基于用户习惯的设备控制方法及装置与流程

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本技术涉及智能家居，尤其涉及一种基于使用者习惯的设备控制方法及装置。

背景技术：

1、随着物联网技术和大数据分析技术的快速发展，通过智慧设备的底板上传的状态数据，能够更加深入地了解用户的生活习惯，进而方便厂商对产品和系统进行功能的迭代，以提高用户对产品的体验质量。这就需要对获取的交互资料进行分析处理，获取用户的生活习惯，再根据使用者的生活习惯控制智能设备执行相关的控制操作。

2、在相关技术中，通常采用建立行为数据库的方式，在数据库中记录用户发生的行为数据。然而，这样的方式每次获取使用者生活习惯时，都需要遍历数据库中记录的所有行为数据，再对所有行为数据进行分析，以确定使用者针对智能设备的使用习惯，不仅计算复杂，而且效率低下。

技术实现思路

1、本技术的目的是提供一种基于使用者习惯的设备控制方法及装置，用于通过智能设备上传的状态数据，挖掘出用户的个性化设备操作习惯，并以此对智慧设备进行智慧化升级，实现设备控制的智慧化和个性化。

2、本技术提供一种基于使用者习惯的设备控制方法，包括：

3、获取目标设备上报的目标用户的标准行为数据；根据所述标准行为数据确定所述目标用户使用所述目标设备时的行为习惯；基于所述目标用户的行为习惯生成所述目标设备的个性化控制策略；其中，所述标准行为数据为基于所述数据层的标准行为表得到的；所述目标用户使用所述目标设备的行为习惯为基于所述标签层对不同习惯类型的定义确定的。

4、可选地，所述数据层获取目标设备上报的目标用户的标准行为数据，包括：获取所述目标设备上报的与所述目标用户相关的设备状态数据，并根据标准行为表指示的标准行为对所述设备状态数据进行筛选，得到所述目标用户的标准行为数据。

5、可选地，所述标签层根据所述数据层获取的标准行为数据确定所述目标用户使用所述目标设备时的行为习惯，包括：按照行为习惯的习惯类型对所述标准行为数据进行分类，并根据分类结果确定每个习惯类型对应的用户行为；所述目标设备对应至少一个习惯类型；对同一习惯类型对应的用户行为进行置信度评分，并根据评分结果对每个习惯类型对应的用户行为进行排序，得到每个习惯类型的用户行为排序结果；其中，所述目标设备对应的习惯类型包括以下至少一项：使用时间习惯，使用时长习惯，使用频次习惯，参数设置习惯，功能使用习惯；一个习惯类型对应多个用户行为。

6、可选地，所述对同一习惯类型对应的用户行为进行置信度评分，包括：获取目标习惯类型对应的多个用户行为中每个用户行为在统计周期内的发生时间以及发生次数；根据每个使用者行为的发生时间以及发生次数，计算每个用户行为的置信度评分；其中，所述目标习惯类型为所述目标设备对应的多个习惯类型中的任一个；发生时间距离当前时间越近，用户行为对应的执行度评分越高；发生次数越多，用户行为对应的执行度评分越高。

7、可选地，所述根据评分结果对每个习惯类型对应的用户行为进行排序，得到每个习惯类型的用户行为排序结果之后，所述方法还包括：根据每个习惯类型的使用者行为排序结果对每个习惯类型对应的用户行为进行筛选，保留每个习惯类型对应的用户行为中置信度评分最高的默认数量的用户行为。

8、可选地，所述应用层基于所述标签层确定的所述目标用户的行为习惯生成所述目标设备的个性化控制策略，包括：根据每个习惯类型对应的用户行为的置信度评分，生成所述目标设备的个性化控制策略。

9、可选地，所述根据每个习惯类型对应的用户行为的置信度评分，生成所述目标设备的个性化控制策略，包括：按照每个用户行为的置信度评分从高到低的顺序依次生成和向用户推荐所述目标设备的个性化控制策略；根据所述目标设备针对每个用户行为对应的个性化控制策略的执行结果，调整每个用户行为的置信度评分。

10、本技术还提供一种基于用户习惯的设备控制装置，包括：

11、获取模块，用于获取目标设备上报的目标用户的标准行为数据；确定模块，用于根据所述获取模块获取的标准行为数据确定所述目标用户使用所述目标设备时的行为习惯；控制模块，用于基于所述确定模块确定的所述目标用户的行为习惯生成所述目标设备的个性化控制策略；其中，所述标准行为数据为基于标准行为表得到的；所述目标用户使用所述目标设备的行为习惯为基于不同习惯类型的定义确定的。

12、可选地，所述获取模块，具体用于获取所述目标设备上报的与所述目标用户相关的设备状态数据，并根据标准行为表指示的标准行为对所述设备状态数据进行筛选，得到所述目标用户的标准行为数据。

13、可选地，所述装置还包括：计算模块；所述确定模块，具体用于按照行为习惯的习惯类型对所述标准行为数据进行分类，并根据分类结果确定每个习惯类型对应的用户行为；所述目标设备对应至少一个习惯类型；所述计算模块，用于对同一习惯类型对应的用户行为进行置信度评分，并根据评分结果对每个习惯类型对应的用户行为进行排序，得到每个习惯类型的用户行为排序结果；其中，所述目标设备对应的习惯类型包括以下至少一项：使用时间习惯，使用时长习惯，使用频次习惯，参数设置习惯，功能使用习惯；一个习惯类型对应多个用户行为。

14、可选地，所述获取模块，还用于获取目标习惯类型对应的多个用户行为中每个用户行为在统计周期内的发生时间以及发生次数；所述计算模块，具体用于根据每个使用者行为的发生时间以及发生次数，计算每个用户行为的置信度评分；其中，所述目标习惯类型为所述目标设备对应的多个习惯类型中的任一个；发生时间距离当前时间越近，用户行为对应的执行度评分越高；发生次数越多，用户行为对应的执行度评分越高。

15、可选地，所述确定模块，还用于根据每个习惯类型的使用者行为排序结果对每个习惯类型对应的用户行为进行筛选，保留每个习惯类型对应的用户行为中置信度评分最高的默认数量的用户行为。

16、可选地，所述控制模块，具体用于根据每个习惯类型对应的用户行为的置信度评分，生成所述目标设备的个性化控制策略。

17、可选地，所述控制模块，具体用于按照每个用户行为的置信度评分从高到低的顺序依次生成和向用户推荐所述目标设备的个性化控制策略；所述控制模块，具体还用于根据所述目标设备针对每个用户行为对应的个性化控制策略的执行结果，调整每个用户行为的置信度评分。

18、本技术还提供一种电子装置，包括内存和处理器，所述内存中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行实现如上述任一种所述基于使用者习惯的设备控制方法的步骤。

19、本技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行时实现如上述任一种所述基于使用者习惯的设备控制方法的步骤。

20、本技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于使用者习惯的设备控制方法的步骤。

21、本技术提供的基于使用者习惯的设备控制方法及装置，首先，数据层获取目标设备上报的目标用户的标准行为数据。之后，标签层根据所述数据层获取的标准行为数据确定所述目标用户使用所述目标设备时的行为习惯。最后，应用层基于所述标签层确定的目标用户的行为习惯生成所述目标设备的个性化控制策略。如此，不仅能够使得智慧设备的控制更加智慧化和个性化，相比于相关技术中的技术方案而言，计算效率也有了较大的提升。

网址：基于用户习惯的设备控制方法及装置与流程 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1350761

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