CN119398809A 一种加油站用户信息与本地服务联动方法、装置以及终端设备 （龙马智芯（珠海横琴）科技有限公司）

一种加油站用户信息与本地服务联动方法、本发明实施例提供一种加油站用户信息与历史用户在目标加油站对应的第一消费信息和所述目标区域下所述历史用户在目标店铺对应目标评价信息确定所述目标区域下历史用户对对应的第三消费信息和在所述目标区域下相关第四消费信息利用目标消费模型确定所述目标2获得目标区域下历史用户在目标加油站对应的第一消费信息和所述目标区域下所述根据所述第一消费信息、所述第二消费信息和所述目标评价信息确获得目标用户在所述目标加油站对应的第三消费信息和在所述目标区域下相关店铺根据所述第三消费信息和所述第四消费信息利用所述目标消费模型确定所述目标用获得所述初始评价信息中对应的第一评价文本和评价图像获得对所述第一评价文本进行评价时对应的第二评价文本，对应的第二评价用户；根据所述第一评价文本、所述第一评价用户、所述第二评价文本和所述第第二评价文本之间的连接确定为所述用户网络连接图谱对应的图谱利用虚假识别模型的图谱特征提取层从所述用户网络连接图谱中获得所述第一评价利用所述虚假识别模型的文本特征提取层对所述第一评价文本进行文本表示获得第利用所述虚假识别模型的图像特征提取层对所述评价图像进行图像信息提取获得图利用所述虚假识别模型的文本生成层对所述评价图像进行文本描述获得所述评价图利用所述虚假识别模型的所述文本特征提取层对所述描述图像文本进行文本表示获利用所述虚假识别模型的特征拼接层对所述用户社交特征向量、所述第一文本向量、利用所述虚假识别模型的信息分类层对所述目标融合特征向量进行数据分类获得所根据所述分类类别对所述初始评价信息进行虚假检测，获得所3从所述用户网络连接图谱中获得所述第一评价文本在涉及到的图谱关系下对应的用户社利用所述图谱特征提取层的文本处理网络对所述第一评价文本进行文本表示获得所利用所述图谱特征提取层的所述文本处理网络对所述第二评价文本进行文本表示获利用所述图谱特征提取层的节点初始化网络根据所述第一评价用户对应的所述第一评价文本和所述第一评价用户对其他用户的评价文本进行评价时的第三评价文本进行向量均值处理获得所述第一评价用户对应的第三利用所述图谱特征提取层的所述节点初始化网络根据所述第二评价用户对应的所述第二评价文本和所述第二评价用户对其他店铺发布的第四评价文本进行向量均值处理获利用所述图谱特征提取层的节点关系网络根据所述图谱关系和所述第一节点表征结利用所述图谱特征提取层的路径确定网络根据所述节点相似度和预设阈值确定所述利用所述图谱特征提取层的特征拼接网络根据所述节点路径确定所述第一评价文本费信息和所述目标评价信息确定所述目标区域下所述历史用户对应的目标消费模型，包根据所述第一消费信息和所述第二消费信息确定所述历史用户对应的消费类别和所根据所述消费类别和所述消费频次确定所述历史用户与所述消费类别之间的第一关根据所述消费类别、所述消费频次和所述目标评价信息确定所述根据所述第一关联矩阵和所述第二关联矩阵确定所述历史用户之间对应根据所述相似度确定所述历史用户对所述消费类别对应的消费度和所述消费评分确定所述历史用户对应的所述目标户，所述根据所述第一关联矩阵和所述第二关联矩阵确定所述历史用户之间对应的相似从所述第一关联矩阵中获得所述第一用户对应的第一相关消费类别和所述第一相关从所述第一关联矩阵中获得所述第二用户对应的第二相关消费类别和所述第二相关4对所述第一相关消费类别和所述第二相关消费类别进行交集处理获得所述第一用户根据所述第一相关消费频次确定所述第一用户对应的第一消费平均值和根据所述第从所述第一相关消费频次中获得所述第一用户在所述目标相关消费类别下对应的第三相关消费频次和从所述第二相关消费频次中获得所述第二用户在所述目标相关消费类融合所述第一消费平均值、所述第二消费平均值、所述第三相相关消费频次确定所述第一用户和所述第二用户对从所述第二关联矩阵中获得所述第一用户对应的第一消费偏好和所述第一消费偏好从所述第二关联矩阵中获得所述第二用户对应的第二消费偏好和所述第二消费偏好对所述第一消费偏好和所述第二消费偏好进行交集处理获得所述第一用户和所述第根据所述第一用户对应的第一有效评价确定所述第一用户对所述目标消费偏好对应根据所述第二用户对应的第二有效评价确定所述第二用户对所述目标消费偏好对应根据所述第一消费访问值确定所述第一用户对应的第一访问平均值和根据所述第二从所述第一消费访问值中获得所述第一用户在所述目标消费偏好下对应的第三消费访问值和从所述第二消费访问值中获得所述第二用户在所述目标消费偏好下对应的第四融合所述第一相关值和所述第二相关值确定所述第一用户和所述第二用户之间对应根据所述相似度确定所述历史用户对应的相关用户，并从所述目标述历史用户对应的第一相关信息和所述相关用户对应的利用评分预测模型对所述第一相关信息进行评分预测获得所述第一相关信息对应的第一评分值和利用所述评分预测模型对所述第二相关信息进行评分预测获得所述第二相5根据所述第一评分值进行均值计算获得所述历史用户对应的第一均值和根据所述第确定所述消费类别，并从所述第二评分值中获得所述相关根据所述相似度、所述第三评分值、所述第一均值和所述第二均值确定所述;根据所述第三消费信息和所述第四消费信息结合所述第一消费信息和所述第二消费信息从所述历史用户中获得所述目标用户对应根据所述关联用户从所述目标消费模型确定所述目标用户对应的初始消费类别和所获得当前时间，并根据所述当前时间对所述初始消费类别对应根据所述目标消费分值对所述初始消费类别进行调整获得目标消费类根据所述目标消费类别确定所述目标用户对应的所获得所述第三消费信息对应的第一时间和所述第四消费信计算在所述第一时间和所述第二时间下所述目标用户和所述关联用户之间的消费相从所述初始消费类别中获得在所述当前时间下所述关联用户对应的当前消费类别；从所述初始消费分值中获得所述当前消费类别对应的相关消费分值，数据获取模块，用于获得目标区域下历史用户在目标加油站对应虚假检测模块，用于对所述初始评价信息进行虚假检模型确定模块，用于根据所述第一消费信息、所述第二消费信6数据采集模块，用于获得目标用户在所述目标加油站对路线确定模块，用于根据所述第三消费信息和所述第四消费信息利所述处理器用于执行所述计算机程序并在执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7[0005]获得目标区域下历史用户在目标加油站对应的第一消费信息和所述目标区域下[0008]获得目标用户在所述目标加油站对应的第三消费信息和在所述目标区域下相关[0009]根据所述第三消费信息和所述第四消费信息利用所述目标消费模型确定所述目8如本发明说明书提供的任一项加油站用户信息与本地服务联动方[0017]本发明实施例提供一种加油站用户信息与本地服务联动方法、装置以及终端设[0019]图1为本发明实施例提供的一种加油站用户信息与本地服务联动方法的流程示意[0020]图2为本发明实施例提供的一种加油站用户信息与本地服务联动装置的模块结构9[0025]本发明实施例提供一种加油站用户信息与本地服务联动方法、装置以及终端设价文本进行评价时对应的第二评价文本，以及对所述第二评价文本对应的第二评价用户；图谱特征提取层从所述用户网络连接图谱中获得所述第一评价文本在涉及到的图谱关系别模型的信息分类层对所述目标融合特征向量进行数据分类获得所述第一评价文本对应[0038]示例性地，利用虚假识别模型的文本特征提取层如BERT对第一评价文本进行处接图谱中获得所述第一评价文本在涉及到的图谱关系下对应的用户社交特征向量，包括：利用所述图谱特征提取层的文本处理网络对所述第一评价文本进行文本表示获得所述第提取层的节点初始化网络根据所述第一评价用户对应的所述第一评价文本和所述第一评价用户对其他用户的评价文本进行评价时的第三评价文本进行向量均值处理获得所述第述第二评价用户对应的所述第二评价文本和所述第二评价用户对其他店铺发布的第四评根据所述节点路径确定所述第一评价文本对应的所述用户社交评价文本以及第一评价用户对其他用户的第三评价文本对应的文本向量进行向量均值处评价文本以及该第二评价用户对其他店铺的第四评价文本对应的文本向量进行向量均值费信息和所述第二消费信息确定所述历史用户对应的消费类别和所述消费类别对应的消一关联矩阵中获得所述第一用户对应的第一相关消费类别和所述第一相关消费类别对应相关消费类别进行交集处理获得所述第一用户和所述第二用户对应的目标相关消费类别；根据所述第一相关消费频次确定所述第一用户对应的第一消费平均值和根据所述第二相述第一用户在所述目标相关消费类别下对应的第三相关消费频次和从所述第二相关消费矩阵中获得所述第二用户对应的第二消费偏好和所述第二消费偏好对应的第二消费访问对应的第一访问平均值和根据所述第二消费访问值确定所述第二用户对应的第二访问平访问值和从所述第二消费访问值中获得所述第二用户在所述目标消费偏好下对应的第四关消费频次和从第二相关消费频次中获取第二用户在目标相关消费类别下的第四相关消而将第一数量与全部用户数量进行比值计算获得第一比值，进而将第一比值加1后取以10而将第二数量与全部用户数量进行比值计算获得第二比值，进而将第二比值加1后取以10结合皮埃尔相关系数利用第一差值和第二差值计算第一用户和第二用户对应的第二相关根据第一权重和第二权重融合第一相关值和第二相关值进而确定第一用户和第二用户之评分预测模型对所述第一相关信息进行评分预测获得所述第一相关信息对应的第一评分值和利用所述评分预测模型对所述第二相关信息进行评分预测获得所述第二相关信息对根据所述第二评分值进行均值计算获得所述相关用户对应的第二均值；确定所述消费类u表示第u个所述历史用户对第i个所述消费类别对应的所述消费似度最高的若干用户作为相关用户。从目标评价信息中提取历史用户对应的第一相关信[0081]示例性地，第三消费信息和第四消费信息获得目标用户与历史用户之间的相似和商铺位置利用预测消费商铺对应的消费评分进行路线规划从而获得目标用户对应的目第四消费信息结合所述第一消费信息和所述第二消费信息从所述历史用户中获得所述目的目标消费分值；根据所述目标消费分值对所述初始消费类别进行调整获得目标消费类目标区域下历史用户在目标加油站对应的第一消费信息和所述目标区域下所述历史用户模块202，用于对所述初始评价信息进行虚假检测，获得所述目标店铺对应的目标评价信标用户在所述目标加油站对应的第三消费信息和在所述目标区域下相关店铺对应的第四上述描述的加油站用户信息与本地服务联动装置200的具体工作过程，可以参考前述加油用处理器、数字信号处理器(DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field_ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器程序时实现本发明实施例提供的任意一种所述的加油站用户信息与本[0101]获得目标区域下历史用户