一种座椅调节方法、装置及系统

技术领域

本申请涉及汽车技术领域，尤其涉及一种座椅调节方法、装置及系统。

背景技术

随着汽车的快速普及，汽车产业的竞争也越来越激烈。为了增加汽车的销量，提高用户在使用车辆的各项体验成为关键。

目前，为了提高用户在使用座椅时的舒适性体验，往往会将座椅的参数调节到预先设置好的参数，以此来避免用户手动调节座椅，实现解放用户的双手。一般来说，预先设置好的参数都是厂商提前设定的固定参数。因此，这种座椅调节方式比较死板，不够灵活，也无法满足差异化的用户需求。

发明内容

本申请实施例提供了一种座椅调节方法、装置及系统，能满足差异化的用户需求，避免按照厂商提前设定的固定参数调节座椅，也为用户提供了更加灵活的座椅调节方式，更好的提升了用户体验。

第一方面，提供了一种座椅调节方法，包括：获取用户对应的用户信息和状态信息；根据所述用户信息和所述状态信息，确定所述用户对应的座椅参数；按照所述用户对应的座椅参数调节座椅。

可以看出，上述技术方案中，通过利用用户对应的用户信息和状态信息为用户配置对应的座椅参数，满足了差异化的用户需求，避免按照厂商提前设定的固定参数调节座椅，也为用户提供了更加灵活的座椅调节方式，更好的提升了用户体验。

可选的，在一种可能的实施方式中，所述获取用户对应的用户信息，包括：通过摄像头识别所述用户的身份信息，或，识别所述用户输入的所述身份信息；根据所述身份信息，获取所述用户信息。

可以看出，上述技术方案中，实现了用户信息的获取。

可选的，在一种可能的实施方式中，所述状态信息包括以下至少一种：环境信息、时间信息或地理位置信息，所述环境信息包括车内的环境信息和/或车外的环境信息。

可以看出，上述技术方案中，结合状态信息，实现了更加精准的把控用户需求，从而能够更好的为用户提供满足其需求的座椅参数。

可选的，在一种可能的实施方式中，所述根据所述用户信息和所述状态信息，确定所述用户对应的座椅参数，包括：向云服务器发送所述用户信息和所述状态信息；接收所述云服务器发送的所述用户对应的座椅参数；或，根据所述用户信息和所述状态信息，获取N条历史数据，所述N为大于0的整数；根据所述N条历史数据，确定所述用户对应的座椅参数。

可以看出，上述技术方案中，实现了云服务器基于用户信息和状态信息确定座椅参数，也实现了基于用户信息和状态信息，确定历史数据，从而基于历史数据确定座椅参数。

可选的，在一种可能的实施方式中，所述根据所述用户信息和所述状态信息，获取N条历史数据，包括：向所述云服务器发送所述用户信息和所述状态信息；接收所述云服务器发送的所述N条历史数据。

可以看出，上述技术方案中，实现了云服务器基于用户信息和状态信息确定历史数据，为后续基于历史数据确定座椅参数做准备。

可选的，在一种可能的实施方式中，所述根据所述用户信息和所述状态信息，获取N条历史数据，包括：根据所述用户信息，从数据库中获取属于不同类别的历史数据，所述历史数据包括历史状态信息，所述类别是根据所述历史状态信息的相似度确定的；根据所述状态信息，从所述历史数据中确定属于同一类别的所述N条历史数据。

可以看出，上述技术方案中，实现了基于用户信息获取属于不同类别的历史数据。同时，由于类别是根据历史数据包括的历史状态信息的相似度确定的，从而实现基于用户的状态信息从该用户对应的历史数据中确定出属于同一类别的N条历史数据，即实现了基于用户的状态信息确定了用户在相似历史状态所对应的历史数据。

可选的，在一种可能的实施方式中，所述N条历史数据中的每条历史数据包括历史评分和历史座椅参数，所述根据所述N条历史数据，确定所述用户对应的座椅参数，包括：根据预设条件，从所述N条历史数据中获取M条历史数据，所述预设条件包括以下一种：评分最高、评分高于阈值、或评分从高到低的顺序，所述M为大于0且小于所述N的整数；根据所述M条历史数据对应的M条历史座椅参数，确定所述用户对应的座椅参数。

可以看出，上述技术方案中，实现了基于评分确定用户对应的座椅参数，从而可以更好的把控用户需求，也可以为用户提供满足其需求的座椅参数。

可选的，在一种可能的实施方式中，所述N条历史数据中的每条历史数据还包括历史状态信息，所述历史状态信息包括历史时间信息，在所述根据预设条件，从所述N条历史数据中获取所述M条历史数据之前，所述方法还包括：

根据所述N条历史数据中的每条历史数据对应的历史时间信息与所述时间信息之间的差值，确定所述N条历史数据对应的N个权重，其中，所述差值越小，所述权重越大；根据所述N个权重以及所述N条历史数据对应的N条历史评分，确定N条评分系数，所述N条评分系数中的任意一个评分系数A是根据所述评分系数A对应的权重以及所述评分系数A对应的历史评分确定的；将所述N条评分系数更新为所述N条历史评分，所述N条评分系数与所述N条历史评分一一对应。

可以看出，上述技术方案中，通过利用历史时间信息与时间信息之间的差值为每条历史评分分配不同的权重，并基于权重和历史评分确定不同的评分系数，实现了基于评分系数来选取历史数据。同时，也避免了在较长时间跨度内用户偏好的座椅参数发生变化时推荐的座椅参数无法满足用户需求的情况。

第二方面，提供一种座椅调节装置，包括：收发模块，用于获取用户对应的用户信息和状态信息；处理模块，用于根据所述用户信息和所述状态信息，确定所述用户对应的座椅参数；所述处理模块，还用于按照所述用户对应的座椅参数调节座椅。

在一种可能的实施方式中，在获取用户对应的用户信息时，所述处理模块，用于通过摄像头识别所述用户的身份信息，或，识别所述用户输入的所述身份信息；根据所述身份信息，获取所述用户信息。

在一种可能的实施方式中，所述状态信息包括以下至少一种：环境信息、时间信息或地理位置信息，所述环境信息包括车内的环境信息和/或车外的环境信息。

在一种可能的实施方式中，在根据所述用户信息和所述状态信息，确定所述用户对应的座椅参数时，所述收发模块，用于向云服务器发送所述用户信息和所述状态信息；接收所述云服务器发送的所述用户对应的座椅参数；或，所述处理模块，用于根据所述用户信息和所述状态信息，获取N条历史数据，所述N为大于0的整数；根据所述N条历史数据，确定所述用户对应的座椅参数。

在一种可能的实施方式中，所述根据所述用户信息和所述状态信息，获取N条历史数据，包括：所述收发模块，用于向所述云服务器发送所述用户信息和所述状态信息；接收所述云服务器发送的所述N条历史数据。

在一种可能的实施方式中，在根据所述用户信息和所述状态信息，获取N条历史数据时，所述处理模块，具体用于根据所述用户信息，从数据库中获取属于不同类别的历史数据，所述历史数据包括历史状态信息，所述类别是根据所述历史状态信息的相似度确定的；根据所述状态信息，从所述历史数据中确定属于同一类别的所述N条历史数据。

在一种可能的实施方式中，所述N条历史数据中的每条历史数据包括历史评分和历史座椅参数，在根据所述N条历史数据，确定所述用户对应的座椅参数时，所述处理模块，具体用于根据预设条件，从所述N条历史数据中获取M条历史数据，所述预设条件包括以下一种：评分最高、评分高于阈值、或评分从高到低的顺序，所述M为大于0且小于所述N的整数；根据所述M条历史数据对应的M条历史座椅参数，确定所述用户对应的座椅参数。

在一种可能的实施方式中，所述N条历史数据中的每条历史数据还包括历史状态信息，所述历史状态信息包括历史时间信息，在所述根据预设条件，从所述N条历史数据中获取所述M条历史数据之前，所述处理模块，具体用于根据所述N条历史数据中的每条历史数据对应的历史时间信息与所述时间信息之间的差值，确定所述N条历史数据对应的N个权重，其中，所述差值越小，所述权重越大；根据所述N个权重以及所述N条历史数据对应的N条历史评分，确定N条评分系数，所述N条评分系数中的任意一个评分系数A是根据所述评分系数A对应的权重以及所述评分系数A对应的历史评分确定的；将所述N条评分系数更新为所述N条历史评分，所述N条评分系数与所述N条历史评分一一对应。

第三方面，提供一种座椅调节系统，所述系统包括处理器、存储器和座椅调节装置，其中，所述处理器，用于从所述存储器中获取用户对应的用户信息和状态信息；根据所述用户信息和所述状态信息，确定所述用户对应的座椅参数；所述座椅调节装置，用于按照所述用户对应的座椅参数调节座椅。

在一种可能的实施方式中，所述系统还包括身份识别装置，在从所述存储器中获取用户对应的用户信息和状态信息时，所述身份识别装置，用于通过摄像头识别所述用户的身份信息，或，识别所述用户输入的所述身份信息；所述处理器，用于根据所述身份信息，获取所述用户信息。

在一种可能的实施方式中，所述状态信息包括以下至少一种：环境信息、时间信息或地理位置信息，所述环境信息包括车内的环境信息和/或车外的环境信息。

在一种可能的实施方式中，所述系统还包括通信装置，在根据所述用户信息和所述状态信息，确定所述用户对应的座椅参数时，

所述处理器，用于通过所述通信装置向云服务器发送所述用户信息和所述状态信息；通过所述通信装置接收所述云服务器发送的所述用户对应的座椅参数；或，

所述处理器，用于根据所述用户信息和所述状态信息，从所述存储器中获取N条历史数据，所述N为大于0的整数；根据所述N条历史数据，确定所述用户对应的座椅参数。

在一种可能的实施方式中，在根据所述用户信息和所述状态信息，获取N条历史数据时，

所述处理器，用于通过所述通信装置向所述云服务器发送所述用户信息和所述状态信息；接收所述云服务器发送的所述N条历史数据。

在一种可能的实施方式中，在根据所述用户信息和所述状态信息，获取N条历史数据时，

所述处理器，用于根据所述用户信息，从所述存储器中获取属于不同类别的历史数据，所述历史数据包括历史状态信息，所述类别是根据所述历史状态信息的相似度确定的；根据所述状态信息，从所述历史数据中确定属于同一类别的所述N条历史数据。

在一种可能的实施方式中，所述N条历史数据中的每条历史数据包括历史评分和历史座椅参数，在根据所述N条历史数据，确定所述用户对应的座椅参数时，

所述处理器，用于根据预设条件，从所述N条历史数据中获取M条历史数据，所述预设条件包括以下一种：评分最高、评分高于阈值、或评分从高到低的顺序，所述M为大于0且小于所述N的整数；根据所述M条历史数据对应的M条历史座椅参数，确定所述用户对应的座椅参数。

在一种可能的实施方式中，所述N条历史数据中的每条历史数据还包括历史状态信息，所述历史状态信息包括历史时间信息，在所述根据预设条件，从所述N条历史数据中获取所述M条历史数据之前，

所述处理器，还用于根据所述N条历史数据中的每条历史数据对应的历史时间信息与所述时间信息之间的差值，确定所述N条历史数据对应的N个权重，其中，所述差值越小，所述权重越大；根据所述N个权重以及所述N条历史数据对应的N条历史评分，确定N条评分系数，所述N条评分系数中的任意一个评分系数A是根据所述评分系数A对应的权重以及所述评分系数A对应的历史评分确定的；将所述N条评分系数更新为所述N条历史评分，所述N条评分系数与所述N条历史评分一一对应。

第四方面，提供一种座椅调节系统，所述系统包括车，所述车包括处理器、存储器、通信装置和座椅调节装置，其中，

所述处理器，用于从所述存储器中获取用户对应的用户信息和状态信息；根据所述用户信息和所述状态信息，确定所述用户对应的座椅参数；

所述座椅调节装置，用于按照所述用户对应的座椅参数调节座椅。

在一种可能的实施方式中，所述车还包括身份识别装置，在从所述存储器中获取用户对应的用户信息和状态信息时，

所述身份识别装置，用于通过摄像头识别所述用户的身份信息，或，识别所述用户输入的所述身份信息；

所述处理器，用于根据所述身份信息，获取所述用户信息。

在一种可能的实施方式中，所述状态信息包括以下至少一种：环境信息、时间信息或地理位置信息，所述环境信息包括车内的环境信息和/或车外的环境信息。

在一种可能的实施方式中，所述系统还包括云服务器，所述车还包括通信装置，在根据所述用户信息和所述状态信息，确定所述用户对应的座椅参数时，

所述处理器，用于通过所述通信装置向云服务器发送所述用户信息和所述状态信息；所述云服务器，用于根据所述用户信息和所述状态信息，确定所述用户对应的座椅参数；向所述通信装置发送所述用户对应的座椅参数；或，

所述处理器，用于根据所述用户信息和所述状态信息，从所述存储器中获取N条历史数据，所述N为大于0的整数；根据所述N条历史数据，确定所述用户对应的座椅参数。

在一种可能的实施方式中，在根据所述用户信息和所述状态信息，获取N条历史数据时，所述云服务器，用于接收所述通信装置发送的所述用户信息和所述状态信息；

所述处理器，用于通过所述通信装置接收所述云服务器发送的所述N条历史数据。

在一种可能的实施方式中，在根据所述用户信息和所述状态信息，获取N条历史数据时，

所述处理器，用于根据所述用户信息，从所述存储器中获取属于不同类别的历史数据，所述历史数据包括历史状态信息，所述类别是根据所述历史状态信息的相似度确定的；根据所述状态信息，从所述历史数据中确定属于同一类别的所述N条历史数据。

在一种可能的实施方式中，所述N条历史数据中的每条历史数据包括历史评分和历史座椅参数，在根据所述N条历史数据，确定所述用户对应的座椅参数时，

所述处理器，用于根据预设条件，从所述N条历史数据中获取M条历史数据，所述预设条件包括以下一种：评分最高、评分高于阈值、或评分从高到低的顺序，所述M为大于0且小于所述N的整数；根据所述M条历史数据对应的M条历史座椅参数，确定所述用户对应的座椅参数。

在一种可能的实施方式中，所述N条历史数据中的每条历史数据还包括历史状态信息，所述历史状态信息包括历史时间信息，在所述根据预设条件，从所述N条历史数据中获取所述M条历史数据之前，

所述处理器，还用于根据所述N条历史数据中的每条历史数据对应的历史时间信息与所述时间信息之间的差值，确定所述N条历史数据对应的N个权重，其中，所述差值越小，所述权重越大；根据所述N个权重以及所述N条历史数据对应的N条历史评分，确定N条评分系数，所述N条评分系数中的任意一个评分系数A是根据所述评分系数A对应的权重以及所述评分系数A对应的历史评分确定的；将所述N条评分系数更新为所述N条历史评分，所述N条评分系数与所述N条历史评分一一对应。

第五方面，提供一种电子装置，包括处理器和存储器，所述处理器与所述存储器相连，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序，以使得所述设备执行如第一方面或第一方面任一项所述的方法。

第六方面，提供一种车载设备，包括如第五方面所述的电子装置。

第七方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当所述计算机程序被运行时，实现如第一方面或第一方面任一项所述的方法。

第八方面，提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，当所述计算机指令在如第五方面所述的电子装置上运行时，使得所述电子装置执行如第一方面或第一方面任一项所述的方法。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

其中：

图1为本申请实施例提供的一种座椅调节系统的架构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种座椅示意图；

图3为本申请实施例提供的一种座椅调节方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种座椅调节装置的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的一种电子装置的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。

首先，参见图1，图1为本申请实施例提供的一种座椅调节系统的架构示意图。如图1所示，该座椅调节系统10包括车载设备11、座椅调节装置12和座椅参数获取装置13。其中，车载设备11包括电子装置110、用户信息管理模块111、状态信息管理模块112、评价模块113和学习模块114。电子装置110可以与用户信息管理模块111、状态信息管理模块112、评价模块113和学习模块114通信，学习模块114可以与用户信息管理模块111、状态信息管理模块112、评价模块113通信。另外，该电子装置110例如可以是芯片。

其中，用户信息管理模块111用于对用户信息进行处理。比如，识别与验证用户的用户信息，并在验证成功后将用户信息传输至电子装置110或学习模块114。举例来说，可以利用指纹、掌纹、虹膜等生物信息完成识别与验证用户的用户信息，也可以利用车钥匙、登录界面等方式完成识别与验证用户的用户信息，具体以哪种方式实现用户信息的识别与验证在本申请中不做限制。同理，在实现用户信息的识别与验证时所涉及的部件或模块等在本申请中也不做限制。比如，利用虹膜完成识别与验证用户的用户信息时，可能需要摄像头；利用指纹完成识别与验证用户的用户信息时，可能需要相应的传感器等。

其中，状态信息管理模块112用于对状态信息进行处理。比如，在用户进入第一状态或处于第一状态时获取状态信息并将状态信息传输至电子装置110或学习模块114。其中，第一状态例如可以为休息状态、驾驶状态等。另外，可以利用界面交互或语音等方式来检测用户进入第一状态或用户退出第一状态，比如用户进入第一状态的指令或用户退出第一状态的指令，在此本申请不做限制。需要说明的，该状态信息管理模块112可以与至少一种传感器通信，从而可以获取状态信息。比如，状态信息包括环境信息。当环境信息为车内温度信息时，那么状态信息管理模块112可以从温度传感器获取到车内温度信息。

其中，评价模块113包括第一评价子模块1131和第二评价子模块1132。第一评价子模块1131用于基于用户处于第一状态时所获取的评价参数进行评分得到第一评分。评价参数例如可以包括持续时间、姿态变换次数和生理参数，持续时间是用户在使用座椅的座椅参数为第一座椅参数时的时间长度，姿态变换次数是用户在持续时间内用户变换姿态的次数，生理参数是用户在使用座椅的座椅参数为第一座椅参数时的生理参数。可以理解的，生理参数例如可以包括心跳统计值、心率异变性、呼吸统计值、体温统计值、眨眼次数等。进一步的，在获取评价参数时所涉及的部件或模块等在本申请中也不做限制。比如，可以通过计时器获取持续时间，可以通过可穿戴设备的加速度传感器计算得到姿态变换次数，也可以通过视觉信号分析得到姿态变换次数，可以通过可穿戴设备的心率传感器获取心跳统计值或心率易变性，也通过视觉信号获取心跳统计值，通过声音传感器获取呼吸统计值，通过视觉信号分析得到呼吸统计值、眨眼次数等，通过可穿戴设备获取体温统计值等。第二评价子模块1132用于在用户退出第一状态时获取第二评分。举例来说，可以通过界面交互的方式获取第二评分，也可以通过语音询问的方式获取第二评分，也可以通过向手机发送消息的方式获取第二评分等。具体获取第二评分的方式在本申请中不做限制。在评价模块113得到第一评分和第二评分时，可以将第一评分和第二评分作为该用户对应的评分，也可以将第一评分和第二评分的均值作为该用户对应的评分，也可以将第一评分和第二评分中最高的评分作为该用户对应的评分，还可以将按照预设加权公式对第一评分和第二评分进行加权后，将加权后的评分作为该用户对应的评分，在此不做限制。最后，将该评分传输给电子装置110或学习模块114。需要说明的，若用户未反馈第二评分时，第二评价子模块1132可以将第二评分确定为无效评分。即在评价模块113得到第一评分时，可以将第一评分作为该用户对应的评分，并将该评分传输给电子装置110或学习模块114。

其中，学习模块114用于对用户信息、状态信息和评分进行处理。具体的，学习模块114可以利用用户信息、状态信息和评分进行模型训练。比如，可以利用用户信息、状态信息和评分实现聚类模型的训练。在模型训练结束时，还可以利用训练好的聚类模型，实现基于用户信息和状态信息获取历史座椅参数等。

其中，座椅调节装置12用于按照车载设备11或电子装置110传输的座椅参数调节座椅。座椅参数获取装置13用于在用户处于第一状态时检测到座椅参数变化时反馈变化后的座椅参数。可以理解的，座椅参数获取装置可以为多种传感器。

参见图2，图2为本申请实施例提供的一种座椅示意图。如图2所示，可以看出，一般来说，在调节座椅时，主要与座椅靠背角度、座椅高度、座椅前后位置等有关。当然，还可以与座椅温度有关。具体可以调节座椅的哪些参数，本申请不做限制。

可以理解的，目前，为了提高用户在使用座椅时的舒适性体验，往往会将座椅的参数调节到预先设置好的参数，以此来避免用户手动调节座椅，实现解放用户的双手。一般来说，预先设置好的参数都是厂商提前设定的固定参数。比如，厂商可以提前设定好固定的座椅靠背角度，也可以提前设定好固定的座椅高度。因此，这种座椅调节方式比较死板，不够灵活，也无法满足差异化的用户需求。

基于此，本申请提供一种座椅调节方法，以解决上述技术问题，下面对本申请实施例进行详细介绍。

本申请实施例提供的一种座椅调节方法可以应用于车载设备，该车载设备可以为电子装置，也可以为包括该电子装置的设备。下面以电子装置为例，参见图3，图3为本申请实施例提供的一种座椅调节方法的流程示意图。如图3所示，该方法包括：

301、电子装置获取用户对应的用户信息和状态信息。

在步骤301之前，电子装置可以接收用户进入第一状态的指令。在电子装置接收用户进入第一状态的指令时，电子装置可以通过用户信息管理模块获取用户对应的用户信息。具体的，电子装置可以通过摄像头识别用户的身份信息，或，识别用户输入的所述身份信息；然后，电子装置可以根据身份信息，获取用户信息。

其中，通过摄像头识别用户的身份信息，该身份信息例如可以是包括该用户的图像、包括该用户的视频。比如，该用户的人脸图像、该用户的虹膜图像等。识别用户输入的身份信息，该身份信息例如可以是登录账号和登录密码等。

可以看出，上述技术方案中，实现了用户信息的获取。

进一步的，电子装置还可以通过状态信息管理模块获取用户对应的状态信息。

其中，该状态信息包括以下至少一种：环境信息、时间信息或地理位置信息，环境信息包括车内的环境信息和/或车外的环境信息。

举例来说，车内环境信息可以包括车内人数、每个人坐的位置、车内分贝信息、车内温度信息等，车外的环境信息例如可以包括车外温度信息、车外亮度信息等。时间信息例如可以为当前时刻的时间戳信息、季节标签信息、时间标签信息等。比如，季节标签信息可以包括“春”、“夏”、“秋”、“冬”四种标签，时间标签信息可以包括“上午”、“下午”、“晚上”、“凌晨”四种标签，时间标签信息还可以包括“工作日”、“周末”两种标签。地理位置信息例如可以包括室内停车场、室外停车场、家、公司、服务区、户外公园、山区等。

可以看出，上述技术方案中，结合状态信息，实现了更加精准的把控用户需求，从而能够更好的为用户提供满足其需求的座椅参数。

另外，若电子装置是第一次接收用户进入第一状态的指令，电子装置也可以通过用户信息管理模块获取用户对应的用户信息，也可以通过状态信息管理模块获取用户对应的状态信息。由于电子装置是第一次接收用户进入状态的指令，即表明无用户对应的历史数据。因此，电子装置无法根据用户信息和状态信息，获取历史数据。此时，电子装置可以获取预设座椅参数，并按照预设座椅参数调节座椅，即电子装置通过座椅调节装置按照预设座椅参数调节座椅。可以理解的，预设座椅参数例如可以包括座椅靠背角度、座椅高度、座椅前后位置、座椅温度等。比如，座椅靠背角度为R

302、电子装置根据用户信息和状态信息，确定用户对应的座椅参数。

可选的，在一种可能的实施方式中，在根据用户信息和状态信息，确定用户对应的座椅参数时，电子装置可以向云服务器发送用户信息和状态信息，当云服务器接收用户信息和状态信息时，云服务器基于用户信息和状态信息，确定用户对应的座椅参数，从而可以向电子装置发送用户对应的座椅参数。

其中，用户对应的座椅参数例如可以包括座椅靠背角度、座椅高度、座椅前后位置、座椅温度等。

另外，电子装置也可以根据用户信息和状态信息，获取N条历史数据，从而根据N条历史数据，确定用户对应的座椅参数。

其中，N为大于0的整数，N例如可以为1、2、3、4、5、6、10、12等数值。

可以理解的，N条历史数据中的每条历史数据也包括历史状态信息、历史评分、历史座椅参数。其中，历史状态信息包括以下至少一种：历史环境信息、历史时间信息或历史地理位置信息，历史环境信息包括车内的历史环境信息和/或车外的历史环境信息。进一步的，历史状态信息可以参考参考图3中步骤301所涉及的状态信息，在此不加赘述。另外，N条历史数据中的每条历史数据为一个历史样本点关联的数据。

可以看出，上述技术方案中，实现了云服务器基于用户信息和状态信息确定座椅参数，也实现了基于用户信息和状态信息，确定历史数据，从而基于历史数据确定座椅参数。

进一步的，在根据用户信息和状态信息，获取N条历史数据时，电子装置可以向云服务器发送用户信息和状态信息。当云服务器接收用户信息和状态信息时，云服务器可以根据用户信息和状态信息，获取N条历史数据，从而可以将N条历史数据发送给电子装置。

可以看出，上述技术方案中，实现了云服务器基于用户信息和状态信息确定历史数据，为后续基于历史数据确定座椅参数做准备。

另外，在根据用户信息和状态信息，获取N条历史数据时，电子装置可以根据用户信息，从数据库中获取属于不同类别的历史数据，该历史数据包括历史状态信息，该类别是根据该历史状态信息的相似度确定的。进一步的，电子装置还可以根据该状态信息，从该历史数据中确定属于同一类别的N条历史数据。

可以理解，在电子装置根据用户信息，从数据库中获取属于不同类别的历史数据之前，电子装置每次接收到用户进入第一状态的指令时，电子装置均可以通过用户信息管理模块获取用户对应的用户信息，也可以通过状态信息管理模块获取用户对应的状态信息。

进一步的，在电子装置每次接收到用户退出第一状态的指令之前，若座椅参数获取装置未检测到座椅参数发生变化，即座椅参数获取装置未向电子装置反馈变化后的座椅参数。那么，在电子装置每次接收到用户退出第一状态的指令时，电子装置可以通过评价模块获取评分K1。具体的，在用户已反馈第二评分K1时，该评分K1可以是第一评分K1和第二评分K1的总和，也可以是第一评分K1和第二评分K1的均值，也可以是第一评分K1和第二评分K1中评分最高的评分，也可以是按照预设加权公式对第一评分K1和第二评分K1进行加权后的评分，在此不做限制。在用户未反馈第二评分K1时，该评分K1为第一评分K1。其中，该第一评分K1是根据评价参数L1确定的，该评价参数L1包括持续时间L1、姿态变换次数L1和生理参数L1。持续时间L1是用户在使用座椅的座椅参数为座椅参数P1时的时间长度，姿态变换次数L1是用户在持续时间L1内用户变换姿态的次数，生理参数L1是用户在使用座椅的座椅参数为座椅参数P1时的生理参数。其中，生理参数L1例如可以为用户在使用座椅的座椅参数为座椅参数P1时的心跳统计值、心率异变性、呼吸统计值、体温统计值、眨眼次数等。可以理解的，比如，在电子装置第一次接收到用户退出第一状态的指令时，座椅参数P1可以为预设座椅参数。那么，持续时间L1是用户在使用座椅的座椅参数为预设座椅参数时的时间长度，姿态变换次数L1是用户在持续时间L1内用户变换姿态的次数，生理参数L1是用户在使用座椅的座椅参数为预设座椅参数时的生理参数。

进一步的，在电子装置每次接收到用户退出第一状态的指令之前，若座椅参数获取装置检测到座椅参数发生变化，即座椅参数获取装置向电子装置反馈变化后的座椅参数。那么，在电子装置每次接收到用户退出第一状态的指令之前，每当座椅参数获取装置检测到座椅参数发生变化时，电子装置都会通过评价模块获取座椅参数变化前的第一评分以及座椅参数变化后的第一评分，且，电子装置都会通过座椅参数获取装置获取到变化后的座椅参数。即，电子装置获取至少一个座椅参数和至少一个第一评分，至少一个座椅参数和至少一个第一评分一一对应。至少一个第一评分中的任意一个第一评分K2是根据评价参数L2确定的。该评价参数L2包括持续时间L2、姿态变换次数L2和生理参数L2。持续时间L2是用户在使用座椅的座椅参数为第一评分K2对应的座椅参数时的时间长度，姿态变换次数L2是用户在持续时间L2内用户变换姿态的次数，生理参数L2是用户在使用座椅的座椅参数为第一评分K2对应的座椅参数时的生理参数。其中，生理参数L2例如可以为用户在使用座椅的座椅参数为第一评分K2对应的座椅参数时的心跳统计值、心率异变性、呼吸统计值、体温统计值、眨眼次数等。进一步的，电子装置可以根据至少一个第一评分，从至少一个座椅参数中确定评分最高的第一评分K3所对应的座椅参数。另外，在电子装置每次接收到用户退出第一状态的指令时，若用户已反馈第二评分K2，电子装置可以通过评价模块获取第二评分K2。同时，电子装置可以根据第一评分K3和第二评分K2，确定用户对应的评分K2。可以理解的，评分K2可以是第一评分K3和第二评分K2的总和，也可以是第一评分K3和第二评分K2的均值，也可以是第一评分K3和第二评分K2中评分最高的评分，也可以是按照预设加权公式对第一评分K3和第二评分K2进行加权后的评分，在此不做限制。若用户未反馈第二评分K2，那么，用户对应的评分K2是第一评分K3。

综上，电子装置还可以将每次获取的用户信息、状态信息、评分、座椅参数作为一个样本点关联的信息。比如，电子装置可以将用户信息、状态信息、评分K1、座椅参数P1作为一个样本点关联的信息。电子装置也可以将用户信息、状态信息、评分K2、第一评分K3所对应的座椅参数作为一个样本点关联的信息。进一步的，电子装置还可以通过学习模块利用聚类模型对样本点关联的信息进行聚类，以利用状态信息之间的相似度确定样本点所属的类别。可以理解的，在本申请中，当电子装置通过学习模块利用聚类模型对样本点关联的信息进行聚类时，可以利用状态信息包括的至少一种信息之间的相似度确定样本点所属的类别。比如，当状态信息包括环境信息时，可以利用环境信息之间的相似度确定样本点所属的类别，当状态信息包括环境信息和时间信息时，可以利用环境信息之间的相似度以及时间信息之间的相似度确定样本点所属的类别等。

需要说明的，在电子装置根据用户信息，从数据库中获取属于不同类别的历史数据之前，电子装置已经完成了聚类。因此，电子装置可以在本地实现根据用户信息和状态信息，获取N条历史数据。

可以看出，上述技术方案中，实现了基于用户信息获取属于不同类别的历史数据。同时，由于类别是根据历史数据包括的历史状态信息的相似度确定的，从而实现基于用户的状态信息从该用户对应的历史数据中确定出属于同一类别的N条历史数据，即实现了基于用户的状态信息确定了用户在相似历史状态所对应的历史数据。

303、电子装置按照用户对应的座椅参数调节座椅。

其中，电子装置可以通过座椅调节装置按照用户对应的座椅参数调节座椅。

可以看出，上述技术方案中，通过利用用户对应的用户信息和状态信息为用户配置对应的座椅参数，满足了差异化的用户需求，避免按照厂商提前设定的固定参数调节座椅，也为用户提供了更加灵活的座椅调节方式，更好的提升了用户体验。

可选的，在一种可能的实施方式中，电子装置根据N条历史数据，确定用户对应的座椅参数，包括：电子装置根据预设条件，从N条历史数据中获取M条历史数据，预设条件包括以下一种：评分最高、评分高于阈值、或评分从高到低的顺序，M为大于0且小于N的整数；电子装置根据M条历史数据对应的M条历史座椅参数，确定用户对应的座椅参数。

其中，M例如可以为1、2、3、4、5、6、10、12等数值。

其中，电子装置根据预设条件，从N条历史数据中获取M条历史数据。即，电子装置可以从N条历史数据中获取评分最高的M条历史数据，电子装置也可以从N条历史数据中获取评分高于阈值的M条历史数据，电子装置还可以按照评分从高到低的顺序从N条历史数据中获取前M条历史数据。

另外，在M为1时，用户对应的座椅参数为评分最高历史数据对应的座椅参数；在M为大于1的整数时，用户对应的座椅参数可以是M条历史座椅参数的均值，也可以是M条历史座椅参数的中位数，在本申请中不做限制。

举例来说，M条历史座椅参数包括历史座椅参数A、历史座椅参数B和历史座椅参数C。历史座椅参数A包括座椅靠背角度A、座椅高度A、座椅前后位置A和座椅温度A；历史座椅参数B包括座椅靠背角度B、座椅高度B、座椅前后位置B和座椅温度B；历史座椅参数C包括座椅靠背角度C、座椅高度C、座椅前后位置C和座椅温度C。用户对应的座椅参数包括用户对应的座椅靠背角度、用户对应的座椅高度、用户对应的座椅前后位置和用户对应的座椅温度。可以理解的，用户对应的座椅靠背角度可以为座椅靠背角度A、座椅靠背角度B和座椅靠背角度C的均值，也可以为座椅靠背角度A、座椅靠背角度B和座椅靠背角度C的中位数；用户对应的座椅高度可以为座椅高度A、座椅高度B、座椅高度C的均值，也可以为座椅高度A、座椅高度B、座椅高度C的中位数；用户对应的座椅前后位置可以为座椅前后位置A、座椅前后位置B和座椅前后位置C的均值，也可以为座椅前后位置A、座椅前后位置B和座椅前后位置C的中位数；用户对应的座椅温度可以为座椅温度A、座椅温度B和座椅温度C的均值，也可以为座椅温度A、座椅温度B和座椅温度C的中位数。

可以看出，上述技术方案中，实现了基于评分确定用户对应的座椅参数，从而可以更好的把控用户需求，也可以为用户提供满足其需求的座椅参数。

进一步的，在电子装置根据预设条件，从N条历史数据中获取M条历史数据之前，该方法还包括：包括：电子装置根据N条历史数据中的每条历史数据对应的历史时间信息与时间信息之间的差值，确定N条历史数据对应的N个权重，其中，该差值越小，该权重越大；电子装置根据N个权重以及N条历史数据对应的N条历史评分，确定N条评分系数，N条评分系数中的任意一个评分系数A是根据评分系数A对应的权重以及评分系数A对应的历史评分确定的；电子装置将N条评分系数更新为N条历史评分，N条评分系数与N条历史评分一一对应。

可以理解的，比如，电子装置可以将该评分系数A更新为评分系数A对应的历史评分。

进一步的，举例来说，N条历史数据包括历史数据1、历史数据2和历史数据3。历史数据1对应的历史时间信息为2020年4月12日10:30，历史数据2对应的历史时间信息为2020年4月13日14:30，历史数据3对应的历史时间信息1为2020年4月14日16:30。该时间信息为2020年4月15日9:30。那么，可以看出，历史数据1对应的历史时间信息与该时间信息之间的差值最大，历史数据3对应的历史时间信息与该时间信息之间的差值最小。因此，历史数据1对应的权重最小，历史数据3对应的权重最大。

可以看出，上述技术方案中，通过利用历史时间信息与时间信息之间的差值为每条历史评分分配不同的权重，并基于权重和历史评分确定不同的评分系数，实现了基于评分系数来选取历史数据。同时，也避免了在较长时间跨度内用户偏好的座椅参数发生变化时推荐的座椅参数无法满足用户需求的情况。

参见图4，图4为本申请实施例提供的一种座椅调节装置的结构示意图。该座椅调节装置400包括收发模块401和处理模块402。其中，收发模块401，用于获取用户对应的用户信息和状态信息；处理模块402，用于根据用户信息和状态信息，确定用户对应的座椅参数；处理模块402，还用于按照用户对应的座椅参数调节座椅。

其中，状态信息可以参考图3中步骤301所涉及的状态信息，在此不加赘述。用户对应的座椅参数可以参考图3中步骤303所涉及的用户对应的座椅参数，在此不加赘述。

可以看出，上述技术方案中，通过利用用户对应的用户信息和状态信息为用户配置对应的座椅参数，满足了差异化的用户需求，避免按照厂商提前设定的固定参数调节座椅，也为用户提供了更加灵活的座椅调节方式，更好的提升了用户体验。

在一种可能的实施方式中，在获取用户对应的用户信息时，处理模块402，用于通过摄像头识别用户的身份信息，或，识别用户输入的身份信息；根据身份信息，获取用户信息。

其中，关于身份信息可以参考图3中步骤301所涉及的身份信息，在此不加赘述。

可以看出，上述技术方案中，实现了用户信息的获取。

在一种可能的实施方式中，在根据用户信息和状态信息，确定用户对应的座椅参数时，收发模块401，用于向云服务器发送用户信息和状态信息；接收云服务器发送的用户对应的座椅参数；或，处理模块402，用于根据用户信息和状态信息，获取N条历史数据，N为大于0的整数；根据N条历史数据，确定用户对应的座椅参数。

其中，关于用户对应的座椅参数可以参考图3中步骤302所涉及的座椅参数，在此不加赘述。其中，关于历史数据可以参考图3中步骤302所涉及的历史数据，在此不加赘述。

可以看出，上述技术方案中，实现了云服务器基于用户信息和状态信息确定座椅参数，也实现了基于用户信息和状态信息，确定历史数据，从而基于历史数据确定座椅参数。

在一种可能的实施方式中，根据用户信息和状态信息，获取N条历史数据，包括：收发模块401，用于向云服务器发送用户信息和状态信息；接收云服务器发送的N条历史数据。

可以看出，上述技术方案中，实现了云服务器基于用户信息和状态信息确定历史数据，为后续基于历史数据确定座椅参数做准备。

可选的，在一种可能的实施方式中，在根据用户信息和状态信息，获取N条历史数据时，处理模块402，具体用于根据用户信息，从数据库中获取属于不同类别的历史数据，历史数据包括历史状态信息，类别是根据历史状态信息的相似度确定的；根据状态信息，从历史数据中确定属于同一类别的N条历史数据。

其中，历史状态信息可以参考图3中步骤302所涉及的历史状态信息，在此不加赘述。

可以看出，上述技术方案中，实现了基于用户信息获取属于不同类别的历史数据。同时，由于类别是根据历史数据包括的历史状态信息的相似度确定的，从而实现基于用户的状态信息从该用户对应的历史数据中确定出属于同一类别的N条历史数据，即实现了基于用户的状态信息确定了用户在相似历史状态所对应的历史数据。

在一种可能的实施方式中，N条历史数据中的每条历史数据包括历史评分和历史座椅参数，在根据N条历史数据，确定用户对应的座椅参数时，处理模块402，具体用于根据预设条件，从N条历史数据中获取M条历史数据，该预设条件包括以下一种：评分最高、评分高于阈值、或评分从高到低的顺序，该M为大于0且小于N的整数；根据M条历史数据对应的M条历史座椅参数，确定用户对应的座椅参数。

其中，关于根据预设条件，从N条历史数据中获取M条历史数据的内容可以参考图3中的步骤303，在此不加赘述。

可以看出，上述技术方案中，实现了基于评分确定用户对应的座椅参数，从而可以更好的把控用户需求，也可以为用户提供满足其需求的座椅参数。

可选的，在一种可能的实施方式中，N条历史数据中的每条历史数据还包括历史状态信息，历史状态信息包括历史时间信息，在根据预设条件，从N条历史数据中获取M条历史数据之前，处理模块402，具体用于根据N条历史数据中的每条历史数据对应的历史时间信息与时间信息之间的差值，确定N条历史数据对应的N个权重，其中，差值越小，权重越大；根据N个权重以及N条历史数据对应的N条历史评分，确定N条评分系数，N条评分系数中的任意一个评分系数A是根据评分系数A对应的权重以及评分系数A对应的历史评分确定的；将N条评分系数更新为N条历史评分，N条评分系数与N条历史评分一一对应。

可以看出，上述技术方案中，通过利用历史时间信息与时间信息之间的差值为每条历史评分分配不同的权重，并基于权重和历史评分确定不同的评分系数，实现了基于评分系数来选取历史数据。同时，也避免了在较长时间跨度内用户偏好的座椅参数发生变化时推荐的座椅参数无法满足用户需求的情况。

本申请实施例提供的一种座椅调节系统，该系统包括处理器、存储器和座椅调节装置，其中，处理器，用于从存储器中获取用户对应的用户信息和状态信息；根据用户信息和状态信息，确定用户对应的座椅参数；座椅调节装置，用于按照用户对应的座椅参数调节座椅。

其中，关于用户对应的座椅参数可以参考图3中步骤302所涉及的座椅参数，在此不加赘述。其中，关于历史数据可以参考图3中步骤302所涉及的历史数据，在此不加赘述。

可以看出，上述技术方案中，实现了云服务器基于用户信息和状态信息确定座椅参数，也实现了基于用户信息和状态信息，确定历史数据，从而基于历史数据确定座椅参数。

在一种可能的实施方式中，该系统还包括身份识别装置，在从存储器中获取用户对应的用户信息和状态信息时，身份识别装置，用于通过摄像头识别用户的身份信息，或，识别用户输入的身份信息；处理器，用于根据身份信息，获取用户信息。

其中，关于身份信息可以参考图3中步骤301所涉及的身份信息，在此不加赘述。

可以看出，上述技术方案中，实现了用户信息的获取。

在一种可能的实施方式中，该系统还包括通信装置，在根据用户信息和状态信息，确定用户对应的座椅参数时，

处理器，用于通过通信装置向云服务器发送用户信息和状态信息；通过通信装置接收云服务器发送的用户对应的座椅参数；或，

处理器，用于根据用户信息和状态信息，从存储器中获取N条历史数据，N为大于0的整数；根据N条历史数据，确定用户对应的座椅参数。

其中，通信装置例如可以为车载tbox(telematicsbox)。

其中，关于用户对应的座椅参数可以参考图3中步骤302所涉及的座椅参数，在此不加赘述。其中，关于历史数据可以参考图3中步骤302所涉及的历史数据，在此不加赘述。

可以看出，上述技术方案中，实现了云服务器基于用户信息和状态信息确定座椅参数，也实现了基于用户信息和状态信息，确定历史数据，从而基于历史数据确定座椅参数。

在一种可能的实施方式中，在根据用户信息和状态信息，获取N条历史数据时，

处理器，用于通过通信装置向云服务器发送用户信息和状态信息；接收云服务器发送的N条历史数据。

可以看出，上述技术方案中，实现了云服务器基于用户信息和状态信息确定历史数据，为后续基于历史数据确定座椅参数做准备。

在一种可能的实施方式中，在根据用户信息和状态信息，获取N条历史数据时，

处理器，用于根据用户信息，从存储器中获取属于不同类别的历史数据，历史数据包括历史状态信息，类别是根据历史状态信息的相似度确定的；根据状态信息，从历史数据中确定属于同一类别的N条历史数据。

其中，历史状态信息可以参考图3中步骤302所涉及的历史状态信息，在此不加赘述。

可以看出，上述技术方案中，实现了基于用户信息获取属于不同类别的历史数据。同时，由于类别是根据历史数据包括的历史状态信息的相似度确定的，从而实现基于用户的状态信息从该用户对应的历史数据中确定出属于同一类别的N条历史数据，即实现了基于用户的状态信息确定了用户在相似历史状态所对应的历史数据。

在一种可能的实施方式中，N条历史数据中的每条历史数据包括历史评分和历史座椅参数，在根据N条历史数据，确定用户对应的座椅参数时，

处理器，用于根据预设条件，从N条历史数据中获取M条历史数据，预设条件包括以下一种：评分最高、评分高于阈值、或评分从高到低的顺序，M为大于0且小于N的整数；根据M条历史数据对应的M条历史座椅参数，确定用户对应的座椅参数。

其中，关于根据预设条件，从N条历史数据中获取M条历史数据的内容可以参考图3中的步骤303，在此不加赘述。

可以看出，上述技术方案中，实现了基于评分确定用户对应的座椅参数，从而可以更好的把控用户需求，也可以为用户提供满足其需求的座椅参数。

在一种可能的实施方式中，N条历史数据中的每条历史数据还包括历史状态信息，历史状态信息包括历史时间信息，在根据预设条件，从N条历史数据中获取M条历史数据之前，

处理器，还用于根据N条历史数据中的每条历史数据对应的历史时间信息与时间信息之间的差值，确定N条历史数据对应的N个权重，其中，差值越小，权重越大；根据N个权重以及N条历史数据对应的N条历史评分，确定N条评分系数，N条评分系数中的任意一个评分系数A是根据评分系数A对应的权重以及评分系数A对应的历史评分确定的；将N条评分系数更新为N条历史评分，N条评分系数与N条历史评分一一对应。

可以看出，上述技术方案中，通过利用历史时间信息与时间信息之间的差值为每条历史评分分配不同的权重，并基于权重和历史评分确定不同的评分系数，实现了基于评分系数来选取历史数据。同时，也避免了在较长时间跨度内用户偏好的座椅参数发生变化时推荐的座椅参数无法满足用户需求的情况。

本申请实施例还提供的一种座椅调节系统，该系统包括车，车包括处理器、存储器、通信装置和座椅调节装置，其中，

处理器，用于从存储器中获取用户对应的用户信息和状态信息；根据用户信息和状态信息，确定用户对应的座椅参数；

座椅调节装置，用于按照用户对应的座椅参数调节座椅。

其中，状态信息可以参考图3中步骤301所涉及的状态信息，在此不加赘述。用户对应的座椅参数可以参考图3中步骤303所涉及的用户对应的座椅参数，在此不加赘述。

其中，通信装置例如可以为车载tbox(telematicsbox)。

可以看出，上述技术方案中，通过利用用户对应的用户信息和状态信息为用户配置对应的座椅参数，满足了差异化的用户需求，避免按照厂商提前设定的固定参数调节座椅，也为用户提供了更加灵活的座椅调节方式，更好的提升了用户体验。

在一种可能的实施方式中，车还包括身份识别装置，在从存储器中获取用户对应的用户信息和状态信息时，

身份识别装置，用于通过摄像头识别用户的身份信息，或，识别用户输入的身份信息；

处理器，用于根据身份信息，获取用户信息。

其中，关于身份信息可以参考图3中步骤301所涉及的身份信息，在此不加赘述。

可以看出，上述技术方案中，实现了用户信息的获取。

在一种可能的实施方式中，该系统还包括云服务器，车还包括通信装置，在根据用户信息和状态信息，确定用户对应的座椅参数时，

处理器，用于通过通信装置向云服务器发送用户信息和状态信息；云服务器，用于根据用户信息和状态信息，确定用户对应的座椅参数；向通信装置发送用户对应的座椅参数；或，

处理器，用于根据用户信息和状态信息，从存储器中获取N条历史数据，N为大于0的整数；根据N条历史数据，确定用户对应的座椅参数。

其中，关于用户对应的座椅参数可以参考图3中步骤302所涉及的座椅参数，在此不加赘述。其中，关于历史数据可以参考图3中步骤302所涉及的历史数据，在此不加赘述。

可以看出，上述技术方案中，实现了云服务器基于用户信息和状态信息确定座椅参数，也实现了基于用户信息和状态信息，确定历史数据，从而基于历史数据确定座椅参数。

在一种可能的实施方式中，在根据用户信息和状态信息，获取N条历史数据时，

云服务器，用于接收通信装置发送的用户信息和状态信息；

处理器，用于通过通信装置接收云服务器发送的N条历史数据。

可以看出，上述技术方案中，实现了云服务器基于用户信息和状态信息确定历史数据，为后续基于历史数据确定座椅参数做准备。

在一种可能的实施方式中，在根据用户信息和状态信息，获取N条历史数据时，

处理器，用于根据用户信息，从存储器中获取属于不同类别的历史数据，历史数据包括历史状态信息，类别是根据历史状态信息的相似度确定的；根据状态信息，从历史数据中确定属于同一类别的N条历史数据。

其中，历史状态信息可以参考图3中步骤302所涉及的历史状态信息，在此不加赘述。

可以看出，上述技术方案中，实现了基于用户信息获取属于不同类别的历史数据。同时，由于类别是根据历史数据包括的历史状态信息的相似度确定的，从而实现基于用户的状态信息从该用户对应的历史数据中确定出属于同一类别的N条历史数据，即实现了基于用户的状态信息确定了用户在相似历史状态所对应的历史数据。

在一种可能的实施方式中，N条历史数据中的每条历史数据包括历史评分和历史座椅参数，在根据N条历史数据，确定用户对应的座椅参数时，

处理器，用于根据预设条件，从N条历史数据中获取M条历史数据，预设条件包括以下一种：评分最高、评分高于阈值、或评分从高到低的顺序，M为大于0且小于N的整数；根据M条历史数据对应的M条历史座椅参数，确定用户对应的座椅参数。

其中，关于根据预设条件，从N条历史数据中获取M条历史数据的内容可以参考图3中的步骤303，在此不加赘述。

可以看出，上述技术方案中，实现了基于评分确定用户对应的座椅参数，从而可以更好的把控用户需求，也可以为用户提供满足其需求的座椅参数。

在一种可能的实施方式中，N条历史数据中的每条历史数据还包括历史状态信息，历史状态信息包括历史时间信息，在根据预设条件，从N条历史数据中获取M条历史数据之前，

处理器，还用于根据N条历史数据中的每条历史数据对应的历史时间信息与时间信息之间的差值，确定N条历史数据对应的N个权重，其中，差值越小，权重越大；根据N个权重以及N条历史数据对应的N条历史评分，确定N条评分系数，N条评分系数中的任意一个评分系数A是根据评分系数A对应的权重以及评分系数A对应的历史评分确定的；将N条评分系数更新为N条历史评分，N条评分系数与N条历史评分一一对应。

可以看出，上述技术方案中，通过利用历史时间信息与时间信息之间的差值为每条历史评分分配不同的权重，并基于权重和历史评分确定不同的评分系数，实现了基于评分系数来选取历史数据。同时，也避免了在较长时间跨度内用户偏好的座椅参数发生变化时推荐的座椅参数无法满足用户需求的情况。

参见图5，图5为本申请实施例提供的一种电子装置的结构示意图。该电子装置500包括存储器501、处理器502和收发器503。它们之间通过总线504连接。存储器501用于存储相关指令和数据，并可以将存储的数据传输给处理器502。

其中，存储器501可以包括易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random-access memory，RAM)；存储器也可以包括非易失性存储器(non-volatilememory)，例如快闪存储器(flash memory)，硬盘(hard disk drive，HDD)或固态硬盘(solid-state drive，SSD)；存储器还可以包括上述种类的存储器的组合。

其中，处理器502可以是中央处理器(central processing unit，CPU)、微处理器、特定应用集成电路(application specific intergratedcircuit，ASIC)、可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(complex programmable logic device，CPLD)、现场可编程逻辑门阵列(field-programmable gate array，FPGA)、通用阵列逻辑(generic array logic,GAL)或其任意组合。

另外，存储器501可以是物理上独立的单元，也可以与处理器502集成在一起。

进一步的，处理器502可以执行存储器501存储的相关指令，以执行图3实施例所涉及的方法。

本申请实施例还提供一种车载设备，该车载设备包括图4实施例所涉及的电子装置。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，当该计算机程序被运行时，实现图3实施例所涉及的任一项方法。

本申请实施例还提供一种种计算机程序产品，包括计算机指令，当该计算机指令在图4实施例所涉及的电子装置上运行时，使得该电子装置执行图3实施例所涉及的任一项方法。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本申请实施例方案的目的。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分，或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，云服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。