车辆智能化产品的优化方法、装置、服务器及存储介质与流程

本技术涉及数据处理，特别涉及一种车辆智能化产品的优化方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术：

1、产品满意度可以用来评价产品或服务在满足或超过用户期望方面所达到的程度，通过该项指标可以用以评价产品当前的好坏、市场竞争力，并为产品改善提供指导依据。

2、相关技术中，获取产品满意度的方法以用户主观评分为主，有以下几类：

3、一、设立投诉与建议系统，通过收集用户的直接反馈获取用户的意见，从而了解用户的满意程度及原因。该方式的优点是从用户的主动反馈中，可以获得更直观、全面的了解用户的想法。该方法的缺点是，用户的主动反馈难以量化为满意度数值、从少部分用户的反馈中无法了解整体的满意程度、等待用户反馈过程中失去了及时性、用户的反馈主观性较大。

4、二、满意度量表调查，通过电话、信件、网络问卷等方式主动向用户询问产品满意度，通过列出可能影响用户满意的因素，通过排序、打分等形式获得用户的满意度评分。该种方式的优点，主动发起调研可以保证时效性、获得的结果是量化的数值、通过统计学的方法在一定样本量的基础上可以了解用户整体的满意度情况。该种方式的缺点，满意度是一个主观的评价、缺少导致用户不满的细节信息，对于产品的优化指导性偏弱。

5、此外还有通过网络上的用户舆论数据进行正负面情感判断和满意度测量的方法、邀请体验评价官进行测评，等等，但以上方法都仅仅基于人的主观感受、缺少客观数据的验证，从而难以验证主观评分的真实性，难以用于产品优化，有待改进。

技术实现思路

1、本技术提供一种车辆智能化产品的优化方法、装置、服务器及存储介质，以解决相关技术中，获取产品满意度的方法以用户主观评分为主，缺少客观数据的验证，从而难以应用于产品优化的技术问题。

2、本技术第一方面实施例提供一种车辆智能化产品的优化方法，应用于模型构建阶段，其中，所述方法包括以下步骤：采集用户在车辆智能化产品功能使用过程中的客观行为数据；获取所述用户对车辆智能化产品功能满意度的主观评分数据，并由所述客观行为数据和所述主观评分数据生成行为训练数据集；以及利用所述训练数据集训练训练模型，构建行为与评价关系模型，以基于所述行为与评价关系模型输出的满意度评分，生成任一车辆智能化产品的优化信息。

3、根据上述技术手段，本技术实施例可以结合用户在车辆智能化产品功能使用过程中的客观行为数据和用户对该产品功能的满意度的主观评分数据，生成行为与评价关系模型，使得用户的主观评分可以得到客观行为的支持，从而使得满意度结果更具准确性，便于智能化产品的优化。

4、可选地，在本技术的一个实施例中，所述由所述客观行为数据和所述主观评分数据生成行为训练数据集，包括：基于预设的时间窗口，以每个用户的满意度评分的时间为起点，将预设时长内的客观行为数据生成行为集合数据；根据所述每个用户的满意度评分和所述行为集合数据生成所述行为训练数据集。

5、根据上述技术手段，本技术实施例可以生成行为训练数据集便于后续进行模型构建。

6、可选地，在本技术的一个实施例中，在生成所述行为集合数据之前，还包括：向所述每个用户推送满意度调研问卷量表；根据所述满意度调研问卷量表的满意度打分数据、时间及经过单向脱敏处理后的用户标识得到所述每个用户的满意度评分。

7、根据上述技术手段，本技术实施例可以对用户标识进行单项脱敏，以保护用户隐私信息。

8、可选地，在本技术的一个实施例中，所述利用所述训练数据集训练训练模型，构建行为与评价关系模型，包括：根据所述训练数据集得到至少一个特征值；根据用户评分和所述至少一个特征值之间的相关性训练所述行为与评价关系模型。

9、根据上述技术手段，本技术实施例可以讲训练数据集进行特征转化，以训练行为与评价关系模型。

10、本技术第二方面实施例提供一种车辆智能化产品的优化方法，应用于模型构建阶段，其中，所述方法包括以下步骤：获取当前用户的客观行为数据；将所述客观行为数据输入至预先构建的行为与评价关系模型，输出所述当前用户的满意度评分，其中，所述行为与评价关系模型由用户在车辆智能化产品功能使用过程中的客观行为数据及用户的满意度评分构建得到；以及根据所述满意度评分生成对应的车辆智能化产品的优化信息。

11、根据上述技术手段，本技术实施例可以给予用户的客观行为数据，获得用户的对智能化产品功能的满意度，从而生成车辆智能化产品的优化信息，以进行优化指导，使得车辆智能化产品可以更满足用户的使用体验。

12、本技术第三方面实施例提供一种车辆智能化产品的优化装置，应用于模型构建阶段，其中，所述装置包括：采集模块，用于采集用户在车辆智能化产品功能使用过程中的客观行为数据；生成模块，用于获取所述用户对车辆智能化产品功能满意度的主观评分数据，并由所述客观行为数据和所述主观评分数据生成行为训练数据集；以及建模模块，用于利用所述训练数据集训练训练模型，构建行为与评价关系模型，以基于所述行为与评价关系模型输出的满意度评分，生成任一车辆智能化产品的优化信息。

13、可选地，在本技术的一个实施例中，所述生成模块包括：第一生成单元，用于基于预设的时间窗口，以每个用户的满意度评分的时间为起点，将预设时长内的客观行为数据生成行为集合数据；第二生成单元，用于根据所述每个用户的满意度评分和所述行为集合数据生成所述行为训练数据集。

14、可选地，在本技术的一个实施例中，还包括：推送模块，用于向所述每个用户推送满意度调研问卷量表；处理模块，用于根据所述满意度调研问卷量表的满意度打分数据、时间及经过单向脱敏处理后的用户标识得到所述每个用户的满意度评分。

15、可选地，在本技术的一个实施例中，所述建模模块包括：计算单元，用于根据所述训练数据集得到至少一个特征值；训练单元，用于根据用户评分和所述至少一个特征值之间的相关性训练所述行为与评价关系模型。

16、本技术第四方面实施例提供一种车辆智能化产品的优化装置，应用于产品应用阶段，其中，所述装置包括：获取模块，用于获取当前用户的客观行为数据；输出模块，用于将所述客观行为数据输入至预先构建的行为与评价关系模型，输出所述当前用户的满意度评分，其中，所述行为与评价关系模型由用户在车辆智能化产品功能使用过程中的客观行为数据及用户的满意度评分构建得到；以及优化模块，用于根据所述满意度评分生成对应的车辆智能化产品的优化信息。

17、本技术第五方面实施例提供一种服务器，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的车辆智能化产品的优化方法。

18、本技术第六方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的车辆智能化产品的优化方法。

19、本技术实施例的有益效果：

20、(1)本技术实施例可以结合用户的主观评分数据和客观行为数据，建立客观行为与主观评分之间的关系，从而构建行为与评价关系模型，使得用户的主观评分可以得到客观行为的支撑；

21、(2)本技术实施例可以基于行为与评价关系模型，根据用户的客观行为得到该用户对车辆智能化产品的满意度评价，从而便于对车辆智能化产品进行更具针对性的优化；

22、(3)本技术实施例可以在采集用户信息时，对用户的身份标识进行单项脱敏，以保护用户隐私信息。

23、本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。