车载HMI · 用户行为分析与智能推荐 · 课程目录

01车载HMI概述

智能座舱发展史HMI定义与演进车载交互设计原则

02用户行为数据采集

车载传感器类型CAN总线数据解析日志采集架构

03数据预处理与清洗

缺失值处理异常值检测时间序列对齐数据标准化

04用户行为特征工程

驾驶行为特征交互操作特征场景上下文特征特征选择方法

05用户画像构建

用户分群方法RFM模型车载应用动态画像更新策略

06行为序列分析

马尔可夫链序列模式挖掘频繁子序列提取

07意图识别基础

基于规则意图识别统计学习方法深度学习模型概览

08点击率预估模型

逻辑回归FMDeepFM在HMI推荐

09协同过滤推荐

基于用户的协同过滤基于物品的协同过滤矩阵分解

10内容推荐策略

基于上下文的推荐热度推荐多样性推荐

11强化学习推荐

MDP建模Q-LearningPolicy Gradient车载应用

12多模态行为理解

语音理解手势识别视线融合

13实时推荐系统架构

流处理框架特征存储模型服务

14A/B测试与评估

实验设计评估指标显著性检验

15隐私保护与数据安全

差分隐私联邦学习车载数据合规

16冷启动问题

新用户推荐策略新功能冷启动迁移学习应用

17可解释推荐

LIMESHAP注意力机制推荐解释

18驾驶安全与推荐

分心驾驶检测安全优先推荐策略紧急场景处理

19个性化仪表盘

自适应布局信息优先级排序用户偏好学习

20语音助手推荐

对话式推荐多轮交互槽位填充

21导航场景推荐

POI推荐路径偏好学习充电站推荐

22娱乐内容推荐

音乐推荐播客推荐视频推荐策略

23车辆设置推荐

驾驶模式推荐座椅位置推荐空调偏好学习

24用户反馈闭环

显式反馈收集隐式反馈挖掘在线学习

25模型部署与优化

模型压缩量化边缘端部署推理加速

26多任务学习

共享表示学习任务权重调整帕累托最优

27图神经网络推荐

用户-物品二部图GCNGAT在HMI应用

28因果推断与推荐

反事实推理倾向性评分uplift建模

29行业案例解析

特斯拉HMI推荐蔚来推荐系统小鹏HMI分析

生成式AI与HMI情感计算脑机接口展望