CN111105298B - 一种基于物联网智能场景的购买推荐方法及系统 - Google Patents

一种基于物联网智能场景的购买推荐方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111105298B
CN111105298B CN201911403038.2A CN201911403038A CN111105298B CN 111105298 B CN111105298 B CN 111105298B CN 201911403038 A CN201911403038 A CN 201911403038A CN 111105298 B CN111105298 B CN 111105298B
Authority
CN
China
Prior art keywords
information
user
points
user habit
habit information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911403038.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111105298A (zh
Inventor
李岚凤
俞伟平
田志林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hangzhou Tuya Information Technology Co Ltd
Original Assignee
Hangzhou Tuya Information Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hangzhou Tuya Information Technology Co Ltd filed Critical Hangzhou Tuya Information Technology Co Ltd
Priority to CN201911403038.2A priority Critical patent/CN111105298B/zh
Publication of CN111105298A publication Critical patent/CN111105298A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111105298B publication Critical patent/CN111105298B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00Commerce
    • G06Q30/06Buying, selling or leasing transactions
    • G06Q30/0601Electronic shopping [e-shopping]
    • G06Q30/0631Item recommendations

Abstract

本申请公开了一种基于物联网智能场景的购买推荐方法,包括:根据第一预设规则获取第一用户习惯信息;根据第二预设规则获取第二用户习惯信息;存储所述第一用户习惯信息及所述第二用户习惯信息至数据库;将目标客户的第三用户习惯信息与所述数据库中的所述第一用户习惯信息或第二用户习惯信息对比;向所述目标客户推荐所述多个第一信息点中与所述第三信息点不同的第一信息点所对应的商品或所述多个第二信息点中与所述第三信息点不同的第二信息点所对应的商品。由于数据库中记载了其他用户使用某一特定电器的使用场景,因此可以根据该使用场景给当前用户推荐该用户在该使用场景中,除了该用于已经拥有的家居或电器以外的家居或电器。

Description

一种基于物联网智能场景的购买推荐方法及系统
技术领域
本申请涉及购物推荐领域,具体而言,涉及一种基于物联网智能场景的购买推荐方法。
背景技术
在大数据时代,关于用户购买推荐的常用角度包括:基于用户历史购买行为的推荐、基于流行度的用户购买推荐、基于内容的推荐等。而在IOT领域,推荐系统的构建,也较多是采用协同过滤推荐、基于内容的推荐、基于智能产品功能点及用户兴趣点的推荐、基于家庭群组的推荐等。
但是这些推荐方法不能根据用户的实际需求来推荐。因为有时用户自己也不知道需求到底是什么。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种基于物联网智能场景的购买推荐方法,包括:
根据第一预设规则获取第一用户习惯信息,每个所述第一用户习惯信息中包括多个第一信息点;
根据第二预设规则获取第二用户习惯信息,每个所述第二用户习惯信息中包括多个第二信息点;
存储所述第一用户习惯信息及所述第二用户习惯信息至数据库;
将目标客户的第三用户习惯信息与所述数据库中的所述第一用户习惯信息或第二用户习惯信息对比,所述第三用户习惯信息中包括多个第三信息点;
当所述第三信息点与所述多个第一信息点至少部分相同时,向所述目标客户推荐所述多个第一信息点中与所述第三信息点不同的第一信息点所对应的商品,或者当所述第三信息点与所述多个第二信息点至少部分相同时,向所述目标客户推荐所述多个第二信息点中与所述第三信息点不同的第二信息点所对应的商品。
可选地,所述第一预设规则为第一用户自定义设置的预设规则。
可选地,基于物联网智能场景的购买推荐方法还包括:
获取所述第二预设规则。
可选地,获取所述第二预设规则包括:
记录用户在特定场景下的控制物联网内的单元的习惯信息;
记录所述习惯信息,并将所述习惯信息设置为所述第二预设规则。
可选地,所述习惯信息为:所述单元的开、关、大、小或顺序。
根据本申请的一方面,提供了一种基于物联网智能场景的购买推荐系统,包括:
第一获取模块,用于根据第一预设规则获取第一用户习惯信息,每个所述第一用户习惯信息中包括多个第一信息点;
第二获取模块,用于根据第二预设规则获取第二用户习惯信息,每个所述第二用户习惯信息中包括多个第二信息点;
存储模块,用于存储所述第一用户习惯信息及所述第二用户习惯信息至数据库;
对比模块,用于将目标客户的第三用户习惯信息与所述数据库中的所述第一用户习惯信息或第二用户习惯信息对比,所述第三用户习惯信息中包括多个第三信息点;
推荐模块,用于当所述第三信息点与所述多个第一信息点至少部分相同时,向所述目标客户推荐所述多个第一信息点中与所述第三信息点不同的第一信息点所对应的商品,或者当所述第三信息点与所述多个第二信息点至少部分相同时,向所述目标客户推荐所述多个第二信息点中与所述第三信息点不同的第二信息点所对应的商品。
本申请还公开了一种计算机设备,包括存储器、处理器和存储在所述存储器内并能由所述处理器运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的方法。
本申请还公开了一种计算机可读存储介质,非易失性可读存储介质,其内存储有计算机程序,所述计算机程序在由处理器执行时实现上述任一项所述的方法。
本申请还公开了一种计算机程序产品,包括计算机可读代码,当所述计算机可读代码由计算机设备执行时,导致所述计算机设备执行上述任一项所述的方法。
与现有技术相比,本申请具有如下有益效果:
本申请将IOT(物联网)领域的场景概念纳入到用户购买推荐中,首先是场景库的累积,在场景库累积的基础上,对已有部分设备的用户进行购买推荐。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解,使得本申请的其它特征、目的和有益效果变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1是根据本申请一个实施例的基于物联网智能场景的购买推荐方法的流程示意图;
图2是根据本申请一个实施例的用户A的设置示意图;
图3是根据本申请一个实施例的用户B的使用习惯流程示意图;
图4是根据本申请一个实施例的对用户D的推荐逻辑示意图;
图5是根据本申请一个实施例的计算机设备的示意图;以及
图6是根据本申请一个实施例的计算机可读存储介质的示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,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清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
请参照图1,本申请一实施例提供了一种基于物联网智能场景的购买推荐方法,包括:
S2:根据第一预设规则获取第一用户习惯信息,每个所述第一用户习惯信息中包括多个第一信息点;
S4:根据第二预设规则获取第二用户习惯信息,每个所述第二用户习惯信息中包括多个第二信息点;
S6:存储所述第一用户习惯信息及所述第二用户习惯信息至数据库;
S8:将目标客户的第三用户习惯信息与所述数据库中的所述第一用户习惯信息或第二用户习惯信息对比,所述第三用户习惯信息中包括多个第三信息点;
S10:当所述第三信息点与所述多个第一信息点至少部分相同时,向所述目标客户推荐所述多个第一信息点中与所述第三信息点不同的第一信息点所对应的商品,或者当所述第三信息点与所述多个第二信息点至少部分相同时,向所述目标客户推荐所述多个第二信息点中与所述第三信息点不同的第二信息点所对应的商品。
智能场景的定义:智能场景是指一连串的设备间操作动作,例如:小A家里有很多智能设备,小A晚上下班回家,推开门的一瞬间触发了回家场景,首先是门磁感应,门被打开,接下来客厅电灯会自动打开,窗帘会自动关上,空气净化器自动打开,室内空调自动开启到合适的温度,电视背景音乐响起等一系列属于回家场景的操作。
智能场景库累积:基于用户历史构建场景及基于用户设备使用行为的场景库累积。用户历史构建场景是指那些对设备联动有需求的用户,自行构建的场景库,例如:小B购买了一个厨房燃气报警器和一个推窗器,并且他自定义了一套设备联动规则,只要燃气报警器发生报警那么推窗器会自动将窗户打开,如图2所示。用户设备使用行为指用户通常的设备使用顺序,例如:小C有一个习惯,晚上睡觉前要先前窗帘控制器调为关闭状态、并去打开睡眠灯、打开卧室空气净化器、打开睡眠带、关闭卧室灯等一系列操作,而这一系列操的时间间隔较短,约在1分钟以内会去做下一个动作,如图3所示,基于小C的这一系列操作,可抽取出这样的一个准备睡觉场景。
基于智能场景的用户购买推荐:基于累积的场景库及用户现有的智能设备,依据场景库对用户设备进行匹配,若用户现有的设备只能满足某一个场景中的部分设备,则对用户进行未满足的设备场景推荐,并进行购买链接推荐。例如:图2中可提炼出一个厨房燃气报警场景,若有这一样用户小D,他仅有一个智能设备燃气报警器,则我们的推荐逻辑如图4所示。及基于之前小A的用户习惯,给小D推荐推窗器。
在本申请一实施例中,所述第一预设规则为第一用户自定义设置的预设规则。
在本申请一实施例中,基于物联网智能场景的购买推荐方法还包括:
获取所述第二预设规则。
在本申请一实施例中,获取所述第二预设规则包括:
记录用户在特定场景下的控制物联网内的单元的习惯信息;
记录所述习惯信息,并将所述习惯信息设置为所述第二预设规则。
在本申请一实施例中,所述习惯信息为:所述单元的开、关、大、小或顺序。
本申请还提供了一种基于物联网智能场景的购买推荐系统,包括:
第一获取模块,用于根据第一预设规则获取第一用户习惯信息,每个所述第一用户习惯信息中包括多个第一信息点;
第二获取模块,用于根据第二预设规则获取第二用户习惯信息,每个所述第二用户习惯信息中包括多个第二信息点;
存储模块,用于存储所述第一用户习惯信息及所述第二用户习惯信息至数据库;
对比模块,用于将目标客户的第三用户习惯信息与所述数据库中的所述第一用户习惯信息或第二用户习惯信息对比,所述第三用户习惯信息中包括多个第三信息点;
推荐模块,用于当所述第三信息点与所述多个第一信息点至少部分相同时,向所述目标客户推荐所述多个第一信息点中与所述第三信息点不同的第一信息点所对应的商品,或者当所述第三信息点与所述多个第二信息点至少部分相同时,向所述目标客户推荐所述多个第二信息点中与所述第三信息点不同的第二信息点所对应的商品。
本申请所提供的购买推荐方法,由于数据库中记载了其他用户使用某一特定家居或电器的使用场景,因此可以根据该使用场景给当前用户推荐该用户在该使用场景中,除了该用于已经拥有的家居或电器以外的家居或电器。如此,在该用户自己都不知道需要什么的情况下就可以根据别人的使用习惯给该用户推荐相关产品。
请参照图5,本申请还提供了一种计算机设备,包括存储器、处理器和存储在所述存储器内并能由所述处理器运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任一项所述的方法。
请参照图6,一种计算机可读存储介质,非易失性可读存储介质,其内存储有计算机程序,所述计算机程序在由处理器执行时实现上述任一项所述的方法。
一种计算机程序产品,包括计算机可读代码,当所述计算机可读代码由计算机设备执行时,导致所述计算机设备执行上述任一项所述的方法。
显然,本领域的技术人员应该明白,上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现,它们可以集中在单个的计算装置上,或者分布在多个计算装置所组成的网络上,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于物联网智能场景的购买推荐方法,其特征在于,包括:
根据第一预设规则获取第一用户习惯信息,每个所述第一用户习惯信息中包括多个第一信息点;
获取第二预设规则,包括:
记录用户在特定场景下的控制物联网内的单元的习惯信息;
记录所述习惯信息,并将所述习惯信息设置为所述第二预设规则;
根据第二预设规则获取第二用户习惯信息,每个所述第二用户习惯信息中包括多个第二信息点;
存储所述第一用户习惯信息及所述第二用户习惯信息至数据库;
将目标客户的第三用户习惯信息与所述数据库中的所述第一用户习惯信息或第二用户习惯信息对比,所述第三用户习惯信息中包括多个第三信息点;
当所述第三信息点与所述多个第一信息点至少部分相同时,向所述目标客户推荐所述多个第一信息点中与所述第三信息点不同的第一信息点所对应的商品,或者当所述第三信息点与所述多个第二信息点至少部分相同时,向所述目标客户推荐所述多个第二信息点中与所述第三信息点不同的第二信息点所对应的商品。
2.根据权利要求1所述的基于物联网智能场景的购买推荐方法,其特征在于,所述第一预设规则为第一用户自定义设置的预设规则。
3.根据权利要求1所述的基于物联网智能场景的购买推荐方法,其特征在于,所述习惯信息为:所述单元的开、关、大、小或顺序。
4.一种基于物联网智能场景的购买推荐系统,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于根据第一预设规则获取第一用户习惯信息,每个所述第一用户习惯信息中包括多个第一信息点;
第二获取模块,用于获取第二预设规则,包括:
记录用户在特定场景下的控制物联网内的单元的习惯信息;
记录所述习惯信息,并将所述习惯信息设置为所述第二预设规则;以及
根据第二预设规则获取第二用户习惯信息,每个所述第二用户习惯信息中包括多个第二信息点;
存储模块,用于存储所述第一用户习惯信息及所述第二用户习惯信息至数据库;
对比模块,用于将目标客户的第三用户习惯信息与所述数据库中的所述第一用户习惯信息或第二用户习惯信息对比,所述第三用户习惯信息中包括多个第三信息点;
推荐模块,用于当所述第三信息点与所述多个第一信息点至少部分相同时,向所述目标客户推荐所述多个第一信息点中与所述第三信息点不同的第一信息点所对应的商品,或者当所述第三信息点与所述多个第二信息点至少部分相同时,向所述目标客户推荐所述多个第二信息点中与所述第三信息点不同的第二信息点所对应的商品。
5.一种计算机设备,包括存储器、处理器和存储在所述存储器内并能由所述处理器运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
6.一种计算机可读存储介质,其内存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序在由处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
CN201911403038.2A 2019-12-31 2019-12-31 一种基于物联网智能场景的购买推荐方法及系统 Active CN111105298B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911403038.2A CN111105298B (zh) 2019-12-31 2019-12-31 一种基于物联网智能场景的购买推荐方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911403038.2A CN111105298B (zh) 2019-12-31 2019-12-31 一种基于物联网智能场景的购买推荐方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111105298A CN111105298A (zh) 2020-05-05
CN111105298B true CN111105298B (zh) 2023-09-26

Family

ID=70425665

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911403038.2A Active CN111105298B (zh) 2019-12-31 2019-12-31 一种基于物联网智能场景的购买推荐方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111105298B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115327934A (zh) * 2022-07-22 2022-11-11 青岛海尔科技有限公司 智能家居场景推荐方法、系统、存储介质及电子装置

Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104331819A (zh) * 2014-11-05 2015-02-04 中国建设银行股份有限公司 信息处理方法及装置
CN107104998A (zh) * 2016-02-23 2017-08-29 美的集团股份有限公司 智能家居的信息推送方法和服务器
CN107301585A (zh) * 2017-06-06 2017-10-27 北京溢思得瑞智能科技研究院有限公司 一种基于实时动态交互式场景应用的推荐方法、系统及设备
CN107369044A (zh) * 2017-07-19 2017-11-21 无锡天脉聚源传媒科技有限公司 一种信息推荐方法及装置
CN107437195A (zh) * 2016-05-27 2017-12-05 北京京东尚科信息技术有限公司 向用户推荐商品的方法和装置
CN108009897A (zh) * 2017-12-25 2018-05-08 北京中关村科金技术有限公司 一种商品的实时推荐方法、系统及可读存储介质
CN108182625A (zh) * 2017-12-28 2018-06-19 广州品唯软件有限公司 一种电商用户商品推荐方法和装置
KR20180121466A (ko) * 2017-04-06 2018-11-07 네이버 주식회사 딥러닝을 활용한 개인화 상품 추천
CN108920577A (zh) * 2018-06-25 2018-11-30 西北工业大学 电视智能推荐方法
CN108985830A (zh) * 2018-07-05 2018-12-11 北京邮电大学 基于异质信息网络的推荐评分方法、装置
CN109214893A (zh) * 2018-08-31 2019-01-15 深圳春沐源控股有限公司 商品推荐方法、推荐系统及计算机装置
CN109300008A (zh) * 2018-09-27 2019-02-01 咪咕文化科技有限公司 一种信息推荐方法及装置
CN109636454A (zh) * 2018-12-05 2019-04-16 广州市弹弹旦电子商务有限公司 一种基于区域用户习惯大数据的商品推送方法
CN109670106A (zh) * 2018-12-06 2019-04-23 百度在线网络技术(北京)有限公司 基于场景的事物推荐方法和装置
CN110020913A (zh) * 2019-02-20 2019-07-16 中国人民财产保险股份有限公司 产品推荐方法、设备及存储介质
JP2019125359A (ja) * 2018-01-12 2019-07-25 ライン プラス コーポレーションLINE Plus Corporation 情報推薦方法及びコンピュータシステム

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150066685A1 (en) * 2013-09-03 2015-03-05 muse IQ, LLC System and method for digital content discovery, recommendations and purchasing
US20150379609A1 (en) * 2014-06-30 2015-12-31 Kobo Incorporated Generating recommendations for unfamiliar users by utilizing social side information
US20170116391A1 (en) * 2015-10-26 2017-04-27 Sk Planet Co., Ltd. Health management service system according to eating habit pattern and method thereof
US10127586B2 (en) * 2015-11-02 2018-11-13 International Business Machines Corporation Purchasing recommendations based on expiration versus consumption behavior
CN105979376A (zh) * 2015-12-02 2016-09-28 乐视致新电子科技(天津)有限公司 一种推荐方法和装置

Patent Citations (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104331819A (zh) * 2014-11-05 2015-02-04 中国建设银行股份有限公司 信息处理方法及装置
CN107104998A (zh) * 2016-02-23 2017-08-29 美的集团股份有限公司 智能家居的信息推送方法和服务器
CN107437195A (zh) * 2016-05-27 2017-12-05 北京京东尚科信息技术有限公司 向用户推荐商品的方法和装置
KR20180121466A (ko) * 2017-04-06 2018-11-07 네이버 주식회사 딥러닝을 활용한 개인화 상품 추천
CN107301585A (zh) * 2017-06-06 2017-10-27 北京溢思得瑞智能科技研究院有限公司 一种基于实时动态交互式场景应用的推荐方法、系统及设备
CN107369044A (zh) * 2017-07-19 2017-11-21 无锡天脉聚源传媒科技有限公司 一种信息推荐方法及装置
CN108009897A (zh) * 2017-12-25 2018-05-08 北京中关村科金技术有限公司 一种商品的实时推荐方法、系统及可读存储介质
CN108182625A (zh) * 2017-12-28 2018-06-19 广州品唯软件有限公司 一种电商用户商品推荐方法和装置
JP2019125359A (ja) * 2018-01-12 2019-07-25 ライン プラス コーポレーションLINE Plus Corporation 情報推薦方法及びコンピュータシステム
CN108920577A (zh) * 2018-06-25 2018-11-30 西北工业大学 电视智能推荐方法
CN108985830A (zh) * 2018-07-05 2018-12-11 北京邮电大学 基于异质信息网络的推荐评分方法、装置
CN109214893A (zh) * 2018-08-31 2019-01-15 深圳春沐源控股有限公司 商品推荐方法、推荐系统及计算机装置
CN109300008A (zh) * 2018-09-27 2019-02-01 咪咕文化科技有限公司 一种信息推荐方法及装置
CN109636454A (zh) * 2018-12-05 2019-04-16 广州市弹弹旦电子商务有限公司 一种基于区域用户习惯大数据的商品推送方法
CN109670106A (zh) * 2018-12-06 2019-04-23 百度在线网络技术(北京)有限公司 基于场景的事物推荐方法和装置
CN110020913A (zh) * 2019-02-20 2019-07-16 中国人民财产保险股份有限公司 产品推荐方法、设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
CN111105298A (zh) 2020-05-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yang et al. The distributed assembly permutation flowshop scheduling problem with flexible assembly and batch delivery
EP3235182B1 (en) Method and apparatus for controlling device using a service rule
Schweizer et al. Using consumer behavior data to reduce energy consumption in smart homes: Applying machine learning to save energy without lowering comfort of inhabitants
US20190094824A1 (en) Method and apparatus for controlling device using a service rule
CN104898634A (zh) 信息处理方法和电子设备
CN107277162B (zh) 一种基于网络云的智能家居管理系统及方法
CN110793167B (zh) 空调控制方法及装置
CN108280685A (zh) 信息获取方法和装置
US20140058537A1 (en) Methods, Systems, and Products for Controlling Devices
EP3329451A1 (en) Enhanced smart refrigerator systems and methods
CN109698777A (zh) 一种智能家居的模式配置方法、装置及设备
CN109884912A (zh) 基于用户行程的智能提醒方法、装置、存储介质及设备
CN111105298B (zh) 一种基于物联网智能场景的购买推荐方法及系统
CN113251557B (zh) 场景状态的控制方法、装置、系统、设备及存储介质
CN114880560A (zh) 内容的推荐方法和装置、存储介质及电子装置
Miranda‐Dukoski et al. Choice, time and food: Continuous cyclical changes in food probability between reinforcers
CN115345225A (zh) 推荐场景的确定方法及装置、存储介质及电子装置
CN108267962B (zh) 一种控制方法和装置
CN114528630A (zh) 一种辅助家具设计方法、装置、电子设备及存储介质
CN115481315A (zh) 推荐信息的确定方法和装置、存储介质及电子装置
CN114676482A (zh) 一种家具布置方法、装置、电子设备和存储介质
JP5389106B2 (ja) カテゴリ分類確認装置及び方法
CN110333663A (zh) 设置智能家居管理权限的方法、系统及计算机储存介质
CN111103805A (zh) 控制家用电器的方法、系统及装置、家用电器
Baker Getting started why, how, when and where?

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant