服务推荐方法、装置、车辆和存储介质与流程

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1.本技术涉及车辆电子和通信技术领域，特别涉及一种服务推荐方法、装置、车辆和存储介质。

背景技术：

2.随着大数据技术及深度学习算法的不断发展，在手机端日趋成熟的推荐技术逐渐向汽车领域转移，越来越多的推荐技术被应用到车载场景。
3.然而，不同于手机端，车载推荐服务在车载终端与用户交互，存在使用率低、用户要求高、用户反馈强烈及安全性要求等特点，关于如何有效的利用用户较少的反馈次数，并及时调整不同推荐的频率，同时又能保证推荐机会的最大化的问题，亟待解决。

技术实现要素：

4.本技术提供一种服务推荐方法、装置、车辆及存储介质，解决了目前车载终端无法利用较少用户的反馈，及时调整不同推荐的频率等问题，同时保证了推荐机会的最大化。
5.本技术第一方面实施例提供一种服务推荐方法，包括以下步骤：接收当前待推荐服务的推荐请求，所述推荐请求中包含所述当前待推荐服务的标识信息；基于所述当前待推荐服务的标识信息，从预设的标识信息-阻力天数关系中获取所述当前待推荐服务的目标阻力天数，并判断所述当前待推荐服务距离上一次推荐的实际天数是否大于所述目标阻力天数；若所述实际天数大于所述目标阻力天数，则将所述当前待推荐服务推荐给用户，否则，取消所述当前待推荐服务。
6.根据上述技术手段，解决了目前车载终端无法利用较少用户的反馈，及时调整不同推荐的频率等问题，同时保证了推荐机会的最大化。
7.进一步地，在基于所述当前待推荐服务的标识信息，从所述预设的标识信息-阻力天数关系中获取所述当前待推荐服务的目标阻力天数之前，还包括：获取至少一个目标推荐服务的标识信息；基于每个目标推荐服务的标识信息，获取所述用户在预设时间段对所述每个目标推荐服务的反馈操作，并根据所述反馈操作计算每个目标推荐服务的负反馈概率；获取所述每个目标推荐服务当前时刻前的连续拒绝次数，并根据所述连续拒绝次数计算所述每个目标推荐服务的阻力天数；根据所述每个目标推荐服务的负反馈概率和所述每个目标推荐服务的阻力天数的乘积得到所述每个目标推荐服务的最终阻力天数，并根据所述每个目标推荐服务的最终阻力天数和所述每个目标推荐服务的标识信息建立所述预设的标识信息-阻力天数关系。
8.根据上述技术手段，通过计算阻力天数，能够为用户调整推荐服务的推荐频率，使每个推荐服务得机会最大。
9.进一步地，所述根据所述连续拒绝次数计算所述每个目标推荐服务的阻力天数，包括：基于预设的阻力天数计算公式，根据所述连续拒绝次数计算所述每个目标推荐服务的阻力天数，其中，所述预设的阻力天数计算公式为：
[0010][0011]
其中，d
γ
为阻力天数，n为最大间隔推荐天数，r为阻力天数的临界值系数，x为当前时刻前连续拒绝的次数。
[0012]
根据上述技术手段，通过预设的阻力天数，计算出每个推荐服务的阻力天数。
[0013]
进一步地，所述将所述当前待推荐服务推荐给所述用户，包括：识别当前待推荐服务的推荐类型；若所述推荐类型为显示推荐，则通过语音方式和/或弹窗方式推荐给所述用户；若所述推荐类型为直接开启功能或直接关闭功能推荐，则在将所述当前待推荐服务推荐给所述用户的同时，生成用于接收所述用户反馈信息的时间窗口。
[0014]
根据上述技术手段，为用户进行直接推荐或者语音或弹窗的方式为用户推荐服务，提高车辆的智能化。
[0015]
进一步地，在将所述当前待推荐服务推荐给所述用户之后，还包括接收所述用户基于所述语音方式、所述弹窗方式或者所述时间窗口发送的新反馈信息；根据所述新反馈信息更新所述当前待推荐服务的阻力天数。
[0016]
根据上述技术手段，用户可以通过不同的方式对推荐服务进行反馈，提高用户对车辆的使用体验。
[0017]
本技术第二方面实施例提供一种服务推荐方法装置，包括：接收模块，用于接收当前待推荐服务的推荐请求，所述推荐请求中包含所述当前待推荐服务的标识信息；判断模块，用于基于所述当前待推荐服务的标识信息，从预设的标识信息-阻力天数关系中获取所述当前待推荐服务的目标阻力天数，并判断所述当前待推荐服务距离上一次推荐的实际天数是否大于所述目标阻力天数；推荐模块，用于若所述实际天数大于所述目标阻力天数，则将所述当前待推荐服务推荐给用户，否则，取消所述当前待推荐服务。
[0018]
进一步地，在基于所述当前待推荐服务的标识信息，从所述预设的标识信息-阻力天数关系中获取所述当前待推荐服务的目标阻力天数之前，所述判断模块，具体用于：获取至少一个目标推荐服务的标识信息；基于每个目标推荐服务的标识信息，获取所述用户在预设时间段对所述每个目标推荐服务的反馈操作，并根据所述反馈操作计算每个目标推荐服务的负反馈概率；获取所述每个目标推荐服务当前时刻前的连续拒绝次数，并根据所述连续拒绝次数计算所述每个目标推荐服务的阻力天数；根据所述每个目标推荐服务的负反馈概率和所述每个目标推荐服务的阻力天数的乘积得到所述每个目标推荐服务的最终阻力天数，并根据所述每个目标推荐服务的最终阻力天数和所述每个目标推荐服务的标识信息建立所述预设的标识信息-阻力天数关系。
[0019]
进一步地，所述根据所述连续拒绝次数计算所述每个目标推荐服务的阻力天数，所述判断模块，具体用于：基于预设的阻力天数计算公式，根据所述连续拒绝次数计算所述每个目标推荐服务的阻力天数，其中，所述预设的阻力天数计算公式为：
[0020][0021]
其中，d
γ
为阻力天数，n为最大间隔推荐天数，r为阻力天数的临界值系数，x为当前时刻前连续拒绝的次数。
[0022]
进一步地，所述推荐模块，具体用于：识别当前待推荐服务的推荐类型；若所述推荐类型为显示推荐，则通过语音方式和/或弹窗方式推荐给所述用户；若所述推荐类型为直
接开启功能或直接关闭功能推荐，则在将所述当前待推荐服务推荐给所述用户的同时，生成用于接收所述用户反馈信息的时间窗口。
[0023]
进一步地，在将所述当前待推荐服务推荐给所述用户之后，所述推荐模块，还用于：接收所述用户基于所述语音方式、所述弹窗方式或者所述时间窗口发送的新反馈信息；根据所述新反馈信息更新所述当前待推荐服务的阻力天数。
[0024]
本技术第三方面实施例提供一种车辆，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服务推荐方法。
[0025]
本技术第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的服务推荐方法。
[0026]
由此，本技术通过接收当前待推荐服务的推荐请求，并基于当前待推荐服务的标识信息，从预设的标识信息-阻力天数关系中获取当前待推荐服务的目标阻力天数，判断当前待推荐服务距离上一次推荐的实际天数是否大于目标阻力天数，若实际天数大于目标阻力天数，则将当前待推荐服务推荐给用户，否则，取消当前待推荐服务。由此，解决了目前车载终端无法利用较少用户的反馈，及时调整不同推荐的频率等问题，同时保证了推荐机会的最大化。
[0027]
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。
附图说明
[0028]
本技术上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0029]
图1为根据本技术实施例提供的一种服务推荐方法的流程图；
[0030]
图2为根据本技术一个实施例的阻力函数的曲线示意及计算结果示意图；
[0031]
图3为根据本技术一个实施例的实施软件结构的示意图；
[0032]
图4为根据本技术一个实施例的服务推荐方法的流程图；
[0033]
图5为根据本技术实施例的服务推荐装置的方框示意图；
[0034]
图6为根据本技术实施例的车辆的结构示意图。
[0035]
附图标记说明：10-服务推荐装置、100-接收模块、200-判断模块、300-推荐模块、601-存储器、602-处理器、603-通信接口。
具体实施方式
[0036]
下面详细描述本技术的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本技术，而不能理解为对本技术的限制。
[0037]
下面参考附图描述本技术实施例的服务推荐方法、装置、车辆及存储介质。针对上述背景技术中提到的目前车载终端无法利用较少用户的反馈，及时调整不同推荐的频率的问题，本技术提供了一种服务推荐方法，在该方法中，接收当前待推荐服务的推荐请求，推荐请求中包含当前待推荐服务的标识信息；基于当前待推荐服务的标识信息，从预设的标
识信息-阻力天数关系中获取当前待推荐服务的目标阻力天数，并判断当前待推荐服务距离上一次推荐的实际天数是否大于目标阻力天数；若实际天数大于目标阻力天数，则将当前待推荐服务推荐给用户，否则，取消当前待推荐服务。由此，解决了目前车载终端无法利用较少用户的反馈，及时调整不同推荐的频率等问题，同时保证了推荐机会的最大化。
[0038]
具体而言，图1为本技术实施例所提供的一种服务推荐方法的流程示意图。
[0039]
如图1所示，该服务推荐方法包括以下步骤：
[0040]
在步骤s101中，接收当前待推荐服务的推荐请求，推荐请求中包含当前待推荐服务的标识信息。
[0041]
具体地，推荐服务向推荐仲裁模块注册对应的推荐服务的标识信息，包括内容、服务或者应用等的推荐，推荐仲裁模块将推荐服务对应的信息，包括：id(即标识信息)、窗口内反馈情况、上次推荐时间和推荐阻力天数保存在本地，每个推荐服务有唯一的推荐服务的标识信息。当推荐服务向用户进行推荐时，向推荐仲裁模块发起推荐请求，推荐请求包括当前推荐服务的标识信息。其中，推荐服务对应的信息表如表1所示：
[0042]
表1
[0043]
id窗口内反馈情况上次推荐时间推荐阻力天数
ꢀꢀꢀꢀ
[0044]
在步骤s102中，基于当前待推荐服务的标识信息，从预设的标识信息-阻力天数关系中获取当前待推荐服务的目标阻力天数，并判断当前待推荐服务距离上一次推荐的实际天数是否大于目标阻力天数。
[0045]
可选地，在一些实施例中，在基于当前待推荐服务的标识信息，从预设的标识信息-阻力天数关系中获取当前待推荐服务的目标阻力天数之前，还包括：获取至少一个目标推荐服务的标识信息；基于每个目标推荐服务的标识信息，获取用户在预设时间段对每个目标推荐服务的反馈操作，并根据反馈操作计算每个目标推荐服务的负反馈概率；获取每个目标推荐服务当前时刻前的连续拒绝次数，并根据连续拒绝次数计算每个目标推荐服务的阻力天数；根据每个目标推荐服务的负反馈概率和每个目标推荐服务的阻力天数的乘积得到每个目标推荐服务的最终阻力天数，并根据每个目标推荐服务的最终阻力天数和每个目标推荐服务的标识信息建立预设的标识信息-阻力天数关系。
[0046]
具体地，车载终端设置监控窗口，获取用户在预设时间段内对每个推荐服务的反馈操作次数，获取负反馈操作的次数，得到每个目标推荐服务的负反馈概率，统计在预设时间段内用户对每个目标推荐服务连续拒绝的次数。
[0047]
进一步地，在一些实施例中，根据连续拒绝次数计算每个目标推荐服务的阻力天数，包括：基于预设的阻力天数计算公式，根据连续拒绝次数计算每个目标推荐服务的阻力天数，其中，预设的阻力天数计算公式为：
[0048][0049]
其中，d
γ
为阻力天数，n为最大间隔推荐天数，r为阻力天数的临界值系数，x为当前时刻前连续拒绝的次数。
[0050]
可以理解的是，随着用户连续拒绝次数增加，预设的阻力天数上升增大，到达临界值之后(即x趋近r时)，预设的阻力天数的增幅将会降低，如图2所示，预设的阻力天数有最
大值，避免了车载终端一直不推送，同时，根据个人对场景反馈的概率设置阻力天数，体现阻力的个性化。
[0051]
在步骤s103中，若实际天数大于目标阻力天数，则将当前待推荐服务推荐给用户，否则，取消当前待推荐服务。
[0052]
可以理解的是，车机运行时，推荐仲裁模块根据推荐服务对应的目标阻力天数，判断上次推荐与本次推荐的实际天数间隔是否已经超过目标阻力天数，如果超过目标阻力天数，则仲裁为可以推荐给用户，否则取消推荐服务。
[0053]
可选地，在一些实施例中，将当前待推荐服务推荐给用户，包括：识别当前待推荐服务的推荐类型；若推荐类型为显示推荐，则通过语音方式和/或弹窗方式推荐给用户；若推荐类型为直接开启功能或直接关闭功能推荐，则在将当前待推荐服务推荐给用户的同时，生成用于接收用户反馈信息的时间窗口。
[0054]
其中，当前待推荐服务的推荐类型包括：显示推荐和直接开启功能或直接关闭功能推荐。
[0055]
具体地，如图3所示，被推荐仲裁模块仲裁可以推荐的服务，向用户推荐后，将用户的反馈发送至推荐仲裁模块，若推荐类型为显示推荐，车载终端可以通过语音系统发出“是否可以推荐服务”的询问，或者通过显示屏弹窗的方式推荐给用户，用户可以自行选择接收推荐或拒绝推荐，或者通过车机语音系统发出“是否可以推荐服务”的询问，或者通过显示屏弹窗的方式推荐给用户；若推荐服务为直接为用户开启或关闭推荐服务功能，由于无法获取用户明确的反馈，则设置接收用户反馈信息的时间窗口，根据推荐服务推荐之后一个时间窗口内用户的操作判断用户是否接受或拒绝推荐，推荐仲裁模块收到用户的反馈后，更新服务对应反馈情况，并且计算推荐服务新的阻力天数。
[0056]
可选地，在一些实施例中，在将当前待推荐服务推荐给用户之后，还包括接收用户基于语音方式、弹窗方式或者时间窗口发送的新反馈信息；根据新反馈信息更新当前待推荐服务的阻力天数。
[0057]
具体地，在将当前待推荐服务推荐给用户之后，用户查看推荐服务后，可以通过发送“满意”或者“不满意”的语音方式反馈至推荐仲裁模块，或者通过车载终端显示屏的弹窗方式，选择满意或者不满意发送至推荐仲裁模块，或者通过时间窗口选择接受推荐或拒绝推荐，并将反馈信息发送至推荐仲裁模块，推荐仲裁模块根据新的反馈信息更新计算当前待推荐服务的阻力天数，推荐仲裁模块重新为用户仲裁推荐服务。
[0058]
为使得本领域技术人员进一步理解本技术实施例的服务推荐方法，下面结合具体实施例进行详细阐述，如图4所示。
[0059]
步骤s401，推荐服务向推荐仲裁模块注册服务。
[0060]
步骤s402，推荐仲裁模块计算每个推荐服务的阻力天数。
[0061]
步骤s403，推荐服务发起推荐请求。
[0062]
步骤s404，推荐仲裁模块判断是否满足推荐阻力天数。若满足推荐阻力天数，则执行步骤s405，若不满足推荐阻力天数，则执行步骤s403。
[0063]
步骤s405，推荐服务执行推荐，并将用户反馈发送至仲裁推荐服务。
[0064]
本技术实施例对于阻力的计算还可以部署在云端，推荐服务将信息上传云端，在云端计算每个推荐服务对应的推荐阻力天数，并将所有服务的推荐阻力天数下发至推荐仲
裁模块，用于决策推荐是否可以被执行。
[0065]
由此，根据本技术实施例提出的服务推荐方法，通过接收当前待推荐服务的推荐请求，并基于当前待推荐服务的标识信息，从预设的标识信息-阻力天数关系中获取当前待推荐服务的目标阻力天数，判断当前待推荐服务距离上一次推荐的实际天数是否大于目标阻力天数，若实际天数大于目标阻力天数，则将当前待推荐服务推荐给用户，否则，取消当前待推荐服务。由此，目前车载终端无法利用较少用户的反馈，及时调整不同推荐的频率等问题，同时保证了推荐机会的最大化。
[0066]
其次参照附图描述根据本技术实施例提出的服务推荐装置。
[0067]
图5是本技术实施例的服务推荐装置的方框示意图。
[0068]
如图5所示，该服务推荐装置10包括：接收模块100、判断模块200和推荐模块300。
[0069]
其中，接收模块100，用于接收当前待推荐服务的推荐请求，推荐请求中包含当前待推荐服务的标识信息；判断模块200，用于基于当前待推荐服务的标识信息，从预设的标识信息-阻力天数关系中获取当前待推荐服务的目标阻力天数，并判断当前待推荐服务距离上一次推荐的实际天数是否大于目标阻力天数；推荐模块300，用于若实际天数大于目标阻力天数，则将当前待推荐服务推荐给用户，否则，取消当前待推荐服务。
[0070]
可选地，在一些实施例中，在基于当前待推荐服务的标识信息，从预设的标识信息-阻力天数关系中获取当前待推荐服务的目标阻力天数之前，判断模块200，具体用于：获取至少一个目标推荐服务的标识信息；基于每个目标推荐服务的标识信息，获取用户在预设时间段对每个目标推荐服务的反馈操作，并根据反馈操作计算每个目标推荐服务的负反馈概率；获取每个目标推荐服务当前时刻前的连续拒绝次数，并根据连续拒绝次数计算每个目标推荐服务的阻力天数；根据每个目标推荐服务的负反馈概率和每个目标推荐服务的阻力天数的乘积得到每个目标推荐服务的最终阻力天数，并根据每个目标推荐服务的最终阻力天数和每个目标推荐服务的标识信息建立预设的标识信息-阻力天数关系。
[0071]
可选地，在一些实施例中，根据连续拒绝次数计算每个目标推荐服务的阻力天数，判断模块200，具体用于：基于预设的阻力天数计算公式，根据连续拒绝次数计算每个目标推荐服务的阻力天数，其中，预设的阻力天数计算公式为：
[0072][0073]
其中，d
γ
为阻力天数，n为最大间隔推荐天数，r为阻力天数的临界值系数，x为当前时刻前连续拒绝的次数。
[0074]
可选地，在一些实施例中，推荐模块300，具体用于：识别当前待推荐服务的推荐类型；若推荐类型为显示推荐，则通过语音方式和/或弹窗方式推荐给用户；若推荐类型为直接开启功能或直接关闭功能推荐，则在将当前待推荐服务推荐给用户的同时，生成用于接收用户反馈信息的时间窗口。
[0075]
可选地，在一些实施例中，在将当前待推荐服务推荐给用户之后，推荐模块300，还用于：接收用户基于语音方式、弹窗方式或者时间窗口发送的新反馈信息；根据新反馈信息更新当前待推荐服务的阻力天数。
[0076]
需要说明的是，前述对服务推荐方法实施例的解释说明也适用于该实施例的服务推荐装置，此处不再赘述。
[0077]
根据本技术实施例提出的服务推荐装置，通过接收当前待推荐服务的推荐请求，并基于当前待推荐服务的标识信息，从预设的标识信息-阻力天数关系中获取当前待推荐服务的目标阻力天数，判断当前待推荐服务距离上一次推荐的实际天数是否大于目标阻力天数，若实际天数大于目标阻力天数，则将当前待推荐服务推荐给用户，否则，取消当前待推荐服务。由此，目前车载终端无法利用较少用户的反馈，及时调整不同推荐的频率等问题，同时保证了推荐机会的最大化。
[0078]
图6为本技术实施例提供的车辆的结构示意图。该车辆可以包括：
[0079]
存储器601、处理器602及存储在存储器601上并可在处理器602上运行的计算机程序。
[0080]
处理器602执行程序时实现上述实施例中提供的服务推荐方法。
[0081]
进一步地，车辆还包括：
[0082]
通信接口603，用于存储器601和处理器602之间的通信。
[0083]
存储器601，用于存放可在处理器602上运行的计算机程序。
[0084]
存储器601可能包含高速ram(random access memory，随机存取存储器)存储器，也可能还包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器。
[0085]
如果存储器601、处理器602和通信接口603独立实现，则通信接口603、存储器601和处理器602可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是isa(industry standard architecture，工业标准体系结构)总线、pci(peripheral component，外部设备互连)总线或eisa(extended industry standard architecture，扩展工业标准体系结构)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图6中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
[0086]
可选的，在具体实现上，如果存储器601、处理器602及通信接口603，集成在一块芯片上实现，则存储器601、处理器602及通信接口603可以通过内部接口完成相互间的通信。
[0087]
处理器602可能是一个cpu(central processing unit，中央处理器)，或者是asic(application specific integrated circuit，特定集成电路)，或者是被配置成实施本技术实施例的一个或多个集成电路。
[0088]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的服务推荐方法。
[0089]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不是必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或n个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0090]
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本技术的描述中，“n个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
[0091]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更n个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本技术的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本技术的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0092]
应当理解，本技术的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，n个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列，现场可编程门阵列等。
[0093]
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0094]
尽管上面已经示出和描述了本技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本技术的限制，本领域的普通技术人员在本技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：

1.一种服务推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：接收当前待推荐服务的推荐请求，所述推荐请求中包含所述当前待推荐服务的标识信息；基于所述当前待推荐服务的标识信息，从预设的标识信息-阻力天数关系中获取所述当前待推荐服务的目标阻力天数，并判断所述当前待推荐服务距离上一次推荐的实际天数是否大于所述目标阻力天数；以及若所述实际天数大于所述目标阻力天数，则将所述当前待推荐服务推荐给用户，否则，取消所述当前待推荐服务。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在基于所述当前待推荐服务的标识信息，从所述预设的标识信息-阻力天数关系中获取所述当前待推荐服务的目标阻力天数之前，还包括：获取至少一个目标推荐服务的标识信息；基于每个目标推荐服务的标识信息，获取所述用户在预设时间段对所述每个目标推荐服务的反馈操作，并根据所述反馈操作计算每个目标推荐服务的负反馈概率；获取所述每个目标推荐服务当前时刻前的连续拒绝次数，并根据所述连续拒绝次数计算所述每个目标推荐服务的阻力天数；根据所述每个目标推荐服务的负反馈概率和所述每个目标推荐服务的阻力天数的乘积得到所述每个目标推荐服务的最终阻力天数，并根据所述每个目标推荐服务的最终阻力天数和所述每个目标推荐服务的标识信息建立所述预设的标识信息-阻力天数关系。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述连续拒绝次数计算所述每个目标推荐服务的阻力天数，包括：基于预设的阻力天数计算公式，根据所述连续拒绝次数计算所述每个目标推荐服务的阻力天数，其中，所述预设的阻力天数计算公式为：其中，d
γ
为阻力天数，n为最大间隔推荐天数，r为阻力天数的临界值系数，x为当前时刻前连续拒绝的次数。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述当前待推荐服务推荐给所述用户，包括：识别当前待推荐服务的推荐类型；若所述推荐类型为显示推荐，则通过语音方式和/或弹窗方式推荐给所述用户；若所述推荐类型为直接开启功能或直接关闭功能推荐，则在将所述当前待推荐服务推荐给所述用户的同时，生成用于接收所述用户反馈信息的时间窗口。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在将所述当前待推荐服务推荐给所述用户之后，还包括接收所述用户基于所述语音方式、所述弹窗方式或者所述时间窗口发送的新反馈信息；根据所述新反馈信息更新所述当前待推荐服务的阻力天数。6.一种服务推荐装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收当前待推荐服务的推荐请求，所述推荐请求中包含所述当前待推荐服务的标识信息；判断模块，用于基于所述当前待推荐服务的标识信息，从预设的标识信息-阻力天数关系中获取所述当前待推荐服务的目标阻力天数，并判断所述当前待推荐服务距离上一次推荐的实际天数是否大于所述目标阻力天数；以及推荐模块，用于若所述实际天数大于所述目标阻力天数，则将所述当前待推荐服务推荐给用户，否则，取消所述当前待推荐服务。7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，在基于所述当前待推荐服务的标识信息，从所述预设的标识信息-阻力天数关系中获取所述当前待推荐服务的目标阻力天数之前，所述判断模块，具体用于：获取至少一个目标推荐服务的标识信息基于每个目标推荐服务的标识信息，获取所述用户在预设时间段对所述每个目标推荐服务的反馈操作，并根据所述反馈操作计算每个目标推荐服务的负反馈概率；获取所述每个目标推荐服务当前时刻前的连续拒绝次数，并根据所述连续拒绝次数计算所述每个目标推荐服务的阻力天数；根据所述每个目标推荐服务的负反馈概率和所述每个目标推荐服务的阻力天数的乘积得到所述每个目标推荐服务的最终阻力天数，并根据所述每个目标推荐服务的最终阻力天数和所述每个目标推荐服务的标识信息建立所述预设的标识信息-阻力天数关系。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述根据所述连续拒绝次数计算所述每个目标推荐服务的阻力天数，所述判断模块，具体用于：基于预设的阻力天数计算公式，根据所述连续拒绝次数计算所述每个目标推荐服务的阻力天数，其中，所述预设的阻力天数计算公式为：其中，d
γ
为阻力天数，n为最大间隔推荐天数，r为阻力天数的临界值系数，x为当前时刻前连续拒绝的次数。9.一种车辆，其特征在于，包括存储器、处理器；其中，所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于实现如权利要求1-5中任一所述的服务推荐方法。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的服务推荐方法。

技术总结

本申请涉及车辆电子和通信技术领域，特别涉及一种服务推荐方法、装置、车辆和存储介质，其中，方法包括：接收当前待推荐服务的推荐请求，推荐请求中包含当前待推荐服务的标识信息；基于当前待推荐服务的标识信息，从预设的标识信息-阻力天数关系中获取当前待推荐服务的目标阻力天数，并判断当前待推荐服务距离上一次推荐的实际天数是否大于目标阻力天数；若实际天数大于目标阻力天数，则将当前待推荐服务推荐给用户，否则，取消当前待推荐服务。由此，解决了目前车载终端无法利用较少用户的反馈，及时调整不同推荐的频率等问题，同时保证了推荐机会的最大化。了推荐机会的最大化。了推荐机会的最大化。