1对应100万以上的车，0.9对应60-100万的车。
服务器2基于所述参数信息生成车型的特征向量mode(f1、f2、f3、…、fn)，其中，
服务器2首先基于价格筛选符合价格范围的车型，获取符合价格范围的车型的特征向量，使用临近算法基于用户车辆需求向量user(u1、u2、u3、…、un)和符合价格范围的车型的特征向量生成车辆推荐列表，其中n、i、m为整数。服务器2车辆推荐列表发送至客户端1，并在客户端1上进行显示，客户端1与服务器2之间是通过有线网络或无线网络进行连接通信的。
服务器2使用临近算法基于用户车辆需求向量user(u1、u2、u3、…、un)和符合价格范围的车型的特征向量生成车辆推荐列表具体为：根据用户车辆需求向量中的非0值，假设符合用户需求的车型的特征向量为m，所述车型的特征向量为m对应用户车辆需求向量非0值的向量fi设为满分100，在符合价格范围的车型的特征向量中使用临近算法查找与车型的特征向量m相接近的k个车型的特征向量，使用公式
图3示出了了本发明的客户端1，其通过网络与服务器2连接，连接方式可以wifi、3g、4g或其它无线通信网络，所述客户端1包括处理器11、存储器12和显示屏13，当然该客户端1还可以包括其他部件，如wifi模块、蓝牙模块、麦克风、数据传输模块等等其他移动终端需要使用模块，在此，没有示出。处理器11分别与存储器12和显示屏13通过总线相连接，存储器12中可以存储客户端1所执行的程序及数据等，处理器11可以执行存储器12中的程序，执行相应的操作，如数据接收操作，显示屏13可以是触摸显示屏。本发明中的客户端1可以为手机、平板电脑、笔记本电脑、个人数字助理等等，但不限于这些设备。
最后所应说明的是：以上实施例仅以说明而非限制本发明的技术方案，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明进行修改或者等同替换，而不脱离本发明的精神和范围的任何修改或局部替换，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。