CN112966828A - 面向意图计算与推理的可编程智能控制方法、装置及介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种面向意图计算与推理的可编程智能控制方法、装置及介质，该方法应用于智能交互开关，在接收用户请求，并得到用户请求中所包含的当前用户信息以及当前用户画像后，调用预先建立的决策模型以通过决策模型根据当前用户画像、当前用户信息和意图模型确定用户请求对应的目标意图。最后根据目标意图输出开关的交互逻辑。其中，决策模型通过用户画像和用于操作开关的意图作为样本数据所建立，用户画像通过初始用户信息生成，意图模型根据用户画像生成，用于反应用户在特定条件下的特定行为所表征的意图。应用于本技术方案，能够根据用户请求推测出用户意图，从而控制智能控制开关的通断，无需用户记忆，提高了用户体验感。

Description

面向意图计算与推理的可编程智能控制方法、装置及介质

技术领域

本申请涉及智能交互开关技术领域，特别是涉及一种面向意图计算与推理的可编程智能控制方法、装置及介质。

背景技术

智能交互开关可以用在多种需要用到开关的场景，例如，夜晚灯光控制。在这一类场景中，如果完成灯光控制需要用到的开关的数量很多，则用户需要记忆多个开关的功能，并依据自己的需求使用合适的开关。

针对上述问题，尤其行动不便或者记忆力较差的用户，则给用户的使用带来极度不便，用户体验感较差。

由此可见，如何简化用户的操作，提高用户体验感是本领域技术人员亟待解决的问题。

发明内容

本申请的目的是提供一种面向意图计算与推理的可编程智能控制方法、装置及介质，用于简化用户的操作，提高用户体验。

为解决上述技术问题，本申请提供一种面向意图计算与推理的可编程智能控制方法，应用于智能交互开关，所述方法包括：

接收用户请求，并得到所述用户请求中所包含的当前用户信息以及当前用户画像；

调用预先建立的决策模型以通过所述决策模型根据所述当前用户画像、所述当前用户信息和意图模型确定所述用户请求对应的目标意图；

根据所述目标意图输出开关的交互逻辑；

其中，所述决策模型通过用户画像和用于操作开关的意图作为样本数据所建立，所述用户画像通过初始用户信息生成，所述意图模型根据用户画像生成，用于反应用户在特定条件下的特定行为所表征的所述意图。

优选地，所述决策模型对所述当前用户画像、所述当前用户信息和意图模型确定所述用户请求对应的目标意图包括：

根据所述当前用户信息从所述意图模型中确定与所述当前用户信息匹配的全部意图以得到意图列表；

根据所述当前用户画像从所述全部意图中确定出与所述当前用户画像对应的所述目标意图。

优选地，还包括：

在接收到临时用户信息后更新所述用户画像；

在所述临时用户信息过期后，恢复所述用户画像。

优选地，在所述根据所述目标意图输出开关的交互逻辑之后，还包括：

接收用户的反馈结果；

在所述反馈结果表征所述目标意图不符合实际意图的情况下，判断所述实际意图是否出现在所述意图列表中；

如果出现，则调整所述当前用户画像；

如果未出现，则判断所述实际意图是否为临时意图；

如果是，则获取时效数据，并将所述临时意图和所述时效数据作为所述意图模型的新数据，并进入更新所述用户画像和所述意图模型的步骤；

如果否，则将所述实际意图作为所述意图模型的新数据，并进入更新所述用户画像和所述意图模型的步骤。

优选地，所述决策模型具体通过朴素贝叶斯、决策树、协同过滤算法中的任意一种得到。

优选地，所述意图模型通过解空间树得到。

优选地，所述初始用户信息包括用户个人属性信息、用于感知用户动作的传感器感应信息、时间信息和空间信息。

为解决上述技术问题，本申请还提供一种面向意图计算与推理的可编程智能控制装置，应用于智能交互开关，所述装置包括：

输入模块，用于接收用户请求，并得到所述用户请求中所包含的当前用户信息以及当前用户画像；

决策模块，用于调用预先建立的决策模型以通过所述决策模型根据所述当前用户画像、所述当前用户信息和意图模型确定所述用户请求对应的目标意图；

输出模块，用于根据所述目标意图输出开关的交互逻辑；

其中，所述决策模型通过用户画像和用于操作开关的意图作为样本数据所建立，所述用户画像通过初始用户信息生成，所述意图模型根据用户画像生成，用于反应用户在特定条件下的特定行为所表征的所述意图。

为解决上述技术问题，本申请还提供一种面向意图计算与推理的可编程智能控制装置，包括存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如所述的面向意图计算与推理的可编程智能控制方法的步骤。

为解决上述技术问题，本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如所述的面向意图计算与推理的可编程智能控制方法的步骤。

本申请所提供的面向意图计算与推理的可编程智能控制方法，应用于智能交互开关，在接收用户请求，并得到用户请求中所包含的当前用户信息以及当前用户画像后，调用预先建立的决策模型以通过决策模型根据当前用户画像、当前用户信息和意图模型确定用户请求对应的目标意图。最后根据目标意图输出开关的交互逻辑。其中，决策模型通过用户画像和用于操作开关的意图作为样本数据所建立，用户画像通过初始用户信息生成，意图模型根据用户画像生成，用于反应用户在特定条件下的特定行为所表征的意图。应用于本技术方案，能够根据用户请求推测出用户意图，从而控制智能控制开关的通断，无需用户记忆，提高了用户体验感。

此外，本申请所提供的面向意图计算与推理的可编程智能控制装置及介质，与上述方法对应，效果同上。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例，下面将对实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，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。

图1为本申请实施例提供的一种面向意图计算与推理的可编程智能控制方法的流程图；

图2为本实施例提供的一种更新用户画像和意图模型的流程图；

图3为本申请实施例提供的一种面向意图计算与推理的可编程智能控制方法中所涉及的数据的体系划分示意图；

图4为本申请实施例提供的一种面向意图计算与推理的可编程智能控制装置的结构图；

图5为本申请另一实施例提供的面向意图计算与推理的可编程智能控制装置的结构图。

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实施例，而不是全部实施例。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，都属于本申请保护范围。

本申请的核心是提供一种面向意图计算与推理的可编程智能控制方法、装置及介质。

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面结合附图和具体实施方式对本申请作进一步的详细说明。

图1为本申请实施例提供的一种面向意图计算与推理的可编程智能控制方法的流程图。该方法应用于智能交互开关，如图1所示，该方法包括：

S10：接收用户请求，并得到用户请求中所包含的当前用户信息以及当前用户画像。

需要说明的是，本申请中提到的用户画像通过初始用户信息生成，用于表征用户对于开关的操作习惯，当前用户画像是用户画像中的一种，只不过是当前用户对应的用户画像，故为了将二者区分，称之为当前用户画像。

同样的，初始用户信息和当前用户信息均是用户信息，只不过为了将二者进行区分，称之为初始用户信息和当前用户信息，其中，初始用户信息是指最初用于生成用户画像所用到的用户信息，当前用户信息是在用户请求中提取到的用户信息，所以当前用户信息可以唯一定位到当前用户画像。

在具体实施中，初始用户信息可以包括多维度的数据，例如，用户个人属性信息、用于感知用户动作的传感器感应信息、时间信息和空间信息。其中，用户个人属性信息可以包括身高、年龄、职业等。感应信息可以为安装在床上的压力传感器，用户躺下或起身后，压力传感器的输出相应的信息。时间信息，例如，在晚上12点，空间信息，例如在卧室或者在厨房等。

S11：调用预先建立的决策模型以通过决策模型根据当前用户画像、当前用户信息和意图模型确定用户请求对应的目标意图。

其中，决策模型通过用户画像和用于操作开关的意图作为样本数据所建立。决策模型具体通过朴素贝叶斯、决策树、协同过滤算法中的任意一种得到。

在具体实施中，基于学习模型进行协同过滤以得到决策模型。

(1)关联：可以根据历史数据(用户画像和用于操作开关的意图)记录，找到开关行为数据的频繁N项集，如果用户在某次操作中按了频繁N项集中的某一开关，则对应的意图为用户将要进行频繁N项集中其他的开关操作。

(2)聚类：根据历史数据，将用户按照距离分为不同的目标群体，再将目标群体用户的最常用共同操作习惯作为预测依据，所得到的决策模型可判断此用户所属的群体来确定开关设置。

(3)分类：根据历史数据，将所有可能的开关组合按意图进行分类，每种组合有不同的路径。用户在一开始操作时会有一个起点，系统根据起点以及后续操作预测用户意图，所得到的决策模型能够确定用户会使用的开关操作路径。

意图模型根据用户画像生成，用于反应用户在特定条件下的特定行为所表征的意图，在具体实施中，意图模型通过解空间树得到。意图模型实际上是一种规则，用于规定特定行为和意图的对应关系，意图模型与决策模型不同之处在于，意图模型无法做出决策，决策模型是在得到的多个意图后从意图模型中再次确定所得到的多个意图中，哪个意图更能与用户的实际意图接近。

S12：根据目标意图输出开关的交互逻辑。

在具体实施中，预先设置有意图与开关交互逻辑的对应关系，在步骤S11得到目标意图后，根据对应关系输出交互逻辑，例如，用户从床上起身后，压力传感器检测到感应信息，同时还包含有时间信息和空间信息，经过决策模型推测得到目标意图，为用户想要去卫生间，则开关的交互逻辑就是打开床头灯、再打开门厅灯，最后打开卫生间灯。

在其它实施例中，还可以调整灯光强度，一种情况下，在执行打开灯光操作前，根据当前时间将灯光强度调整为合适的大小，如在深夜去卫生间，灯光强度应比白天低。另一种情况下，打开灯光使用过程中：根据用户与灯光距离、角度、使用时间等参数，计算调整灯光照射角度、强度、色调等。

本实施例提供的面向意图计算与推理的可编程智能控制方法，应用于智能交互开关，在接收用户请求，并得到用户请求中所包含的当前用户信息以及当前用户画像后，调用预先建立的决策模型以通过决策模型根据当前用户画像、当前用户信息和意图模型确定用户请求对应的目标意图。最后根据目标意图输出开关的交互逻辑。其中，决策模型通过用户画像和用于操作开关的意图作为样本数据所建立，用户画像通过初始用户信息生成，意图模型根据用户画像生成，用于反应用户在特定条件下的特定行为所表征的意图。应用于本技术方案，能够根据用户请求推测出用户意图，从而控制智能控制开关的通断，无需用户记忆，提高了用户体验感。

在上述实施例的基础上，决策模型对当前用户画像、当前用户信息和意图模型确定用户请求对应的目标意图包括：

根据当前用户信息从意图模型中确定与当前用户信息匹配的全部意图以得到意图列表；

根据当前用户画像从全部意图中确定出与当前用户画像对应的目标意图。

在具体实施中，决策模型会根据当前用户信息从意图模型中确定出多个意图，形成意图列表，实现对意图模型的剪枝。决策模型再使用当前用户画像推断用户可能的意图，并以一定的规则赋予意图模型中不同意图一定的价值(价值来自事件细分)，并将最终稿的目标意图输出。

在上述实施例的基础上，面向意图计算与推理的可编程智能控制方法还包括：

在接收到临时用户信息后更新用户画像；

在临时用户信息过期后，恢复用户画像。

在具体实施中，某一为用户可能在某一段时间内的生活状态发生变化，所以其对应的用户画像可能有所改变，如果还按照原来的用户画像，则有可能导致对于用户的请求不能正常响应，例如，原来用户起床对应的意图是去卫生间，而现在用户起床对应的意图是开电视。基于该情况，本实施例中，在接收到临时用户信息后对用户画像进行更新，并且在临时用户信息过期后，恢复用户画像。其中，临时用户信息可以添加预设标签以识别出该数据是临时用户信息，并且还可以携带过期时间。通过对用户画像的更新，能够提高适应用户的能力，进一步提高用户体验感。

图2为本实施例提供的一种更新用户画像和意图模型的流程图。如图2所示，在上述实施例的基础上，在根据目标意图输出开关的交互逻辑之后，还包括：

S20：接收用户的反馈结果；

S21：在反馈结果表征目标意图不符合实际意图的情况下，判断实际意图是否出现在意图列表中，如果出现，则进入S22；如果未出现，则进入S23；

S22：调整当前用户画像；

S23：判断实际意图是否为临时意图，如果是，则进入S24，否则，进入S25；

S24：获取时效数据，并将临时意图和时效数据作为意图模型的新数据，并进入S25；

S25：将实际意图作为意图模型的新数据，并进入S26。

S26：更新用户画像和意图模型。

本实施例中，基于用户的反馈结果，实现自纠错功能：系统要求用户对系统做出的决策做出反馈，反馈结果影响系统并帮助系统做出更加能反馈用户需求的决策。

为了让本领域技术人员更加清楚本申请中如何建立的各部分体系，下文中给出具体说明。图3为本申请实施例提供的一种面向意图计算与推理的可编程智能控制方法中所涉及的数据的体系划分示意图。如图3所示，分为4部分，分别是数据体系、信息体系、知识体系和意图体系。

1、数据体系设计与细分

①范围：数据体系由一系列文本、数字或其他形式的对事实的呈现组成。

②存储方式：数据体系内的数据以条为单位存储在数据库中。

③特点：

(1)数据体系中的数据没有任何实际意义。

(2)数据体系中的数据可能对系统产生未预见的影响，也可能不产生任何影响。

(3)数据体系中的数据可能是任何形式、任何格式的数据。

2、信息体系设计与细分

①范围：信息体系中的数据可能提取自数据体系或直接来自外界输入。

②存储方式：信息体系内的数据是结构化的数据，他们可以存储在关系图或关系型数据库中。

③特点：

(1)信息体系中的信息提取自数据体系中的数据。

(2)信息体系中的信息仍不一定会对系统产生影响。

3、知识体系设计与细分

①范围：知识体系中的知识可能提取自信息体系或直接来自外界输入。

②存储方式：知识图谱或Key-Value的形式存在。

③特点：

(1)知识体系中的知识是系统预测、决策的基础，是决策模型对意图模型剪枝的依据。

(2)知识体系中的知识可能会具有时效性。

4、意图体系设计与细分

①范围：意图体系是知识体系中关于用户意图的一部分知识。

②存储方式：同知识体系

③特点：

(1)意图体系中存储用户在什么条件下可能有什么意图、以及系统对该意图应该做出的操作。

(2)意图体系中意图的时效性体现在系统预测意图和用户实际意图的冲突中，当出现系统预测意图出现和用户实际意图冲突的情况下，系统将询问用户的意图是否是临时的意图。

针对上文中对各部分体系的论述，可以得到如下结论：

数据体系可能包括多维度的未结构化的数据，如传感器返回的布尔值，各类文本、数字信息、时间信息等；

信息体系提取自数据体系，如用户在某一时刻是否卧床、用户曾在某时间起夜去卫生间；

知识体系提取自信息体系。知识譬如以下形式：用户意图上厕所，则系统需要打开去往厕所的灯和厕所灯、而不是床头灯；

意图体系是知识体系的一部分，包括且不限于：用户卧床+夜晚+用户出发开关＝用户要上厕所这样的知识。

在具体实施中，可以通过如下方式实现对各体系的构建：

Step1：通过设计问卷等方式，完成数据体系、信息体系、知识体系和意图体系的初步构成；

Step2：分析数据体系中的数据，导出其中的信息到信息体系；

Step3：筛选、学习信息体系中的信息，将从中学习出的知识导入到知识体系，并分类知识体系，找出其中与用户意图相关的信息加入意图体系。

在上述实施例中，对于面向意图计算与推理的可编程智能控制方法进行了详细描述，本申请还提供面向意图计算与推理的可编程智能控制装置对应的实施例。需要说明的是，本申请从两个角度对装置部分的实施例进行描述，一种是基于功能模块的角度，另一种是基于硬件的角度。

图4为本申请实施例提供的一种面向意图计算与推理的可编程智能控制装置的结构图。该装置应用于智能交互开关，如图4所示，该装置包括：

输入模块10，用于接收用户请求，并得到用户请求中所包含的当前用户信息以及当前用户画像；

决策模块11，用于调用预先建立的决策模型以通过决策模型根据当前用户画像、当前用户信息和意图模型确定用户请求对应的目标意图；

输出模块12，用于根据目标意图输出开关的交互逻辑；

其中，决策模型通过用户画像和用于操作开关的意图作为样本数据所建立，用户画像通过初始用户信息生成，意图模型根据用户画像生成，用于反应用户在特定条件下的特定行为所表征的意图。

由于装置部分的实施例与方法部分的实施例相互对应，因此装置部分的实施例请参见方法部分的实施例的描述，这里暂不赘述。

在具体实施中，对各模块的要求如下：

1)输入模块

(1)为降低系统各个模块耦合性，所有数据输入、预处理相关操作均在本模块完成；

(2)用户与系统的交互实际发生在用户和本模块之间；

(3)本模块作为其它模块的控制器而存在。

2)决策模块

本模块不涉及任何和用户交互，所有的交互操作(包括用户结果反馈)都应在输入模块实现。

3)输出模块

(1)本模块是系统输出，决策模型和用户画像中的抽象用户意图将在本模块被具象化为系统对用户意图的反馈；

(2)本模块不涉及任何与用户直接交互，所有的交互操作(包括用户结果反馈)都应在输入模块实现；

(3)本模块是系统输出信息的唯一接口，包括决策结果输出在内的所有输出操作均在本模块实现。

本实施例提供的面向意图计算与推理的可编程智能控制装置，应用于智能交互开关，该装置包括输入模块，用于接收用户请求，并得到用户请求中所包含的当前用户信息以及当前用户画像后，决策模块，用于调用预先建立的决策模型以通过决策模型根据当前用户画像、当前用户信息和意图模型确定用户请求对应的目标意图。输出模块，用于根据目标意图输出开关的交互逻辑。其中，决策模型通过用户画像和用于操作开关的意图作为样本数据所建立，用户画像通过初始用户信息生成，意图模型根据用户画像生成，用于反应用户在特定条件下的特定行为所表征的意图。应用于本技术方案，能够根据用户请求推测出用户意图，从而控制智能控制开关的通断，无需用户记忆，提高了用户体验感。

图5为本申请另一实施例提供的面向意图计算与推理的可编程智能控制装置的结构图，如图5所示，面向意图计算与推理的可编程智能控制装置包括：存储器20，用于存储计算机程序；

处理器21，用于执行计算机程序时实现如上述实施例面向意图计算与推理的可编程智能控制方法的步骤。

本实施例提供的面向意图计算与推理的可编程智能控制装置可以包括但不限于智能手机、平板电脑、笔记本电脑或台式电脑等。

其中，处理器21可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处理器等。处理器21可以采用DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)、FPGA(Field－Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、PLA(Programmable Logic Array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。处理器21也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下的数据进行处理的处理器，也称CPU(Central ProcessingUnit，中央处理器)；协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施例中，处理器21可以在集成有GPU(Graphics Processing Unit，图像处理器)，GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器21还可以包括AI(Artificial Intelligence，人工智能)处理器，该AI处理器用于处理有关机器学习的计算操作。

存储器20可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是非暂态的。存储器20还可包括高速随机存取存储器，以及非易失性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。本实施例中，存储器20至少用于存储以下计算机程序201，其中，该计算机程序被处理器21加载并执行之后，能够实现前述任一实施例公开的面向意图计算与推理的可编程智能控制方法的相关步骤。另外，存储器20所存储的资源还可以包括操作系统202和数据203等，存储方式可以是短暂存储或者永久存储。其中，操作系统202可以包括Windows、Unix、Linux等。数据203可以包括但不限于用户信息等。

在一些实施例中，面向意图计算与推理的可编程智能控制装置还可包括有显示屏22、输入输出接口23、通信接口24、电源25以及通信总线26。

本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构并不构成对面向意图计算与推理的可编程智能控制装置的限定，可以包括比图示更多或更少的组件。

本申请实施例提供的面向意图计算与推理的可编程智能控制装置，包括存储器和处理器，处理器在执行存储器存储的程序时，能够实现如下方法：在接收用户请求，并得到用户请求中所包含的当前用户信息以及当前用户画像后，调用预先建立的决策模型以通过决策模型根据当前用户画像、当前用户信息和意图模型确定用户请求对应的目标意图。最后根据目标意图输出开关的交互逻辑。其中，决策模型通过用户画像和用于操作开关的意图作为样本数据所建立，用户画像通过初始用户信息生成，意图模型根据用户画像生成，用于反应用户在特定条件下的特定行为所表征的意图。应用于本技术方案，能够根据用户请求推测出用户意图，从而控制智能控制开关的通断，无需用户记忆，提高了用户体验感。

最后，本申请还提供一种计算机可读存储介质对应的实施例。计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述方法实施例中记载的步骤。

可以理解的是，如果上述实施例中的方法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，执行本申请各个实施例所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(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上对本申请所提供的面向意图计算与推理的可编程智能控制方法、装置及介质进行了详细介绍。说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以对本申请进行若干改进和修饰，这些改进和修饰也落入本申请权利要求的保护范围内。

还需要说明的是，在本说明书中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

Claims (10)

1.一种面向意图计算与推理的可编程智能控制方法，其特征在于，应用于智能交互开关，所述方法包括：

接收用户请求，并得到所述用户请求中所包含的当前用户信息以及当前用户画像；

调用预先建立的决策模型以通过所述决策模型根据所述当前用户画像、所述当前用户信息和意图模型确定所述用户请求对应的目标意图；

根据所述目标意图输出开关的交互逻辑；

其中，所述决策模型通过用户画像和用于操作开关的意图作为样本数据所建立，所述用户画像通过初始用户信息生成，所述意图模型根据用户画像生成，用于反应用户在特定条件下的特定行为所表征的所述意图。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述决策模型对所述当前用户画像、所述当前用户信息和意图模型确定所述用户请求对应的目标意图包括：

根据所述当前用户信息从所述意图模型中确定与所述当前用户信息匹配的全部意图以得到意图列表；

根据所述当前用户画像从所述全部意图中确定出与所述当前用户画像对应的所述目标意图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

在接收到临时用户信息后更新所述用户画像；

在所述临时用户信息过期后，恢复所述用户画像。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，在所述根据所述目标意图输出开关的交互逻辑之后，还包括：

接收用户的反馈结果；

在所述反馈结果表征所述目标意图不符合实际意图的情况下，判断所述实际意图是否出现在所述意图列表中；

如果出现，则调整所述当前用户画像；

如果未出现，则判断所述实际意图是否为临时意图；

如果是，则获取时效数据，并将所述临时意图和所述时效数据作为所述意图模型的新数据，并进入更新所述用户画像和所述意图模型的步骤；

如果否，则将所述实际意图作为所述意图模型的新数据，并进入更新所述用户画像和所述意图模型的步骤。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述决策模型具体通过朴素贝叶斯、决策树、协同过滤算法中的任意一种得到。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述意图模型通过解空间树得到。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始用户信息包括用户个人属性信息、用于感知用户动作的传感器感应信息、时间信息和空间信息。

8.一种面向意图计算与推理的可编程智能控制装置，其特征在于，应用于智能交互开关，所述装置包括：

输入模块，用于接收用户请求，并得到所述用户请求中所包含的当前用户信息以及当前用户画像；

决策模块，用于调用预先建立的决策模型以通过所述决策模型根据所述当前用户画像、所述当前用户信息和意图模型确定所述用户请求对应的目标意图；

输出模块，用于根据所述目标意图输出开关的交互逻辑；

其中，所述决策模型通过用户画像和用于操作开关的意图作为样本数据所建立，所述用户画像通过初始用户信息生成，所述意图模型根据用户画像生成，用于反应用户在特定条件下的特定行为所表征的所述意图。

9.一种面向意图计算与推理的可编程智能控制装置，其特征在于，包括存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的面向意图计算与推理的可编程智能控制方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的面向意图计算与推理的可编程智能控制方法的步骤。

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