CN107726544A - 大数据的睡眠曲线推荐方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

大数据的睡眠曲线推荐方法、装置、服务器及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种大数据的睡眠曲线推荐方法，所述大数据的睡眠曲线推荐方法包括以下步骤：接收不同物联网空调器上传的运行状态数据；按照预设分类信息将接收到的运行状态数据分为多类数据；根据分类后的多类数据生成对应用户群体的睡眠曲线，推荐所生成的睡眠曲线。本发明还公开了一种大数据的睡眠曲线推荐装置、服务器和存储介质。本发明根据不同用户群组的运行状态数据生成该类用户群组的睡眠曲线，做出精确的睡眠曲线推荐，提高了空调器控制的智能化程度以及准确度，而用户不会因为忽冷忽热的空调器室内环境温度而被冷醒或者热醒，提高了空调器的舒适性。

Description

大数据的睡眠曲线推荐方法、装置、服务器及存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及大数据的睡眠曲线推荐方法、装置、服务器及存储介质。
背景技术
随着科学技术的不断发展，越来越多的电子设备进入人们的日常生活和工作当中，例如，空调器、电视或电脑等。空调器可通过制冷或者制热为用户提供舒适的环境，可根据用户的控制调节设定温度、风速等运行参数。然而，在用户进入睡眠后，人们在整晚睡眠的过程中，经常会由于空调设定的温度过高或过低，被热醒或冷醒，需要重新调节温度,这样给用户的睡眠质量带来了极大的影响；这种情况下使得空调器控制智能化程度差、准确度低和舒适性差。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种大数据的睡眠曲线推荐方法、装置、服务器及存储介质，旨在解决目前在用户进入睡眠后，经常会由于空调设定的温度过高或过低，被热醒或冷醒，需要重新调节温度,这样给用户的睡眠质量带来了极大的影响；这种情况下使得空调器控制智能化程度差、准确度低和舒适性差的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种大数据的睡眠曲线推荐方法，所述大数据的睡眠曲线推荐方法包括以下步骤：
接收不同物联网空调器上传的运行状态数据；
按照预设分类信息将接收到的运行状态数据分为多类数据；
根据分类后的多类数据生成对应用户群体的睡眠曲线，推荐所生成的睡眠曲线。
优选地，所述推荐所生成的睡眠曲线的步骤包括：
根据当前时间点从所述生成的睡眠曲线中选择匹配的睡眠曲线，根据所选择的睡眠曲线控制空调器的运行。
优选地，所述预设分类信息包括多个分类参数，所述按照预设分类信息将接收到的运行状态数据分为多类数据的步骤包括：
按照多个分类参数对用户分组分成多个用户群组；
将接收到的运行状态数据分为与所述多个用户群组对应的多类数据。
优选地，所述根据分类后的多类数据生成对应用户群体的睡眠曲线，推荐所生成的睡眠曲线的步骤之后，还包括：
获取当前时间，在当前时间处于预设时间段时，检测室内光线强度是否小于预设光线强度阈值；
在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行。
优选地，所述在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行的步骤之后，还包括：
确定睡眠曲线中不合适的时间点以及睡眠曲线的调整量；
根据所述调整量对应调整所述推荐的睡眠曲线对应的部分，生成新的睡眠曲线，向符合的用户群组推荐所述新的睡眠曲线。
优选地，所述在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行的步骤之后，还包括：
获取推荐的睡眠曲线所属的用户群组在推荐时间点后不同物联网空调器的运行状态数据作为新的运行状态数据；
按照新的运行状态数据对所述推荐的睡眠曲线修正，得到修正后的睡眠曲线，并推荐是修正后的睡眠曲线。
优选地，所述在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行的步骤之后，还包括：
在接收到退出睡眠模式指令后，控制空调器退出所述睡眠模式，转入入睡前的运行模式运行。
为实现上述目的，本发明还提供一种大数据的睡眠曲线推荐装置，所述大数据的睡眠曲线推荐装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的大数据的睡眠曲线推荐程序，所述大数据的睡眠曲线推荐程序被所述处理器执行时实现如上所述的大数据的睡眠曲线推荐方法。
为实现上述目的，本发明还提供一种服务器，所述服务器包括如上所述的大数据的睡眠曲线推荐装置。
为实现上述目的，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质上存储有大数据的睡眠曲线推荐程序，所述大数据的睡眠曲线推荐程序被处理器执行时实现如上所述的大数据的睡眠曲线推荐方法。
本发明通过将接收的各种各样的物联网空调器上传的运行状态数据按照分类信息不同，划分为多类数据，即，按照用户群组不同将运行状态数据划分为多类，进而根据不同用户群组的运行状态数据生成该类用户群组的睡眠曲线，做出精确的睡眠曲线推荐，提高了空调器控制的智能化程度以及准确度，而用户不会因为忽冷忽热的空调器室内环境温度而被冷醒或者热醒，提高了空调器的舒适性。
附图说明
图1为本发明一实施例方案涉及的硬件运行环境的电子设备结构示意图；
图2为本发明大数据的睡眠曲线推荐方法的第一实施例的流程示意图；
图3为本发明大数据的睡眠曲线推荐方法的第二实施例的流程示意图；
图4为本发明大数据的睡眠曲线推荐方法的第三实施例的流程示意图；
图5为本发明大数据的睡眠曲线推荐方法的第四实施例的流程示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例的主要解决方案是：接收不同物联网空调器上传的运行状态数据；
按照预设分类信息将接收到的运行状态数据分为多类数据；
根据分类后的多类数据生成对应用户群体的睡眠曲线，推荐所生成的睡眠曲线。
由于目前在用户进入睡眠后，经常会由于空调设定的温度过高或过低，被热醒或冷醒，需要重新调节温度,这样给用户的睡眠质量带来了极大的影响；这种情况下使得空调器控制智能化程度差、准确度低和舒适性差的问题。本发明提供一种解决方案，通过将接收的各种各样的物联网空调器上传的运行状态数据按照分类信息不同，划分为多类数据，即，按照用户群组不同将运行状态数据划分为多类，进而根据不同用户群组的运行状态数据生成该类用户群组的睡眠曲线，做出精确的睡眠曲线推荐，提高了空调器控制的智能化程度以及准确度，而用户不会因为忽冷忽热的空调器室内环境温度而被冷醒或者热醒，提高了空调器的舒适性。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的电子设备结构示意图。
本发明实施例电子设备可以是服务器，也可以是空调器或与空调器通信连接的具有大型计算能力的设备。
如图1所示，该电子设备可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的终端结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及大数据的睡眠曲线推荐应用程序。
在图1所示的终端中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的大数据的睡眠曲线推荐应用程序，并执行以下操作：
接收不同物联网空调器上传的运行状态数据；
按照预设分类信息将接收到的运行状态数据分为多类数据；
根据分类后的多类数据生成对应用户群体的睡眠曲线，推荐所生成的睡眠曲线。
进一步地，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的大数据的睡眠曲线推荐应用程序，并执行以下操作：
根据当前时间点从所述生成的睡眠曲线中选择匹配的睡眠曲线，根据所选择的睡眠曲线控制空调器的运行。
进一步地，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的大数据的睡眠曲线推荐应用程序，并执行以下操作：
按照多个分类参数对用户分组分成多个用户群组；
将接收到的运行状态数据分为与所述多个用户群组对应的多类数据。
进一步地，所述根据分类后的多类数据生成对应用户群体的睡眠曲线，推荐所生成的睡眠曲线的步骤之后，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的大数据的睡眠曲线推荐应用程序，并执行以下操作：
获取当前时间，在当前时间处于预设时间段时，检测室内光线强度是否小于预设光线强度阈值；
在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行。
进一步地，所述在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行的步骤之后，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的大数据的睡眠曲线推荐应用程序，并执行以下操作：
确定睡眠曲线中不合适的时间点以及睡眠曲线的调整量；
根据所述调整量对应调整所述推荐的睡眠曲线对应的部分，生成新的睡眠曲线，向符合的用户群组推荐所述新的睡眠曲线。
进一步地，所述在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行的步骤之后，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的大数据的睡眠曲线推荐应用程序，并执行以下操作：
获取推荐的睡眠曲线所属的用户群组在推荐时间点后不同物联网空调器的运行状态数据作为新的运行状态数据；
按照新的运行状态数据对所述推荐的睡眠曲线修正，得到修正后的睡眠曲线，并推荐是修正后的睡眠曲线。
进一步地，所述在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行的步骤之后，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的大数据的睡眠曲线推荐应用程序，并执行以下操作：
在接收到退出睡眠模式指令后，控制空调器退出所述睡眠模式，转入入睡前的运行模式运行。
参照图2，本发明的第一实施例提供一种大数据的睡眠曲线推荐方法，所述大数据的睡眠曲线推荐方法的执行主体可选为服务器或空调器控制装置或其他电子设备，本实施例以服务器为例来描述，所述大数据的睡眠曲线推荐方法包括：
步骤S10，接收不同物联网空调器上传的运行状态数据；
在本实施例中，空调器在运行过程中，将自身运行状态数据通过物联网协议上传至服务器，所述上传的运行状态数据包括但不限于温度、工作模式、风速和/或导风角度等数据，所述上传的运行状态数据为全国各地的物理网空调器的运行状态数据，收集了大量的空调器的运行状态数据，包括了各个不同用户群体的空调器操作和控制信息。与所述运行状态数据上传的还包括空调器所使用用户的情况，例如，年龄、性别和/或地区信息。服务器接收全国各地物联网空调器上传的运行状态信息以及与之关联的用户情况，存储上传的运行状态数据与关联的用户情况。
步骤S20，按照预设分类信息将接收到的运行状态数据分为多类数据；
所述预设分类信息为用户群组分类，所述用户群组分类包括：地区、性别和/或年龄。将用户按照上述信息中的一种或者多种进行划分，所述用户为空调器使用用户。
服务器在接收到不同物理网空调器上传的运行状态数据后，按照预设分类信息将接收到的运行状态数据分为多类数据。按照多个分类参数对用户分组分成多个用户群组；将接收到的运行状态数据分为与所述多个用户群组对应的多类数据，即，将用户按照分类参数不同，归于不同的用户群组，通过共性划分用户群组，例如，根据地区、性别、年龄等来划分。例如，按照用户年龄段分类，每5岁一个年龄段；或者，按照地区分类，每个地区(每个市或者每个县)划分为一类；或者按照用户性别分类，男性分为一类，女性分为一类；或者按照用户体重分类，每5斤分为一个档级，不同体重档级归为一类；或者按照用户身体状况分类，生病(生病类型不同)划分一类(多类)，正常一类等，也可以是综合上述的两种或者两种以上的分类信息进行分类，以上仅仅举例说明，并不局限于上述几种分类情况。
具体的，以地区、性别和年龄分类为例。
用户分组：按照地区(精确到市)、年龄段(每5岁划分为一段)、性别来进行用户分组。例如：用户组<佛山市，20-25，男>
针对特定的用户分组，根据过去7天的该组内所有用户睡眠温度曲线，通过计算平均值，统计出该分组24小时推荐睡眠温度曲线。例如：
2017-01-01，针对用户组<佛山市，20-25，男>：
张三(<佛山市，20-25，男>，2016-12-31 20：00(26度)、2016-12-31 21：00(27度)、……)
张三(<佛山市，20-25，男>，2016-12-30 21：00(27度)、2016-12-30 22：00(28度)、……)
李四(<佛山市，20-25，男>，2016-12-30 20：00(25度)、2016-12-30 21：00(26度)、2016-12-30 22：00(27度)、……)。
步骤S30，根据分类后的多类数据生成对应用户群体的睡眠曲线，推荐所生成的睡眠曲线；
在按照预设分类信息将接收到的不同的物联网空调器的运行状态数据分成多类数据后，即，按照不同分类参数将运行状态数据按照不同用户群组分类后，根据分类后的多类数据生成对应用户群体的睡眠曲线，推荐所生成的睡眠曲线。所述睡眠曲线包括但不限于温度、风速、导风条角度等。以温度为例，参考步骤S20中的举例，该分组的平均24小时睡眠温度曲线为：
(<佛山市，20-25，男>，20：00(25.5度)、21：00(26.7度)、22：00(27.5度)、……)。通过将接收的各种各样的物联网空调器上传的运行状态数据按照分类信息不同，划分为多类数据，即，按照用户群组不同将运行状态数据划分为多类，进而根据不同用户群组的运行状态数据生成该类用户群组的睡眠曲线，做出精确的睡眠曲线推荐。
步骤S40，根据当前时间点从所述生成的睡眠曲线中选择匹配的睡眠曲线，根据所选择的睡眠曲线控制空调器的运行。
服务器在生成各个用户群体的睡眠曲线后，根据需求，向不同用户群体推荐各自适应的睡眠曲线，根据当前时间点从所述生成的睡眠曲线中选择匹配的睡眠曲线，根据所选择的睡眠曲线控制空调器的运行。例如，按照睡眠曲线中的温度设置，自动在各个时间点达到时，调节空调器的设定温度；可以理解的是，也可根据睡眠曲线中的风速、导风条角度等来调节空调器的运行状态，使得其运行状态数据与推荐的睡眠曲线中的匹配。
为了更加准确的控制空调器的运行，参考图3，所述根据分类后的多类数据生成对应用户群体的睡眠曲线，推荐所生成的睡眠曲线的步骤之后，还包括：
步骤S50，获取当前时间，在当前时间处于预设时间段时，检测室内光线强度是否小于预设光线强度阈值；步骤S60，在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行。通过时间点以及室内光线强度的判断，来判断是否进入睡眠模式，在进入睡眠模式后，才按照推荐的睡眠曲线运行。
本实施例通过将接收的各种各样的物联网空调器上传的运行状态数据按照分类信息不同，划分为多类数据，即，按照用户群组不同将运行状态数据划分为多类，进而根据不同用户群组的运行状态数据生成该类用户群组的睡眠曲线，做出精确的睡眠曲线推荐，提高了空调器控制的智能化程度以及准确度，而用户不会因为忽冷忽热的空调器室内环境温度而被冷醒或者热醒，提高了空调器的舒适性。
参考图4，在本发明一较佳实施例中，所述在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行的步骤之后，还包括：
步骤S70，确定睡眠曲线中不合适的时间点以及睡眠曲线的调整量；
步骤S80，根据所述调整量对应调整所述推荐的睡眠曲线对应的部分，生成新的睡眠曲线，向符合的用户群组推荐所述新的睡眠曲线。
不合适的时间点为用户发出控制指令进行更改的时间点，或者是根据用户当前的环境参数进行更改的时间点，确定睡眠曲线中不合适的时间点以及睡眠曲线的调整量；所述调整量可以是需要调节的量，也可以是直接需要替换的量，所述不合适的时间点的睡眠曲线的部分，可以是温度、风速、导风条角度等。根据所述调整量对应调整所述推荐的睡眠曲线对应的部分，生成新的睡眠曲线，向符合的用户群组推荐所述新的睡眠曲线。在更改之后，更新服务器中保存的该类用户群组需要推荐的睡眠曲线，以在后续推送过程中，将更新后的新的睡眠曲线推荐给用户群组内的其他用户，提供更加准确的空调器控制方案，提高空调器舒适性。可以理解的，在某个用户对睡眠曲线自行修正后，可将该修正后的睡眠曲线保存在其本地，只用于控制其所拥有的空调器，而不用户发送至其他空调器，控制其他空调器的运行。
参考图5，在本发明一较佳实施例中，所述在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行的步骤之后，还包括：
步骤S90，获取推荐的睡眠曲线所属的用户群组在推荐时间点后不同物联网空调器的运行状态数据作为新的运行状态数据；
步骤S100，按照新的运行状态数据对所述推荐的睡眠曲线修正，得到修正后的睡眠曲线，并推荐是修正后的睡眠曲线。
在生成用户群组的推荐的睡眠曲线后，后续继续获取不同物联网空调器上传的运行状态数据，根据后续上传的运行状态数据中与已经生成的睡眠曲线所属分类相关的运行状态数据对已生成的睡眠曲线进行修正，即，按照新的运行状态数据对所述推荐的睡眠曲线修正，得到修正后的睡眠曲线，并推荐是修正后的睡眠曲线，以向用户群组的用户推荐更加准确的睡眠曲线。
在一实施例中，本发明还提供一种大数据的睡眠曲线推荐装置，所述大数据的睡眠曲线推荐装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的大数据的睡眠曲线推荐程序，所述大数据的睡眠曲线推荐程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
接收不同物联网空调器上传的运行状态数据；
按照预设分类信息将接收到的运行状态数据分为多类数据；
根据分类后的多类数据生成对应用户群体的睡眠曲线，推荐所生成的睡眠曲线。
本发明通过将接收的各种各样的物联网空调器上传的运行状态数据按照分类信息不同，划分为多类数据，即，按照用户群组不同将运行状态数据划分为多类，进而根据不同用户群组的运行状态数据生成该类用户群组的睡眠曲线，做出精确的睡眠曲线推荐，提高了空调器控制的智能化程度以及准确度，而用户不会因为忽冷忽热的空调器室内环境温度而被冷醒或者热醒，提高了空调器的舒适性。
此外，本发明实施例还提出一种服务器，所述服务器包括如上实施例所述的空调器控制装置。
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有大数据的睡眠曲线推荐程序，所述大数据的睡眠曲线推荐程序被所述处理器执行时实现如下操作：
接收不同物联网空调器上传的运行状态数据；
按照预设分类信息将接收到的运行状态数据分为多类数据；
根据分类后的多类数据生成对应用户群体的睡眠曲线，推荐所生成的睡眠曲线。
进一步地，所述大数据的睡眠曲线推荐程序被所述处理器执行时实现如下操作：
根据当前时间点从所述生成的睡眠曲线中选择匹配的睡眠曲线，根据所选择的睡眠曲线控制空调器的运行。
进一步地，所述大数据的睡眠曲线推荐程序被所述处理器执行时实现如下操作：
按照多个分类参数对用户分组分成多个用户群组；
将接收到的运行状态数据分为与所述多个用户群组对应的多类数据。
进一步地，所述根据分类后的多类数据生成对应用户群体的睡眠曲线，推荐所生成的睡眠曲线的步骤之后，所述大数据的睡眠曲线推荐程序被所述处理器执行时实现如下操作：
获取当前时间，在当前时间处于预设时间段时，检测室内光线强度是否小于预设光线强度阈值；
在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行。
进一步地，所述在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行的步骤之后，所述大数据的睡眠曲线推荐程序被所述处理器执行时实现如下操作：
确定睡眠曲线中不合适的时间点以及睡眠曲线的调整量；
根据所述调整量对应调整所述推荐的睡眠曲线对应的部分，生成新的睡眠曲线，向符合的用户群组推荐所述新的睡眠曲线。
进一步地，所述在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行的步骤之后，所述大数据的睡眠曲线推荐程序被所述处理器执行时实现如下操作：
获取推荐的睡眠曲线所属的用户群组在推荐时间点后不同物联网空调器的运行状态数据作为新的运行状态数据；
按照新的运行状态数据对所述推荐的睡眠曲线修正，得到修正后的睡眠曲线，并推荐是修正后的睡眠曲线。
进一步地，所述在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行的步骤之后，所述大数据的睡眠曲线推荐程序被所述处理器执行时实现如下操作：
在接收到退出睡眠模式指令后，控制空调器退出所述睡眠模式，转入入睡前的运行模式运行。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的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如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (10)

1.一种大数据的睡眠曲线推荐方法，其特征在于，所述大数据的睡眠曲线推荐方法包括以下步骤：
接收不同物联网空调器上传的运行状态数据；
按照预设分类信息将接收到的运行状态数据分为多类数据；
根据分类后的多类数据生成对应用户群体的睡眠曲线，推荐所生成的睡眠曲线。
2.如权利要求1所述的大数据的睡眠曲线推荐方法，其特征在于，所述推荐所生成的睡眠曲线的步骤包括：
根据当前时间点从所述生成的睡眠曲线中选择匹配的睡眠曲线，根据所选择的睡眠曲线控制空调器的运行。
3.如权利要求1所述的大数据的睡眠曲线推荐方法，其特征在于，所述预设分类信息包括多个分类参数，所述按照预设分类信息将接收到的运行状态数据分为多类数据的步骤包括：
按照多个分类参数对用户分组分成多个用户群组；
将接收到的运行状态数据分为与所述多个用户群组对应的多类数据。
4.如权利要求1至3任一项所述的大数据的睡眠曲线推荐方法，其特征在于，所述根据分类后的多类数据生成对应用户群体的睡眠曲线，推荐所生成的睡眠曲线的步骤之后，还包括：
获取当前时间，在当前时间处于预设时间段时，检测室内光线强度是否小于预设光线强度阈值；
在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行。
5.如权利要求4所述的大数据的睡眠曲线推荐方法，其特征在于，所述在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行的步骤之后，还包括：
确定睡眠曲线中不合适的时间点以及睡眠曲线的调整量；
根据所述调整量对应调整所述推荐的睡眠曲线对应的部分，生成新的睡眠曲线，向符合的用户群组推荐所述新的睡眠曲线。
6.如权利要求4所述的大数据的睡眠曲线推荐方法，其特征在于，所述在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行的步骤之后，还包括：
获取推荐的睡眠曲线所属的用户群组在推荐时间点后不同物联网空调器的运行状态数据作为新的运行状态数据；
按照新的运行状态数据对所述推荐的睡眠曲线修正，得到修正后的睡眠曲线，并推荐是修正后的睡眠曲线。
7.如权利要求4所述的大数据的睡眠曲线推荐方法，其特征在于，所述在室内光线强度小于预设光线强度阈值时，控制空调器进入睡眠模式，并按照推荐的睡眠曲线控制空调器的运行的步骤之后，还包括：
在接收到退出睡眠模式指令后，控制空调器退出所述睡眠模式，转入入睡前的运行模式运行。
8.一种大数据的睡眠曲线推荐装置，其特征在于，所述大数据的睡眠曲线推荐装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的大数据的睡眠曲线推荐程序，所述大数据的睡眠曲线推荐程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的大数据的睡眠曲线推荐方法。
9.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括如权利要求8所述的大数据的睡眠曲线推荐装置。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有大数据的睡眠曲线推荐程序，所述大数据的睡眠曲线推荐程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的大数据的睡眠曲线推荐方法。
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