CN113194155A - 一种物联网中场景智能推荐的方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种物联网中场景智能推荐的方法及装置，该方法包括获取用户的多维度数据，多维度数据包括个性化维度数据和公共通用维度数据，依据所述多维度数据和场景规则库，确定出场景规则库中各场景的规则的场景推荐质量，场景规则库中包括各场景的使用时的规则，将场景推荐质量最大的场景的规则推荐给用户。由于基于用户的个性化维度数据和公共通用维度数据计算了各场景对应的场景推荐质量，能够实现依据用户的实际情况来主动个性化推荐，降低学习成本，推荐与用户的实际情况匹配的场景。

Description

一种物联网中场景智能推荐的方法及装置
技术领域
本发明涉及智慧家居技术领域，尤其涉及一种物联网中场景智能推荐的方法及装置。
背景技术
随着家电智能化越来越趋于家庭生活场景下的设备互动，各大品牌纷纷推出自家的智慧场景，致力于让用户享受智慧家庭生活。目前各大厂商没有根据用户情况设立对应的场景，而是向所有的用户推荐通用的场景。且在场景创建过程中，是需要用户自行设定设备的触发条件和执行命令，这无疑提高了用户场景使用的门槛，从而影响用户对智能家电使用的积极性。
发明内容
本发明实施例提供一种物联网中场景智能推荐的方法及装置，用以实现主动个性推荐，使得向每个用户推荐的场景各不相同。
第一方面，本发明实施例提供一种物联网中场景智能推荐的方法，包括：
获取用户的多维度数据，所述多维度数据包括个性化维度数据和公共通用维度数据；
依据所述多维度数据和场景规则库，确定出所述场景规则库中各场景的规则的场景推荐质量；所述场景规则库中包括各场景的使用时的规则；
将场景推荐质量最大的场景的规则推荐给所述用户。
上述技术方案中，由于基于用户的个性化维度数据和公共通用维度数据计算了各场景对应的场景推荐质量，能够实现依据用户的实际情况来主动个性化推荐，降低学习成本，推荐与用户的实际情况匹配的场景。
可选的，在所述获取用户的多维度数据之前，还包括：
采集大量用户的家庭生活的场景数据，通过定性和定量研究的方式分析得到家庭生活涉及的场景；
结合各智能设备的控制指令和所述家庭生活涉及的场景，建立场景规则库，并创建场景规则库中各场景的规则。
可选的，所述依据所述多维度数据和场景规则库，确定出所述场景规则库中各场景的规则的场景推荐质量，包括：
根据所述多维度数据从所述场景规则库中确定出符合所述多维度数据的场景的规则；
依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的历史使用数据，确定出所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐质量。
可选的，所述依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的历史使用数据，确定出所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐质量，包括：
依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐曝光次数和场景用户启动次数，确定所述符合所述多维度数据的场景的规则的推荐转化率；
依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的推荐转化率、场景使用时长、场景修改次数和预设的权重，确定出所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐质量。
可选的，所述规则至少包括触发条件、规则执行所需的设备、场景执行动作。
可选的，在所述将场景推荐质量最大的场景的规则推荐给所述用户之后，还包括：
获取用户使用的反馈数据；
将所述反馈数据进行存储，以优化下一次的场景推荐。
第二方面，本发明实施例提供一种物联网中场景智能推荐的装置，包括：
获取单元，用于获取用户的多维度数据，所述多维度数据包括个性化维度数据和公共通用维度数据；
处理单元，用于依据所述多维度数据和场景规则库，确定出所述场景规则库中各场景的规则的场景推荐质量；所述场景规则库中包括各场景的使用时的规则；将场景推荐质量最大的场景的规则推荐给所述用户。
可选的，所述处理单元还用于：
在所述获取用户的多维度数据之前，采集大量用户的家庭生活的场景数据，通过定性和定量研究的方式分析得到家庭生活涉及的场景；
结合各智能设备的控制指令和所述家庭生活涉及的场景，建立场景规则库，并创建场景规则库中各场景的规则。
可选的，所述处理单元具体用于：
根据所述多维度数据从所述场景规则库中确定出符合所述多维度数据的场景的规则；
依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的历史使用数据，确定出所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐质量。
可选的，所述处理单元具体用于：
依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐曝光次数和场景用户启动次数，确定所述符合所述多维度数据的场景的规则的推荐转化率；
依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的推荐转化率、场景使用时长、场景修改次数和预设的权重，确定出所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐质量。
可选的，所述规则至少包括触发条件、规则执行所需的设备、场景执行动作。
可选的，所述处理单元还用于：
在所述将场景推荐质量最大的场景的规则推荐给所述用户之后，获取用户使用的反馈数据；
将所述反馈数据进行存储，以优化下一次的场景推荐。
第三方面，本发明实施例还提供一种计算设备，包括：
存储器，用于存储程序指令；
处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行上述物联网中场景智能推荐的方法。
第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读非易失性存储介质，包括计算机可读指令，当计算机读取并执行所述计算机可读指令时，使得计算机执行上述物联网中场景智能推荐的方法。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，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为本发明实施例提供的一种系统架构的示意图；
图2为本发明实施例提供的一种物联网中场景智能推荐的方法的流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种多维度数据的示意图；
图4为本发明实施例提供的一种规则库的示意图；
图5为本发明实施例提供的一种用户端展示的示意图；
图6中a图和b图为本发明实施例提供的一种用户端展示的示意图；
图7为本发明实施例提供的一种物联网中场景智能推荐的装置的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
图1示例性的示出了本发明实施例所适用的一种系统架构，该系统架构可以为服务器100，包括处理器110、通信接口120和存储器130。
其中，通信接口120用于与终端设备进行通信，收发该终端设备传输的信息，实现通信。
处理器110是服务器100的控制中心，利用各种接口和路线连接整个服务器100的各个部分，通过运行或执行存储在存储器130内的软件程序/或模块，以及调用存储在存储器130内的数据，执行服务器100的各种功能和处理数据。可选地，处理器110可以包括一个或多个处理单元。
存储器130可用于存储软件程序以及模块，处理器110通过运行存储在存储器130的软件程序以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理。存储器130可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据业务处理所创建的数据等。此外，存储器130可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
需要说明的是，上述图1所示的结构仅是一种示例，本发明实施例对此不做限定。
基于上述描述，图2详细的示出了本发明实施例提供的一种物联网中场景智能推荐的方法的流程，该流程可以由物联网中场景智能推荐的装置执行。
如图2所示，该流程具体包括：
步骤201，获取用户的多维度数据。
该多维度数据可以包括个性化维度数据和公共通用维度数据。
具体的，如图3所示，个性化维度数据可以为用户画像，通过采集用户数据，包括基本数据(年龄、性别、身高、体重等)和用户行为数据(家中绑定设备，设备使用功能、设备使用时间等)，建立用户画像。
公共通用维度数据是用户画像的基础上，结合时间(包括节日、节气、早上等)，地理位置(获得用户授权的GPS位置，比如在家、在公司、在路上等)，环境信息(包括家中环境和室外环境，比如温度、湿度，实时天气等)等。在获取上述多维度数据之前，还需要制定规则库，具体的可以采大量用户的家庭生活的场景数据，通过定性和定量研究的方式分析得到家庭生活涉及的场景；结合各智能设备的控制指令和所述家庭生活涉及的场景，建立场景规则库，并创建场景规则库中各场景的规则。
运营人员根据分析出的场景，识别需要的设备和设备指令在后台配置出规则。场景是预先定好的，会根据用户的行为推荐。目前后台还不会主动创建场景，但是会主动修改预先定好的场景中的参数。比如预测出用户经常洗澡的时间段，会把定时打开热水器的时间参数修改为用户常洗澡时间减去热水器工作需要的时间。
具体的，如图4所示，首先可以通过大量用户研究，分析出用户家庭生活的全场景，比如晨起、离家、回家、做饭、洗衣服、夜起等。用户研究包括定性和定量研究。定性研究是组织典型用户进行深入访谈，得出典型的家庭生活场景。定量研究是通过大数据分析用户行为数据，获得用户的场景偏好。一般是先定性获得初始场景，投入到APP，然后收集数据，分析出新的场景。
然后结合智能设备的控制指令，建立规则库。比如当用户离家，安防设备布防；当用户晨起后，打开窗帘，播放音乐等。
最后创建规则。规则包括规则名，生效时间，规则描述，触发条件(时间触发、地理位置触发、设备触发、室外天气触发等)，规则执行所需的设备，场景执行动作(包括智能设备动作，APP消息等)。
规则的必要因素：触发条件，执行所需的设备，执行动作。
APP消息是指Push消息，是一种执行动作，比如用户电饭煲米饭熟了，APP收到一条Push消息提示米饭好了。
多条件即进行条件组合，常见的是与和或关系，即满足所有条件(与关系)、满足任一条件(或关系)，如表1所示。
表1
Figure BDA0003076346370000071
举例来说，用户位于家中(地理位置：上海市徐汇区梅陇路130号)且家中已绑定空调和加湿器。
单条件：
当冬季晚上23:00，空调开机，制热+睡眠模式，制热至25℃。对应一个场景卡片。
当湿度低于50％，加湿器开机，湿度设定45％。对应一个场景卡片。
多条件：
当冬季晚上23:00或气温低于5℃，空调开机，制热+睡眠模式，制热至25℃。对应一个场景卡片。
当冬季晚上23:00且湿度低于50％，空调开机，制热+睡眠模式，制热至25℃；加湿器开机，湿度设定45％。对应一个场景卡片。
步骤202，依据所述多维度数据和场景规则库，确定出所述场景规则库中各场景的规则的场景推荐质量。
在本发明实施例中，首先根据所述多维度数据从所述场景规则库中确定出符合所述多维度数据的场景的规则。然后依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的历史使用数据，确定出所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐质量。具体的，依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐曝光次数和场景用户启动次数，确定所述符合所述多维度数据的场景的规则的推荐转化率；依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的推荐转化率、场景使用时长、场景修改次数和预设的权重，确定出所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐质量。
在实际应用时，推荐算法根据多维度数据，预测用户需求，将适合的场景规则推荐给用户，主要是通过场景推荐质量指标去衡量合适。
首先，推荐转化率＝启动次数/曝光次数。场景推荐曝光次数(场景卡片完全加载即算)，场景用户启动次数(用户点击启动)。
再依据场景使用时长(用户关闭或删除时间减去首次创建时间)、场景修改次数来得到场景推荐质量。
场景推荐质量＝a*推荐转化率+b*场景使用时长+c*场景修改次数。其中，a、b、c为预设权重。
合适的场景的特征是推荐转化率高，用得久，改的少。
规则库里的场景是面向所有用户，所有的用户包括个体。面向所有用户，会有一组推荐转化率和场景推荐质量指标，数据来自全部用户，运营人员通过这两个指标，维护整个规则库，去除不合理的场景。
对于个体用户，是另外一组推荐转化率和场景推荐质量指标，推荐算法根据这两个指标寻找对个体用户合适的场景。
步骤203，将场景推荐质量最大的场景的规则推荐给所述用户。
将场景推荐质量最大的场景的规则推荐给用户，也就是发送给用户使用的终端设备上的App，可以分有设备和无设备两种方式向用户推荐。如图5所示，有设备时，用户端展示场景卡片，包括场景图或视频、场景名、场景介绍，所需设备列表。其对应的规则结构，可以如表2所示。
表2
Figure BDA0003076346370000081
Figure BDA0003076346370000091
当不具备场景所述需设备时，可以向用户推荐可以购买的设备，其展示方式如图6所示，其中a图是展示的场景卡片，b图为可以购买的设备的展示。其对应的规则的结构可以如表3所示。
表3
Figure BDA0003076346370000092
Figure BDA0003076346370000101
当场景推荐给用户之后，还可以获取用户使用的反馈数据，将该反馈数据进行存储，以优化下一次的场景推荐。
在本发明实施例中，获取用户的多维度数据，多维度数据包括个性化维度数据和公共通用维度数据，依据所述多维度数据和场景规则库，确定出场景规则库中各场景的规则的场景推荐质量，场景规则库中包括各场景的使用时的规则，将场景推荐质量最大的场景的规则推荐给用户。由于基于用户的个性化维度数据和公共通用维度数据计算了各场景对应的场景推荐质量，能够实现依据用户的实际情况来主动个性化推荐，降低学习成本，推荐与用户的实际情况匹配的场景。
基于相同的技术构思，图7示例性的示出了本发明实施例提供的一种物联网中场景智能推荐的装置的结构，该装置可以执行物联网中场景智能推荐的流程。
如图7所示，该装置具体包括：
获取单元701，用于获取用户的多维度数据，所述多维度数据包括个性化维度数据和公共通用维度数据；
处理单元702，用于依据所述多维度数据和场景规则库，确定出所述场景规则库中各场景的规则的场景推荐质量；所述场景规则库中包括各场景的使用时的规则；将场景推荐质量最大的场景的规则推荐给所述用户。
可选的，所述处理单元702还用于：
在所述获取用户的多维度数据之前，采集大量用户的家庭生活的场景数据，通过定性和定量研究的方式分析得到家庭生活涉及的场景；
结合各智能设备的控制指令和所述家庭生活涉及的场景，建立场景规则库，并创建场景规则库中各场景的规则。
可选的，所述处理单元702具体用于：
根据所述多维度数据从所述场景规则库中确定出符合所述多维度数据的场景的规则；
依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的历史使用数据，确定出所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐质量。
可选的，所述处理单元702具体用于：
依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐曝光次数和场景用户启动次数，确定所述符合所述多维度数据的场景的规则的推荐转化率；
依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的推荐转化率、场景使用时长、场景修改次数和预设的权重，确定出所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐质量。
可选的，所述规则至少包括触发条件、规则执行所需的设备、场景执行动作。
可选的，所述处理单元702还用于：
在所述将场景推荐质量最大的场景的规则推荐给所述用户之后，获取用户使用的反馈数据；
将所述反馈数据进行存储，以优化下一次的场景推荐。
基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种计算设备，包括：
存储器，用于存储程序指令；
处理器，用于调用存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行上述物联网中场景智能推荐的方法。
基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种计算机可读非易失性存储介质，包括计算机可读指令，当计算机读取并执行计算机可读指令时，使得计算机执行上述物联网中场景智能推荐的方法。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种物联网中场景智能推荐的方法，其特征在于，包括：
获取用户的多维度数据，所述多维度数据包括个性化维度数据和公共通用维度数据；
依据所述多维度数据和场景规则库，确定出所述场景规则库中各场景的规则的场景推荐质量；所述场景规则库中包括各场景的使用时的规则；
将场景推荐质量最大的场景的规则推荐给所述用户。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取用户的多维度数据之前，还包括：
采集大量用户的家庭生活的场景数据，通过定性和定量研究的方式分析得到家庭生活涉及的场景；
结合各智能设备的控制指令和所述家庭生活涉及的场景，建立场景规则库，并创建场景规则库中各场景的规则。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述多维度数据和场景规则库，确定出所述场景规则库中各场景的规则的场景推荐质量，包括：
根据所述多维度数据从所述场景规则库中确定出符合所述多维度数据的场景的规则；
依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的历史使用数据，确定出所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐质量。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的历史使用数据，确定出所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐质量，包括：
依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐曝光次数和场景用户启动次数，确定所述符合所述多维度数据的场景的规则的推荐转化率；
依据所述符合所述多维度数据的场景的规则的推荐转化率、场景使用时长、场景修改次数和预设的权重，确定出所述符合所述多维度数据的场景的规则的场景推荐质量。
5.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，所述规则至少包括触发条件、规则执行所需的设备、场景执行动作。
6.如权利要求1至4任一项所述的方法，其特征在于，在所述将场景推荐质量最大的场景的规则推荐给所述用户之后，还包括：
获取用户使用的反馈数据；
将所述反馈数据进行存储，以优化下一次的场景推荐。
7.一种物联网中场景智能推荐的装置，其特征在于，包括：
获取单元，用于获取用户的多维度数据，所述多维度数据包括个性化维度数据和公共通用维度数据；
处理单元，用于依据所述多维度数据和场景规则库，确定出所述场景规则库中各场景的规则的场景推荐质量；所述场景规则库中包括各场景的使用时的规则；将场景推荐质量最大的场景的规则推荐给所述用户。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理单元还用于：
在所述获取用户的多维度数据之前，采集大量用户的家庭生活的场景数据，通过定性和定量研究的方式分析得到家庭生活涉及的场景；
结合各智能设备的控制指令和所述家庭生活涉及的场景，建立场景规则库，并创建场景规则库中各场景的规则。
9.一种计算设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储程序指令；
处理器，用于调用所述存储器中存储的程序指令，按照获得的程序执行权利要求1至6任一项所述的方法。
10.一种计算机可读非易失性存储介质，其特征在于，包括计算机可读指令，当计算机读取并执行所述计算机可读指令时，使得计算机执行如权利要求1至6任一项所述的方法。
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