(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111680152.7 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 华北电力大 学 地址 102206 北京市昌平区北农路2号 (72)发明人 秦鹏　和昊婷　王硕　武雪　王淼　 (51)Int.Cl. G06F 16/9035(2019.01) G06F 9/50(2006.01) (54)发明名称 一种基于停放车辆路边单元(PCRSU)的个性 化内容推荐方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于停放车辆路边单元 (Parked Cars Roadside  Unit， PCRSU)的个性化 内容推荐方法。 所述方法包括： 首先， PCRSU收集 下一个周期内车辆用户的历史搜索信息， 根据相 似度比较， 选择车辆用户最 感兴趣的内容进行推 荐。 同时收集PCRSU所在兴趣点(Point  of  Interest， POI)区域中车辆用户经常访问 的服务 信息。 其次， 使用线性融合框架， 将上述两个要素 产生的推荐内容排名列表整合成为最终的排名 列表， 并提前将列表中的内容缓存到PCRS U中。 最 后， 对缓存内容进行周 期性更新， 用户车辆离开 通信范围后就将对其个性化的推荐内容删除， 释 放内存空间。 本发明提出的推荐方法能再PCRSU 系统中为车辆用户提供更加准确、 全面的服务， 同时通过定期更新缓存降低了PCRSU的缓存负 担。 权利要求书1页 说明书4页 附图4页 CN 114707028 A 2022.07.05 CN 114707028 A 1.本发明公开了一种基于PCRSU的个性化 内容推荐方法。 所述方法包括： 首先， PCRSU收 集下一个周期内车辆用户的历史搜索信息， 根据相似度比较， 选择车辆用户最感兴趣的内 容进行推荐。 同时收集PCRSU所在POI区域中车辆用户经常访问的服务信息。 其次， 使用线性 融合框架， 将上述两个要素产生的推荐内容排名列表整合成为最终的排名列表， 并提前将 列表中的内容缓存到PCRSU中。 最后， 对缓存内容进行周期性更新， 用户车辆离开通信 范围 后就将对其个性化的推荐内容删除， 释放内存空间。 本发 明提出的推荐 方法能再P CRSU系统 中为车辆用户提供更加准确、 全面的服务， 同时通过定期更新缓存降低了PCRSU的缓存负 担。 2.根据权力要求1所述的基于PCRSU的个性化内容推荐方法， 其特征在于在停放车辆作 为路边单元(Roadsi de Unit,RSU)的车联网系统中使用联合考虑POI区域类型和用户历 史 搜索两类要素， 对车 联网系统中用户需要的信息进行精准推荐。 3.根据权利要求3所述的个性化内容推荐方法， 其特征在于联合考虑POI区域类型和用 户历史搜索两类要素， 其中用户历史搜索推荐通过聚合相似用户的行为， 为车辆用户Ui进 行推荐。 车辆用户Ui历史搜索和数据中心中车辆用户Ui可能感兴趣内容的Pearson相似度可 以表示为： 其中， 数据库共有数据 个。 为车辆用户Ui历史搜索内容， 表示数据中心 中车辆用户Ui可能感兴趣的内容。 为用户历史搜索的均值。 为数据中心中内容均 值。 对相似度进 行归一化处理， 取值范围在[ ‑1,1]之间， 绝对值越 大， 相关性越强。 若相关系 数大于0则为正相关， 小于 0为负相关， 等于 0表示二者不存在相关 关系。 选择相似度越高的内容对车辆用户进行推荐。 4.根据权利要求3所述的个性化内容推荐方法， 其特征在于基于POI位置的推荐， 本发 明通过上传停放车辆的地理位置到数据中心， 从数据中心提前缓存该POI位置下车辆用户 搜索最多的信息 。 5.该问题求解可以划分为以下几步： 首先， 收集数据集并训练模型。 其次， 收集下一个 周期内即将进入通信范围内的车辆历史搜索信息， 通过相似度寻找车辆用户可能感兴趣的 服务内容。 同时， 收集PCRSU所属POI区域类型中被访问次数最多的服务内容。 之后， 将两个 要素推荐列表整合， 将列表内容缓存到PCRSU内。 然后， 在车辆用户进入通信范围内后推送 缓存列表供用户选择， 根据用户选择， 确定PCRSU最终需要传递的内容D＝[D1,D2,…Di…, DN]， 并向车辆用户进行传递。 最后， 对PCRSU内缓存内容进行 更新。 6.按照所述推荐方式选择车辆用户可能感兴趣的内容提前缓存， 并对车辆用户进行个 性化推荐。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114707028 A 2一种基于停放车辆路边 单元(PCRSU)的个性化 内容推荐方 法 技术领域 [0001]本发明涉及车 联网领域， 具体为 一种基于PCRSU的个性 化内容推荐方法。 技术背景 [0002]随着边缘计算和车联网技术的发展， 为满足用户对于实时交通状况、 周边  环境信 息、 在线车载娱乐等时延敏感和计算密集任务处理的需求， 需要不断增  加RSU建设。 据估计 仅仅将美国城市的路口布置上RSU， 安装成本高达186.3  亿美元， 一年的维护成本约为11亿 美元。 高昂的安装和维护成本使得密集布  设RUS成为困难。 [0003]由于车联网中车辆用户通常在高速运动， 并且系统需要传递车辆本身运行  所必 须的状态信息(如速度)、 辅助车辆行驶的信息(如导航地图)、 车辆用  户需要的娱乐信息等 多类服务信息， 这些信息大多 是时延敏感型业务， 因此其  传输时延是车联网系统需要解决 的重要问题。 为了避免用户车辆进入某个  PCRSU通信范围后再发出任务请求， 缩短长距离 通信造成的响应时延， 可以  通过提前将用户可能感兴趣的内容缓存到PCRSU内， 在车辆用 户途经时直接  推送其所需内容。 由于PCRSU的资源有限， 需要定时删除和更新缓存的推荐   内容， 进而释放存 储资源。 [0004]目前PCRSU系统中个性化推荐方式研究较少。 本发明通过统筹考虑POI  区域类型 和用户历史搜索两类要 素， 对车联网系统中用户需要的信息进 行精准 推荐， 同时通过定期 更新缓存降低了PCRSU的缓存负担 。 发明内容 [0005]为了解决上述问题， 本发明公开了一种基于PCRSU的个性化内容推荐方  法。 所述 方法包括： 首先， PCRSU收集下一个周期内车辆用户的历史搜索信  息， 根据相 似度比较， 选 择车辆用户最 感兴趣的内容进 行推荐。 同时， 收集  PCRSU所在POI区域中车辆用户经常访问 的服务信息。 其次， 使用线性融合  框架， 将上述两个要素产生的推荐内容排名列表整合成 为最终的排名列表， 并  提前将列表中的内容 缓存到PCRSU中。 最后， 对缓存内容进行周期性 更新， 用户车辆离开通信范围后就将对其个性化的推荐内容删除， 释放内存空间。 本  发明 提出的推荐方法能再PCRSU系统中为车辆用户提供更加准确、 全面的服  务， 同时通过定期 更新缓存降低了PCRSU的缓存负担 。 具体过程如下： [0006]图1为PCRSU的个性化内容推荐系统模型。 该模型中将车辆和城 市地图 进行划分， 车辆被分为PCRSU备选停放车辆、 PC RSU和用户车辆三类： 候选  停放车辆Pz， z∈[1,Z]、 被选 为PCRSU的停放车辆Pc以及该停放车辆Pc通信 范围内需要服务的车辆用户Ui,i∈[1,N]。 城 市内的道路长度存在差异,为方便  量化， 本发明将城市路段划分为具有相同路边停车位的 O段路段， 并根据车辆  到访次数将地图划分为个K不同类型的POI区域类型块， 每个POI区域 有在该 位置经常被访问的内容信息。 停 放车辆作为PCRSU后， 作为路边单元对经过  车辆进 行服务， 不同的V 2I间使用正交信道， 用户车辆以速度v匀速行驶。 [0007]用户历史搜索内容推荐部分， 通过聚合相似用户的行为， 为车辆用户Ui进 行推说　明　书 1/4 页 3 CN 114707028 A 3