CN114371629A - 一种智能家居的场景推荐方法和智能家居设备 - Google Patents

一种智能家居的场景推荐方法和智能家居设备 Download PDF

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CN114371629A CN202111419046.3A CN202111419046A CN114371629A CN 114371629 A CN114371629 A CN 114371629A CN 202111419046 A CN202111419046 A CN 202111419046A CN 114371629 A CN114371629 A CN 114371629A
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Abstract

本发明公开了一种智能家居的场景推荐方法和智能家居设备，该方法包括：根据与当前用户对应的目标家居设备集合从预定义场景库中筛选出与所述目标家居设备集合关联的第一场景集合；基于当前用户的用户画像和所述目标家居设备集合按照预设聚类算法进行聚类，并根据聚类结果确定与当前用户属于同一群体的目标用户群体；根据所述目标用户群体的场景使用数据确定当前执行条件下的第二场景集合；根据所述第一场景集合和所述第二场景集合生成预推荐场景列表，并将所述预推荐场景列表推送到当前用户的用户终端，从而更加准确的对智能家居的场景进行推荐，提高了用户体验。

Description

一种智能家居的场景推荐方法和智能家居设备
技术领域
本申请涉及智能家居技术领域，更具体地，涉及一种智能家居的场景推荐方法和智能家居设备。
背景技术
随着互联网技术的快速发展以及智能家电设备在人们日常生活中的普及，智能化的概念已深入到越来越多的普通消费者。更加智能的使用和控制智能家电能够提升用户体验度，增加用户黏性。
智能家居的场景是指在满足预设执行条件时触发的一组预定义的针对智能家居设备的操作。目前应用的场景推荐方法中，只能从预设的场景里面选择出部分场景推荐给用户，不能根据用户的需求创造新的场景推荐给用户，造成某些推荐的场景不符合用户需求。
因此，如何更加准确的对智能家居的场景进行推荐，提高用户体验，是目前有待解决的技术问题。
发明内容
本发明公开了一种智能家居的场景推荐方法，用以解决现有技术中对智能家居的场景进行推荐时准确性差的技术问题。
该方法包括：
根据与当前用户对应的目标家居设备集合从预定义场景库中筛选出与所述目标家居设备集合关联的第一场景集合；
基于当前用户的用户画像和所述目标家居设备集合按照预设聚类算法进行聚类，并根据聚类结果确定与当前用户属于同一群体的目标用户群体；
根据所述目标用户群体的场景使用数据确定当前执行条件下的第二场景集合；
根据所述第一场景集合和所述第二场景集合生成预推荐场景列表，并将所述预推荐场景列表推送到当前用户的用户终端；
其中，所述用户画像由当前用户在多个维度的信息生成，所述当前执行条件包括多个与当前时间点匹配的预设执行因素。
在本申请一些实施例中，根据所述第一场景集合和所述第二场景集合生成预推荐场景列表，具体为：
确定所述第一场景集合中计划执行时间在当前时间点之后且符合当前执行条件的各第一目标场景；
根据各第一目标场景的计划执行时间分别与当前时间点的差值从各第一目标场景筛选出第三场景集合；
根据所述第三场景集合与所述第二场景集合的并集生成所述预推荐场景列表；
其中，所述第三场景集合包括第一预设数量的与各目标差值对应的场景，各所述目标差值为将各差值从小到大排列后的前N个差值，N为所述第一预设数量。
在本申请一些实施例中，根据所述第三场景集合与所述第二场景集合的并集生成所述预推荐场景列表，具体为：
将所述并集中相同的场景进行合并；
若所述并集中存在仅计划执行时间不同的多个第二目标场景，仅保留在预设历史时长内执行次数最大的第二目标场景；
将所述并集中剩余的场景按计划执行时间从前到后或按在预设历史时长内的执行次数从大到小进行排列后生成所述预推荐列表。
在本申请一些实施例中，根据所述目标用户群体的场景使用数据确定当前执行条件下的第二场景集合，具体为：
根据所述场景使用数据确定与所述目标用户群体对应的各场景在预设历史时长内的执行次数；
根据各执行次数确定所述第二场景集合；
其中，所述第二场景集合包括第二预设数量的与各目标执行次数对应的场景，各所述目标执行次数为将各执行次数从大到小排列后的前M个执行次数，M为所述第二预设数量。
在本申请一些实施例中，在将所述预推荐场景列表推送到当前用户的用户终端之后，所述方法还包括：
从所述用户终端获取当前用户在用户终端的场景选择结果；
若所述场景选择结果为选择执行了所述预推荐列表中的第三目标场景且所述第三目标场景在预设历史时长内的执行次数达到第一预设次数，将所述第三目标场景保存到所述预定义场景库或在所述预定义场景库中更新所述第三目标场景的执行次数。
在本申请一些实施例中，所述方法还包括：
若所述预定义场景库中存在第四目标场景，从所述预定义场景库中删除所述第四目标场景；
其中，所述第四目标场景的在预设历史时长内的执行次数小于第二预设次数，所述第二预设次数小于所述第一预设次数。
在本申请一些实施例中，所述方法还包括：
若所述预定义场景库中不存在所述第一场景集合，将所述第二场景集合存入所述预定义场景库中。
在本申请一些实施例中，与所述用户画像对应的信息包括地区、性别、年龄、家庭人口构成、家庭年收入、目标家居设备的类型。
在本申请一些实施例中，所述预设执行因素包括季节、节假日、工作日。
相应的，本发明还提出了一种智能家居设备，包括：
通信模块，用于与用户终端进行通信；
控制器，被配置为：
当接收到所述用户终端发送的控制指令时，根据所述控制指令控制智能家居设备；
其中，所述控制指令是所述用户终端在接收到用户基于与预推荐场景列表对应的场景列表进行的选择操作后触发的，所述预推荐场景列表是根据如上所述的方法推送到所述用户终端的。
通过应用以上技术方案，根据与当前用户对应的目标家居设备集合从预定义场景库中筛选出与所述目标家居设备集合关联的第一场景集合；基于当前用户的用户画像和所述目标家居设备集合按照预设聚类算法进行聚类，并根据聚类结果确定与当前用户属于同一群体的目标用户群体；根据所述目标用户群体的场景使用数据确定当前执行条件下的第二场景集合；根据所述第一场景集合和所述第二场景集合生成预推荐场景列表，并将所述预推荐场景列表推送到当前用户的用户终端；其中，所述用户画像由当前用户在多个维度的信息生成，所述当前执行条件包括多个与当前时间点匹配的预设执行因素，从而更加准确的对智能家居的场景进行推荐，提高了用户体验。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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单地介绍，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示出了本发明实施例提出的一种智能家居的场景推荐方法的流程示意图；
图2示出了本发明另一实施例提出的一种智能家居的场景推荐方法的流程示意图；
图3示出了本发明实施例提出的一种智能家居设备的结构示意图。
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，都属于本申请保护的范围。
术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
本申请实施例提供一种智能家居的场景推荐方法，该方法可应用于云端服务器中，如图1所示，该方法包括以下步骤：
步骤S101，根据与当前用户对应的目标家居设备集合从预定义场景库中筛选出与所述目标家居设备集合关联的第一场景集合。
本实施例中，目标家居设备集合包括当前用户家中的各种智能家居，可根据用户预先输入的注册信息获取该目标家居设备集合。预定义场景库中包括多个预定义的场景，第一场景集合可与目标家居设备集合中的一个或多个智能家居关联。举例来说，目标智能家居集合包括空调器，灯具系统和窗帘，第一场景集合中各场景对应的智能设备可以为音箱、窗帘，也可以为音箱、灯具、窗帘、空调、热水器，也可以只包括空调器。
可以理解的是，每个场景可包括场景名称、场景执行条件、关联的智能设备和计划执行时间。
步骤S102，基于当前用户的用户画像和所述目标家居设备集合按照预设聚类算法进行聚类，并根据聚类结果确定与当前用户属于同一群体的目标用户群体。
本实施例中，用户画像由当前用户在多个维度的信息生成，具体的生成过程为现有技术，在此不再赘述。以用户画像和目标家居设备集合为基础，按照预设聚类算法进行聚类后确定与当前用户属于同一群体的目标用户群体。
聚类算法通过计算数据对象间的相似度把数据集划分为多个簇，使得同一个簇对象具有较高相似度，而不同簇对象的差异较大。聚类算法可包括层次聚类、k均值算法、EM算法、DBSCAN算法、OPTICS算法、Mean Shift算法、谱聚类算法，本领域技术人员可根据需要灵活选用。
为了更加准确的进行场景推荐，在本申请一些实施例中，与所述用户画像对应的信息包括地区、性别、年龄、家庭人口构成、家庭年收入、目标家居设备的类型。
本实施例中，家庭人口构成可包括单身、已婚无子、已婚+10岁以下孩子、已婚+10～18岁孩子、已婚+成年孩子、已婚+父母、已婚+父母+祖父母。家庭年收入可包括<5W，<10W，<15W，<20W，>20W。
需要说明的是，本领域技术人员还可选择其他的用户信息生成用户画像，这并不影响本申请的保护范围。
步骤S103，根据所述目标用户群体的场景使用数据确定当前执行条件下的第二场景集合。
本实施例中，目标用户群体在使用场景后会记录相应的场景使用数据，当前执行条件包括多个与当前时间点匹配的预设执行因素，根据场景使用数据可确定当前执行条件下的第二场景集合。
为了更加准确的进行场景推荐，在本申请一些实施例中，根据所述目标用户群体的场景使用数据确定当前执行条件下的第二场景集合，具体为：
根据所述场景使用数据确定与所述目标用户群体对应的各场景在预设历史时长内的执行次数；
根据各执行次数确定所述第二场景集合；
其中，所述第二场景集合包括第二预设数量的与各目标执行次数对应的场景，各所述目标执行次数为将各执行次数从大到小排列后的前M个执行次数，M为所述第二预设数量。
本实施例中，先根据场景使用数据确定与目标用户群体对应的各场景在预设历史时长(如一个月)内的执行次数，然后将各执行次数从大到小排列后取前M个执行次数作为目标执行次数，根据与各目标执行次数对应的场景确定第二场景集合，从而筛选出使用量比较大的场景。
由于当前用户可能为新增用户，预定义场景库中不存在场景或场景较少，为了更加准确的进行场景推荐，在本申请一些实施例中，所述方法还包括：
若所述预定义场景库中不存在所述第一场景集合，将所述第二场景集合存入所述预定义场景库中。
本实施例中，通过将第二场景集合存入预定义场景库中，可从预定义场景库中获取第一场景集合。
为了更加准确的进行场景推荐，在本申请一些实施例中，所述预设执行因素包括季节、节假日、工作日。
需要说明的是，本领域技术人员还可选择其他的预设执行因素，这并不影响本申请的保护范围。
步骤S104，根据所述第一场景集合和所述第二场景集合生成预推荐场景列表，并将所述预推荐场景列表推送到当前用户的用户终端。
本实施例中，预推荐场景列表包含多个用户可能需要使用的场景，用户终端可以为手机、平板、智能穿戴设备，还可以为用户指定的带有屏幕的智能家居设备，如冰箱、音箱等。
用户看到用户终端上显示的与预推荐列表对应的场景列表后，进行相应的选择操作，可在相应的计划执行时间执行已选择的场景，可以理解的是，用户可选择一个或多个场景。
为了更加准确的进行场景推荐，在本申请一些实施例中，根据所述第一场景集合和所述第二场景集合生成预推荐场景列表，具体为：
确定所述第一场景集合中计划执行时间在当前时间点之后且符合当前执行条件的各第一目标场景；
根据各第一目标场景的计划执行时间分别与当前时间点的差值从各第一目标场景筛选出第三场景集合；
根据所述第三场景集合与所述第二场景集合的并集生成所述预推荐场景列表；
其中，所述第三场景集合包括第一预设数量的与各目标差值对应的场景，各所述目标差值为将各差值从小到大排列后的前N个差值，N为所述第一预设数量。
本实施例中，先确定第一场景集合中计划执行时间在当前时间点之后且符合当前执行条件的各第一目标场景，然后确定各第一目标场景的计划执行时间分别与当前时间点的差值，将各差值从小到大排列后取前N各差值作为目标差值，再根据与各目标差值对应的场景生成第三目标场景，最后根据第三场景集合与第二场景集合的并集生成预推荐场景列表。
需要说明的是，以上实施例的方案仅为本申请所提出的一种具体实现方案，其他根据第一场景集合和第二场景集合生成预推荐场景列表的方式均属于本申请的保护范围。
为了更加准确的进行场景推荐，在本申请一些实施例中，根据所述第三场景集合与所述第二场景集合的并集生成所述预推荐场景列表，具体为：
将所述并集中相同的场景进行合并；
若所述并集中存在仅计划执行时间不同的多个第二目标场景，仅保留在预设历史时长内执行次数最大的第二目标场景；
将所述并集中剩余的场景按计划执行时间从前到后或按在预设历史时长内的执行次数从大到小进行排列后生成所述预推荐列表。
本实施例中，第三场景集合与第二场景集合的并集可能存在相同的场景，将相同的场景进行合并，也可能存在仅计划执行时间不同的多个第二目标场景，此时仅保留在预设历史时长内执行次数最大的第二目标场景，再将并集中剩余的场景按计划执行时间从前到后或按在预设历史时长(如一个月)内的执行次数从大到小进行排列后生成预推荐列表。
需要说明的是，以上实施例的方案仅为本申请所提出的一种具体实现方案，其他根据第三场景集合与第二场景集合的并集生成预推荐场景列表的方式均属于本申请的保护范围。
为了更加准确的进行场景推荐，在本申请一些实施例中，在将所述预推荐场景列表推送到当前用户的用户终端之后，所述方法还包括：
从所述用户终端获取当前用户在用户终端的场景选择结果；
若所述场景选择结果为选择执行了所述预推荐列表中的第三目标场景且所述第三目标场景在预设历史时长内的执行次数达到第一预设次数，将所述第三目标场景保存到所述预定义场景库或在所述预定义场景库中更新所述第三目标场景的执行次数。
本实施例中，可从用户终端获取当前用户在用户终端的场景选择结果，若所述场景选择结果为选择执行了预推荐列表中的第三目标场景且第三目标场景在预设历史时长内的执行次数达到第一预设次数，说明该第三目标场景为当前用户常用的场景，若预定义场景库中没有该第三目标场景，可将该第三目标场景保存到预定义场景库；若预定义场景库中已存在该第三目标场景，在预定义场景库中更新第三目标场景的执行次数。
为了更加准确的进行场景推荐，在本申请一些实施例中，所述方法还包括：
若所述预定义场景库中存在第四目标场景，从所述预定义场景库中删除所述第四目标场景；
其中，所述第四目标场景的在预设历史时长内的执行次数小于第二预设次数，所述第二预设次数小于所述第一预设次数。
本实施例中，该第四目标场景的执行次数较少，例如一个月内的执行次数少于五次，不符合当前用户的实际需求，从预定义场景库中删除该第四目标场景。
需要说明的是，也可先执行步骤S102-S103，再执行步骤S101，这并不影响本申请的保护范围。
通过应用以上技术方案，根据与当前用户对应的目标家居设备集合从预定义场景库中筛选出与所述目标家居设备集合关联的第一场景集合；基于当前用户的用户画像和所述目标家居设备集合按照预设聚类算法进行聚类，并根据聚类结果确定与当前用户属于同一群体的目标用户群体；根据所述目标用户群体的场景使用数据确定当前执行条件下的第二场景集合；根据所述第一场景集合和所述第二场景集合生成预推荐场景列表，并将所述预推荐场景列表推送到当前用户的用户终端；其中，所述用户画像由当前用户在多个维度的信息生成，所述当前执行条件包括多个与当前时间点匹配的预设执行因素，从而更加准确的对智能家居的场景进行推荐，提高了用户体验。
为了进一步阐述本发明的技术思想，现结合具体的应用场景，对本发明的技术方案进行说明。
本申请实施例提供一种智能家居的场景推荐方法，如图2所示，包括以下步骤：
步骤S201，开始。
本实施例中，步骤S202和步骤S205的执行顺序不分先后，可同步执行。
步骤S202，确定用户拥有的智能家居设备。
步骤S203，从预定义场景库中筛选出场景集合S0。
从预定义场景库中筛选出与其智能家居设备有联系的场景集合S0。
步骤S204，从场景集合S0中筛选出场景集合S1，执行步骤S209。
本步骤中，确定场景集合S0中计划执行时间在当前时间点t1之后且符合当前执行条件(当前季节、节假日、工作日)的各场景，确定各场景的执行时间t2分别与当前时间t1的差值ΔT并从小到大排列，选择出ΔT排名前N的场景集合S1。
步骤S205，用户画像聚类，确定目标用户群体G。
步骤S206，根据目标用户群体的场景使用数据确定场景集合S2。
本步骤中，根据目标用户群体G的场景使用数据确定当前执行条件(当前季节、节假日、工作日)下的场景，并根据预设历史时长内的执行次数(即使用量)从大到小排列，选择出使用量前M的场景集合S2。
步骤S207，场景集合S0为空，若是则执行步骤S208。
由于当前用户可能为新增用户，预定义场景库中不存在场景或场景较少，为了更加准确的进行场景推荐，判断场景集合S0是否为空，若是执行步骤S208。
步骤S208，将场景集合S2作为场景集合S0，执行步骤S204。
步骤S209，根据场景集合S1和场景集合S2确定预推荐场景列表L。
本步骤中，预推荐场景列表L可根据S1∪S2确定。
步骤S210，将预推荐场景列表L推送到用户终端。
步骤S211，确定用户选择使用的场景。
步骤S212，预设历史时长内的执行次数达到第一预设次数，若是执行步骤S213。
步骤S213，存入预定义场景库，执行步骤S203。
举例说明：
1.假设A用户家里有智能空调，智能灯具系统，智能窗帘。目前的预定义生活场景中与这三类设备有联系的场景列表S0如表1所示：
表1
Figure BDA0003376499200000101
2.当前时间为夏季，非节假日，非工作日的11：00，进一步筛选出符合当前季节、节假日、工作日的预定义场景，并计算与当前时间的时间差ΔT，如表2所示：
表2
Figure BDA0003376499200000102
筛选出【午睡模式】与【回南天除湿模式】作为场景列表S1。
3.A用户的用户画像如表3所示。
表3
Figure BDA0003376499200000103
其他用户聚类结果如表4所示。
表4
Figure BDA0003376499200000104
Figure BDA0003376499200000111
4.目标用户A与用户群Q1属于类似人群，用户群Q1在夏季、非节假日、非工作日的时候，使用最多的场景如表5所示。
表5
Figure BDA0003376499200000112
可以理解的是，表4和表5中的使用量排名即预设历史时长内的执行次数排名。
5.将该表5确认为场景列表S2。
S1∪S2的结果如表6所示。
表6
Figure BDA0003376499200000113
Figure BDA0003376499200000121
午睡模式与回南天除湿模式场景是重点推荐给用户A的，午睡模式执行时间按照多数用户的执行时间13点进行推荐，回南天除湿模式按照14点进行推荐。最后推荐给用户的预推荐列表L如表7所示。
表7
Figure BDA0003376499200000122
本申请实施例还提出了一种智能家居设备，如图3所示，包括：
通信模块100，用于与用户终端进行通信；
控制器200，被配置为：
当接收到所述用户终端发送的控制指令时，根据所述控制指令控制智能家居设备；
其中，所述控制指令是所述用户终端在接收到用户基于与预推荐场景列表对应的场景列表进行的选择操作后触发的，所述预推荐场景列表是根据上所述的智能家居的场景推荐方法推送到所述用户终端的。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不驱使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种智能家居的场景推荐方法，其特征在于，所述方法包括：
根据与当前用户对应的目标家居设备集合从预定义场景库中筛选出与所述目标家居设备集合关联的第一场景集合；
基于当前用户的用户画像和所述目标家居设备集合按照预设聚类算法进行聚类，并根据聚类结果确定与当前用户属于同一群体的目标用户群体；
根据所述目标用户群体的场景使用数据确定当前执行条件下的第二场景集合；
根据所述第一场景集合和所述第二场景集合生成预推荐场景列表，并将所述预推荐场景列表推送到当前用户的用户终端；
其中，所述用户画像由当前用户在多个维度的信息生成，所述当前执行条件包括多个与当前时间点匹配的预设执行因素。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一场景集合和所述第二场景集合生成预推荐场景列表，具体为：
确定所述第一场景集合中计划执行时间在当前时间点之后且符合当前执行条件的各第一目标场景；
根据各第一目标场景的计划执行时间分别与当前时间点的差值从各第一目标场景筛选出第三场景集合；
根据所述第三场景集合与所述第二场景集合的并集生成所述预推荐场景列表；
其中，所述第三场景集合包括第一预设数量的与各目标差值对应的场景，各所述目标差值为将各差值从小到大排列后的前N个差值，N为所述第一预设数量。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第三场景集合与所述第二场景集合的并集生成所述预推荐场景列表，具体为：
将所述并集中相同的场景进行合并；
若所述并集中存在仅计划执行时间不同的多个第二目标场景，仅保留在预设历史时长内执行次数最大的第二目标场景；
将所述并集中剩余的场景按计划执行时间从前到后或按在预设历史时长内的执行次数从大到小进行排列后生成所述预推荐列表。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标用户群体的场景使用数据确定当前执行条件下的第二场景集合，具体为：
根据所述场景使用数据确定与所述目标用户群体对应的各场景在预设历史时长内的执行次数；
根据各执行次数确定所述第二场景集合；
其中，所述第二场景集合包括第二预设数量的与各目标执行次数对应的场景，各所述目标执行次数为将各执行次数从大到小排列后的前M个执行次数，M为所述第二预设数量。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述预推荐场景列表推送到当前用户的用户终端之后，所述方法还包括：
从所述用户终端获取当前用户在用户终端的场景选择结果；
若所述场景选择结果为选择执行了所述预推荐列表中的第三目标场景且所述第三目标场景在预设历史时长内的执行次数达到第一预设次数，将所述第三目标场景保存到所述预定义场景库或在所述预定义场景库中更新所述第三目标场景的执行次数。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述预定义场景库中存在第四目标场景，从所述预定义场景库中删除所述第四目标场景；
其中，所述第四目标场景的在预设历史时长内的执行次数小于第二预设次数，所述第二预设次数小于所述第一预设次数。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述预定义场景库中不存在所述第一场景集合，将所述第二场景集合存入所述预定义场景库中。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，与所述用户画像对应的信息包括地区、性别、年龄、家庭人口构成、家庭年收入、目标家居设备的类型。
9.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设执行因素包括季节、节假日、工作日。
10.一种智能家居设备，其特征在于，包括：
通信模块，用于与用户终端进行通信；
控制器，被配置为：
当接收到所述用户终端发送的控制指令时，根据所述控制指令控制智能家居设备；
其中，所述控制指令是所述用户终端在接收到用户基于与预推荐场景列表对应的场景列表进行的选择操作后触发的，所述预推荐场景列表是根据如权利要求1-9任一项所述的方法推送到所述用户终端的。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN118643220A (zh) * 2024-08-13 2024-09-13 青岛海尔智能家电科技有限公司 基于行为关联模型的数据处理方法、装置及存储介质

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