车辆咨询信息处理方法及装置与流程

本发明实施例涉及信息处理技术领域，具体而言，涉及一种车辆咨询信息处理方法及装置。

背景技术：

随着社会的发展，汽车已成为人们生活中必不可少的一部分，汽车交易也越来越活跃，但是传统的汽车交易模式难以在互联网大环境下快速捕捉潜在的交易机会。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供了一种车辆咨询信息处理方法及装置。

本发明实施例提供了一种车辆咨询信息处理方法，应用于服务端，包括：

从社交平台获取车辆咨询信息；

根据所述车辆咨询信息的类别识别出车辆供应信息和车辆需求信息；

判断所述车辆供应信息和所述车辆需求信息是否匹配，若匹配，基于所述车辆供应信息、所述车辆需求信息和预存的公路网络数据生成交易方案；

将所述交易方案分别发送至所述车辆需求信息对应的第一客户端以及所述车辆供应信息对应的第二客户端。

可选地，根据所述车辆咨询信息的类别识别出车辆供应信息和车辆需求信息的步骤，包括：

若所述车辆咨询信息为文本信息，对所述文本信息进行分词处理以获得多个分词，统计各所述分词的词频和词性；

基于统计得到的多个词频和多个词性提取所述文本信息的文本特征；

将所述文本特征输入搭建有自然语言处理模型的卷积神经网络以识别出所述车辆供应信息和所述车辆需求信息。

可选地，判断所述车辆供应信息和所述车辆需求信息是否匹配的步骤，包括：

提取所述车辆供应信息中包括的第一车辆参数信息以及所述车辆需求信息中包括的第二车辆参数信息；

判断所述第一车辆参数信息和所述第二车辆参数信息是否相同，若所述第一车辆参数信息和所述第二车辆参数信息相同，判定所述车辆供应信息和所述车辆需求信息匹配。

可选地，基于所述车辆供应信息、所述车辆需求信息和预存的公路网络数据生成交易方案的步骤，包括：

提取所述车辆供应信息中包括的第一地理位置信息以及所述车辆需求信息中包括的第二地理位置信息；

基于所述第一地理位置信息、所述第二地理位置信息和所述预存的公路网络数据生成运输成本信息；

提取所述车辆供应信息中包括的售价信息以及所述车辆需求信息中包括的竞价信息；

基于所述售价信息和所述运输成本信息生成第一交易方案，基于所述竞价信息和所述运输成本信息生成第二交易方案。

可选地，将所述交易方案分别发送至所述车辆需求信息对应的第一客户端以及所述车辆供应信息对应的第二客户端的步骤，包括：

将所述第一交易方案发送至所述第二客户端；将所述第二交易方案发送至所述第一客户端。

可选地，所述方法还包括：

采用设定分词算法从所述文本信息中识别出所述第一车辆参数信息对应的舆情信息，将所述舆情信息和所述第一交易方案进行打包并发送至所述第二客户端。

可选地，根据所述车辆咨询信息的类别识别出车辆供应信息和车辆需求信息的步骤，包括：

若所述车辆咨询信息为图片信息，采用光学字符识别方法识别出所述图片信息中存在售价字符的至少一个第一图片信息以及存在竞价字符的至少一个第二图片信息；

将所述至少一个第一图片信息作为所述车辆供应信息，将所述至少一个第二图片信息作为所述车辆需求信息。

可选地，判断所述车辆供应信息和所述车辆需求信息是否匹配的步骤，包括：

采用感知哈希算法计算出所述至少一个第一图片信息的第一汉明距离以及所述至少一个第二图片信息的第二汉明距离；根据所述第一汉明距离和所述第二汉明距离计算出所述至少一个第一图片信息与所述至少一个第二图片信息之间的相似度值；

判断所述相似度值是否低于设定值，若所述相似度值低于所述设定值，判定所述车辆供应信息和所述车辆需求信息匹配。

可选地，基于所述车辆供应信息、所述车辆需求信息和预存的公路网络数据生成交易方案的步骤，包括：

采用所述光学字符识别方法识别出所述至少一个第一图片信息中包括的第三车辆参数信息、第三地理位置信息以及所述至少一个第二图片信息中包括的第四车辆参数信息、第四地理位置信息；

基于所述第三地理位置信息、所述第四地理位置信息和所述预存的公路网络数据生成运输成本信息；

基于所述售价字符、所述运输成本信息、所述第三车辆参数信息和所述第四车辆参数信息生成第一交易方案；

基于所述竞价字符、所述运输成本信息、所述第三车辆参数信息和所述第四车辆参数信息生成第二交易方案。

本发明实施例还提供了一种车辆咨询信息处理装置，应用于服务端，所述装置包括：

信息获取模块，用于从社交平台获取车辆咨询信息；

供需信息识别模块，用于根据所述车辆咨询信息的类别识别出车辆供应信息和车辆需求信息；

交易方案生成模块，用于判断所述车辆供应信息和所述车辆需求信息是否匹配，若匹配，基于所述车辆供应信息、所述车辆需求信息和预存的公路网络数据生成交易方案；

交易方案发送模块，用于将所述交易方案分别发送至所述车辆需求信息对应的第一客户端以及所述车辆供应信息对应的第二客户端。

本发明实施例还提供了一种服务端，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述的车辆咨询信息处理方法。

本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质包括计算机程序，所述计算机程序运行时控制所述可读存储介质所在服务端执行上述的车辆咨询信息处理方法。

有益效果

本发明实施例提供的车辆咨询信息处理方法及装置，能够从社交平台获取车辆咨询信息并基于车辆咨询信息的类别识别出车辆供应信息和车辆需求信息，然后基于预存的公路网络数据以及互相匹配的车辆供应信息和车辆需求信息生成交易方案并发送至第一客户端和第二客户端，如此，相较于传统的地推式销售，该方法能够从社交平台的日常信息中挖掘出车辆供应信息和车辆需求信息，能够在互联网大环境下快速捕捉潜在的交易机会。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例所提供的一种服务端的方框示意图。

图2为本发明实施例所提供的一种车辆咨询信息处理方法的流程图。

图3为一实施方式中图2所示的步骤s22的一种具体实现方式的流程示意图。

图4为一实施方式中图2所示的步骤s22的另一种具体实现方式的流程示意图。

图5为一实施方式中图2所示的步骤s23的一种具体实现方式的流程示意图。

图6为一实施方式中图2所示的步骤s23的另一种具体实现方式的流程示意图。

图7为本发明实施例所提供的一种车辆咨询信息处理装置的模块框图。

图标：

10-服务端；11-存储器；12-处理器；13-网络模块；

20-车辆咨询信息处理装置；21-信息获取模块；22-供需信息识别模块；23-交易方案生成模块；24-交易方案发送模块。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例只是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

发明人经调查发现，传统的汽车交易模式大多是通过地推、网络广告推广等方式实现，一方面增加了推广成本，难以准确抓住目标客户，另一方面难以在互联网大环境下快速捕捉潜在的交易机会。

以上现有技术中的方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本发明实施例针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本发明过程中对本发明做出的贡献。

基于上述研究，本发明实施例提供了一种车辆咨询信息处理方法及装置，能够在互联网大环境下快速捕捉潜在的交易机会。

图1示出了本发明实施例所提供的一种服务端10的方框示意图。本发明实施例中的服务端10具有数据存储、传输、处理功能，如图1所示，服务端10包括：存储器11、处理器12、网络模块13和车辆咨询信息处理装置20。

存储器11、处理器12和网络模块13之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件互相之间可以通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。存储器11中存储有车辆咨询信息处理装置20，所述车辆咨询信息处理装置20包括至少一个可以软件或固件(firmware)的形式储存于所述存储器11中的软件功能模块，所述处理器12通过运行存储在存储器11内的软件程序以及模块，例如本发明实施例中的车辆咨询信息处理装置20，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现本发明实施例中的车辆咨询信息处理方法。

其中，所述存储器11可以是，但不限于，随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)，只读存储器(readonlymemory，rom)，可编程只读存储器(programmableread-onlymemory，prom)，可擦除只读存储器(erasableprogrammableread-onlymemory，eprom)，电可擦除只读存储器(electricerasableprogrammableread-onlymemory，eeprom)等。其中，存储器11用于存储程序，所述处理器12在接收到执行指令后，执行所述程序。

所述处理器12可能是一种集成电路芯片，具有数据的处理能力。上述的处理器12可以是通用处理器，包括中央处理器(centralprocessingunit，cpu)、网络处理器(networkprocessor，np)等。可以实现或者执行本发明实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

网络模块13用于通过网络建立服务端10与其他通信终端设备之间的通信连接，实现网络信号及数据的收发操作。上述网络信号可包括无线信号或者有线信号。

可以理解，图1所示的结构仅为示意，服务端10还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。图1中所示的各组件可以采用硬件、软件或其组合实现。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质包括计算机程序。所述计算机程序运行时控制所述可读存储介质所在服务端10执行下面的车辆咨询信息处理方法。

图2示出了本发明实施例所提供的一种车辆咨询信息处理方法的流程图。所述方法有关的流程所定义的方法步骤应用于服务端10，可以由所述处理器12实现。下面将对图2所示的具体流程进行详细阐述：

步骤s21，从社交平台获取车辆咨询信息。

在本实施例中，服务端10可以从社交平台获取大量的车辆咨询信息，其中，社交平台包括但不限于卖好车app、微信平台(微信群聊天、微信公众号留言和提问)、知乎专栏和汽车之家专栏等。

可以理解，本实施例相较于传统的汽车交易模式的区别点在于车辆咨询信息获取来源的多元化，可以理解，上述获取来源涵盖了大部分网络社交资源，以卖好车app为例，从卖好车app获取车辆咨询信息能够第一时间挖掘出客户的需求，又例如，以微信平台和知乎专栏为例，通过客户的日常交流和聊天信息能够挖掘出潜在的交易机会(商机)。

步骤s22，根据车辆咨询信息的类别识别出车辆供应信息和车辆需求信息。

可以理解，服务端10在获取了大量的车辆咨询信息之后，会对车辆咨询信息进行处理，以识别出车辆供应信息和车辆需求信息。

通过社交平台获取到的大量车辆咨询信息主要包括文本信息、图片信息和语音信息三种类别，针对不同的类别，服务端10所采取的处理方法也不同。

若大量的车辆咨询信息为文本信息，请结合参阅图3，本实施例中通过步骤s221、步骤s222和步骤s223列举了步骤s22的其中一种实现方式。

步骤s221，对文本信息进行分词处理以获得多个分词，统计各分词的词频和词性。

在获取到的文本信息中，包括以会话、留言、评论和简讯等为主的短文本信息，也包括新闻和文章等为主的长文本信息，在本实施例中，采用pythonjieba分词处理方法对文本信息进行切分，其中，停用词、近义词和强规则等字典都是基于汽车流通领域行业内整理而成的，可以结合这些字典对文本信息进行切分以获得多个分词，进一步地，统计每个分词的词频和词性以便于后续的特征识别。

步骤s222，基于统计得到的多个词频和多个词性提取文本信息的文本特征。

进一步地，基于词频和词性采用tf-idf模型(termfrequency–inversedocumentfrequency)提取文本信息的文本特征，其中，tf-idf模型是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术，也是一种统计方法，用以评估一分词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。分词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。tf-idf模型的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。

步骤s223，将文本特征输入搭建有自然语言处理模型的卷积神经网络以识别出所述车辆供应信息和所述车辆需求信息。

在本实施例中，可以基于汽车流通领域互联网以及相关的交易、物流、仓储和金融等在卷积神经网络中预先搭建自然语言处理模型，然后将文本特征输入该卷积神经网络以识别出车辆供应信息和车辆需求信息。

若大量的车辆咨询信息为图片信息，请结合参阅图4，本实施例中通过步骤s224和步骤s225列举了步骤s22的另一种实现方式。

步骤s224，采用光学字符识别方法识别出所述图片信息中存在售价字符的至少一个第一图片信息以及存在竞价字符的至少一个第二图片信息。

例如，存在售价字符的第一图片信息为p1，存在竞价字符的第二图片信息为p2，其中，售价字符和竞价字符可以通过光学字符识别方法(opticalcharacterrecognition，ocr)识别得到。

步骤s225，将至少一个第一图片信息作为车辆供应信息，将至少一个第二图片信息作为车辆需求信息。

在本实施例中，将p1作为图片信息形式的车辆供应信息，将p2作为图片信息形式的车辆需求信息。

可以理解，由于语音信息可以转换为文本信息，因此，对语音信息的处理不再进行说明。

步骤s23，判断车辆供应信息和车辆需求信息是否匹配。

若车辆供应信息和车辆需求信息匹配，转向步骤s24，否则不执行任何操作。

在本实施例中，基于文本信息和基于图片信息的判断有所不同。

若车辆供应信息和车辆需求信息为文本信息，请结合参阅图5，本实施例中通过步骤s231、步骤s232、步骤s233和步骤s234列举了步骤s23的其中一种实现方式：

步骤s231，提取车辆供应信息中包括的第一车辆参数信息以及车辆需求信息中包括的第二车辆参数信息。

在本实施例中，文本信息形式的车辆供应信息为tsupply，第一车辆参数信息为cp1，文本形式的车辆需求信息为tdemand，第二车辆参数信息为cp2。

步骤s232，判断第一车辆参数信息和第二车辆参数信息是否相同。

若cp1与cp2相同，转向步骤s233，否则转向步骤s234。

在本实施例中，车辆参数信息包括但不限于品牌、车系、车型和颜色等。

步骤s233，判定车辆供应信息和车辆需求信息匹配。

步骤s234，判定车辆供应信息和车辆需求信息不匹配。

若车辆供应信息和车辆需求信息为图片信息，请结合参阅图6，本实施例中通过步骤s235、步骤s236、步骤s237和步骤s238列举了步骤s23的另一种实现方式：

步骤s235，采用感知哈希算法计算出至少一个第一图片信息的第一汉明距离以及至少一个第二图片信息的第二汉明距离，根据第一汉明距离和第二汉明距离计算出至少一个第一图片信息与至少一个第二图片信息之间的相似度值。

例如，采用phash算法计算出p1和p2的汉明距离分别为h1和h2。

进一步地，基于h1和h2计算p1和p2的相似度值。

步骤s236，判断相似度值是否低于设定值。

若低于设定值，转向步骤s237，否则转向步骤s238。

步骤s237，判定车辆供应信息和车辆需求信息匹配。

若p1和p2的相似度值小于设定值，p1与p2匹配。

步骤s238，判定车辆供应信息和车辆需求信息不匹配。

步骤s24，基于车辆供应信息、车辆需求信息和预存的公路网络数据生成交易方案。

若车辆供应信息和车辆需求信息为文本信息，提取车辆供应信息tsupply中包括的第一地理位置信息以及车辆需求信息tdemand中包括的第二地理位置信息，基于第一地理位置信息、第二地理位置信息和预存的公路网络数据生成运输成本信息c1。提取车辆供应信息tsupply中包括的售价信息以及车辆需求信息tdemand中包括的竞价信息，基于售价信息和运输成本信息c1生成交易方案m1，基于竞价信息和运输成本信息c1生成交易方案m2。

可以理解，文本信息中明确给出了车辆参数信息，因此在生成交易方案的时候，仅需涵盖价格信息和运输成本信息即可。

若车辆供应信息和车辆需求信息为图片信息，采用光学字符识别方法识别出p1中包括的第三车辆参数信息cp3、第三地理位置信息以及p2中包括的第四车辆参数信息cp4、第四地理位置信息，基于第三地理位置信息、第四地理位置信息和预存的公路网络数据生成运输成本信息c2，基于售价字符、运输成本信息c2、第三车辆参数信息cp3和第四车辆参数信息cp4生成交易方案m3，基于竞价字符、运输成本信息c2、第三车辆参数信息cp3和第四车辆参数信息cp4生成交易方案m4。

在本实施例中，预存的公路网络数据可以为高德地图、百度地图等公布出来的数据。

步骤s25，将交易方案分别发送至车辆需求信息对应的第一客户端以及所述车辆供应信息对应的第二客户端。

以交易方案m1和交易方案m2为例，将交易方案m1发送至车辆需求信息tdemand对应的第一客户端(买家)，将交易方案m2发送至车辆供应信息tsupply对应的第二客户端(卖家)，如此，能够实现买家和卖家之间的信息交互，保证交易的透明性。

又例如，以交易方案m3和交易方案m4为例，交易方案m3和交易方案m4均涵盖了第三车辆参数信息cp3和第四车辆参数信息cp4，这是由于车辆供应信息和车辆需求信息为图片信息，如此，能够使得买家和卖家了解到对方所需要的详细信息(车辆参数信息)，如此，能够提高交易成功的几率。

可以理解，服务端10不仅能够从文本信息、图片信息和语音信息中获取汽车相关信息，如品牌、车、价格、物流运输、仓储、电话联系方式等，还能够获取舆情信息，例如，采用pythonjieba分词处理方法识别出第一车辆参数信息cp1对应的舆情信息，又例如，第一车辆参数信息cp1为雷克萨斯的某个车系、车型的信息，服务端10可以识别出近一年内各个渠道、平台对这一车型的态度(舆情信息)，将舆情信息与交易方案打包并发送至买卖方，使得买卖方能够从多个角度对汽车交易进行分析。

可选地，交易方案中还可以包括贷款、融资方面的信息，换句话说，服务端10能够通过车辆咨询信息识别出车辆供需信息、金融资金信息和车辆舆情主题信息，如此，能够充分利用互联网的资源，进而快速捕捉潜在的交易机会，促进流通过程的加速检核，提升效率。通过对业内群体的情感分析，建立反馈通道，可以帮助上游企业完成产品改善、价格调整等策略制定。

在上述基础上，如图7所示，本发明实施例提供了一种车辆咨询信息处理装置20，所述车辆咨询信息处理装置20包括：信息获取模块21、供需信息识别模块22、交易方案生成模块23和交易方案发送模块24。

信息获取模块21，用于从社交平台获取车辆咨询信息。

由于信息获取模块21和图2中步骤s21的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

供需信息识别模块22，用于根据所述车辆咨询信息的类别识别出车辆供应信息和车辆需求信息。

由于供需信息识别模块22和图2中步骤s22的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

交易方案生成模块23，用于判断所述车辆供应信息和所述车辆需求信息是否匹配，若匹配，基于所述车辆供应信息、所述车辆需求信息和预存的公路网络数据生成交易方案。

由于交易方案生成模块23和图2中步骤s23和步骤s24的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

交易方案发送模块24，用于将所述交易方案分别发送至所述车辆需求信息对应的第一客户端以及所述车辆供应信息对应的第二客户端。

由于交易方案发送模块24和图2中步骤s25的实现原理类似，因此在此不作更多说明。

综上，本发明实施例所提供的车辆咨询信息处理方法及装置，能够从社交平台的日常信息中挖掘出车辆供应信息和车辆需求信息，进而在互联网大环境下快速捕捉潜在的交易机会。

在本发明实施例所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置和方法实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。

所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务端10，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。