基于数据挖掘的提高汽车座舱推送类产品触发成功率的研究

随着汽车行业向智能化和网联化转型,智能座舱体验已成为中高端车型的核心竞争力。传统的推送功能研发方法受限于人工配置的随意性,导致触发成功率低、触达精准性差等问题,为了解决这些问题,提出了一种基于车联网数据的智能座舱场景推送模型。该模型通过深入分析功能数据特征,运用监督学习技术训练多个算法,采用半监督学习方法克服数据标签不足的挑战,利用终端数据埋点技术,对模型进行精细优化,以提高推送的准确性和效率。实验结果表明,与传统方法相比,该模型在触发成功率和触达精准性上取得了显著提升。这一成果不仅为智能座舱技术的发展提供了有力支持,也为用户带来了更加个性化、高品质的座舱体验。