CN117194744A - 照明数据的推荐方法、系统及装置、存储介质、电子装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种照明数据的推荐方法、系统及装置、存储介质、电子装置，其中，上述方法包括：接收查询终端发送的需求数据；确定需求数据包含的N种关键特征，并从服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定N种关键特征对应的照明数据，其中，N为正整数；向查询终端发送照明数据，以指示查询终端对第一对象进行照明数据的推荐，其中，照明数据用于指示需求数据对应的目标区域中照明设备的预分布情况，采用上述技术方案，解决了相关技术中对于照明数据的推荐需求高，且推荐需要人工参与，推荐效率较低等问题。

Description

照明数据的推荐方法、系统及装置、存储介质、电子装置

技术领域

本申请涉及人工智能领域，具体而言，涉及一种照明数据的推荐方法、系统及装置、存储介质、电子装置。

背景技术

近年来，随着移动互联网、物联网和人工智能技术的快速发展，越来越多的传统行业开始了智能化升级，用户逐渐建立起智能家居消费观念，其中智能照明因其容易理解、感受直观和高频使用的特点，被越来越多的用户选择，同时也逐渐成为智能家居行业不可获取的一部分。在智能照明领域中无主照明因其更个性化的照明效果、更场景化的灯光控制、更高的舒适性、更好的氛围感等方面的提升，逐渐被越来越多消费者所青睐，也成为了智能照明领域中重要的组成部分。但无主灯照明如果设计、安装不当，如出现灯具功率选择不当、灯具色温选择不当、灯具点位设计不合理、光源类型选择不当、灯具组合选择不当等问题，极易造成照明效果不佳、照度不均、能耗浪费、不美观、用户体验差等问题，这也提高了对照明设计过程的依赖程度。智能照明虽然可以通过可调色温、可调亮度等调光能力，能够大大降低照明设计的门槛，提高容错性，提高灯光效果，但依然需要照明设计的合理性来保证最终效果。

照明设计师在行业内属于稀缺岗位，具备智能家居行业经验的照明设计师更加稀缺，照明设计门槛高，同时大部分普通消费者也没有形成付费进行照明设计的消费习惯，导致大部分无主灯照明案例无法满足用户需求。

针对相关技术中，对于照明数据的推荐需求高，且推荐需要人工参与，推荐效率较低等问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种照明数据的推荐方法、系统及装置、存储介质、电子装置，以至少解决相关技术中，对于照明数据的推荐需求高，且推荐需要人工参与，推荐效率较低等问题。

根据本申请实施例的一个实施例，提供了一种照明数据的推荐方法，应用于服务器，包括：接收查询终端发送的需求数据；确定需求数据包含的N种关键特征，并从服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定N种关键特征对应的照明数据，其中，N为正整数；向查询终端发送照明数据，以指示查询终端对第一对象进行照明数据的推荐，其中，照明数据用于指示需求数据对应的目标区域中照明设备的预分布情况。

在一个示例性实施例中，从服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定N种关键特征对应的照明数据，包括：根据所述N种关键特征确定用于查询知识图谱中相关实体的关联查询语句，其中，所述关联查询语句包括：M个查询条件，所述M个查询条件通过使用所述N种关键特征在预设的关键特征与查询条件关系数据中确定出的目标查询条件，所述M为正整数；将所述关联查询语句输入至所述图数据库中,得到对应不同实体的K个查询结果，其中，所述查询结果包含匹配查询条件的所有实体信息，所述K为正整数；使用预设的分析算法对所述K个查询结果进行分析，得到所述K个查询结果对应的K个重要度；将所述重要度大于预设阈值的X个查询结果对应的数据确定为所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述X为正整数，X≤K。

在一个示例性实施例中，向查询终端发送照明数据之前，上述方法还包括：获取查询终端上设置的不同数据类型的显示要求，其中，不同数据类型包括：照明设备的设备信息对应的第一数据类型、照明设备的使用要求对应的第二数据类型、第一对象对于照明设备的使用偏好；根据显示要求对照明数据中的不同数据类型进行数据显示格式的转换。

在一个示例性实施例中，根据显示要求对照明数据中的不同数据类型进行数据显示格式的转换之前，上述方法还包括：将照明数据与服务器中不同照明设备的产品基础信息进行关联；根据关联结果确定照明数据需要的资源信息。

在一个示例性实施例中，从服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定N种关键特征对应的照明数据之前，上述方法还包括：根据图数据库中的预设配置文件确定组成知识图谱的基础数据，其中，基础数据至少包括以下之一：不同照明设备的物联网元数据、不同对象的历史需求信息以及历史需求信息对应的历史照明数据、不同设计系统中使用不同照明设备的设计方案、照明领域的知识数据；使用预定义的数据模型对应的定义规则对基础数据进行转换处理，得到目标数据；根据目标数据和预定义的数据模型生成知识图谱，其中，预定义的数据模型用于将照明设备的实体参数、关系参数、属性参数进行关联描述。

在一个示例性实施例中，定义规则包括以下至少之一：基于照明设备的名称、照明设备的设备类型、照明设备的设备功率确定出的用于指示实体类型的第一规则；基于照明设备被控制的控制方式、照明设备的通信方式、照明设备的安装要求、照明设备与其他设备之间的配置关系、照明设备的供电要求、照明设备与其他设备在工作状态下的依赖关系确定出的用于指示连接关系类型的第二规则。

在一个示例性实施例中，使用预定义的数据模型对应的定义规则对基础数据进行转换处理之前，上述方法还包括：获取不同照明设备的设备数据；从设备数据筛选出不同照明设备中同时存在的目标特征数据；确定目标特征数据对应的实体类型参数、连接关系参数、属性参数，以通过实体类型参数、连接关系参数、属性参数生成预定义的数据模型。

根据本申请实施例的又一个实施例，提供了一种照明数据的推荐方法，应用于查询终端，包括：接收服务器发送的照明数据；其中，照明数据为服务器通过以下方式确定的数据：接收查询终端发送的需求数据；确定需求数据包含的N种关键特征，并从服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定N种关键特征对应的照明数据，其中，N为正整数；在查询终端对应的显示设备上显示照明数据，以向第一对象进行照明数据的推荐。

在一个示例性实施例中，在查询终端对应的显示设备上显示照明数据之后，上述方法还包括：获取第一对象在查阅照明数据之后发送的选择指令，其中，选择指令用于从照明数据中确定出第一对象需要的目标照明数据；将根据选择指令确定出的目标照明数据发送至服务器；接收服务器反馈的目标照明数据需要的目标资源信息。

在一个示例性实施例中，接收服务器反馈的目标照明数据需要的目标资源信息之后，上述方法还包括：将目标资源信息与目标照明数据关联后显示在显示设备上；向第一对象发送提示信息，其中，提示信息用于提示第一对象是否需要将当前目标照明数据确定为待应用的照明数据。

根据本申请实施例的另一个实施例，还提供了一种照明数据的推荐系统，包括：服务器，用于接收查询终端发送的需求数据；确定需求数据包含的N种关键特征，并从服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定N种关键特征对应的照明数据，其中，N为正整数；向查询终端发送照明数据，其中，照明数据用于指示需求数据对应的目标区域中照明设备的预分布情况；查询终端，用于接收服务器发送的照明数据，在查询终端对应的显示设备上显示照明数据，以向第一对象进行照明数据的推荐。

根据本申请实施例的另一个实施例，还提供了一种照明数据的推荐装置，包括：接收模块，用于接收服务器发送的照明数据；其中，照明数据为服务器通过以下方式确定的数据：接收查询终端发送的需求数据；确定需求数据包含的N种关键特征，并从服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定N种关键特征对应的照明数据，其中，N为正整数；显示模块，用于在查询终端对应的显示设备上显示照明数据，以向第一对象进行照明数据的推荐。

根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种计算机可读的存储介质，该计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述方法。

根据本申请实施例的又一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，上述处理器通过计算机程序执行上述的方法。

在本申请实施例中，接收查询终端发送的需求数据；确定需求数据包含的N种关键特征，并从服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定N种关键特征对应的照明数据，其中，N为正整数；向查询终端发送照明数据，以指示查询终端对第一对象进行照明数据的推荐，其中，照明数据用于指示需求数据对应的目标区域中照明设备的预分布情况。采用上述技术方案，解决了相关技术中对于照明数据的推荐需求高，且推荐需要人工参与，推荐效率较低等问题，进而本申请实施例通过在服务器对应的图数据库中已构建的知识图谱中查找与需求数据对应的照明数据，继而可以快速向第一对象进行照明数据的推荐，并最终引导第一对象使用查询终端推荐的照明数据进行目标区域的照明设计，提高了照明数据的推荐效率。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例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是本申请实施例的一种照明数据的推荐方法的计算机终端的硬件结构框图；

图2是根据本申请实施例的照明数据的推荐方法的流程图(一)；

图3是根据本申请实施例的照明数据的推荐方法的流程图(二)；

图4是根据本申请实施例的IOT元数据的结构示意图；

图5是根据本申请实施例的一种推荐系统的结构示意图；

图6是根据本申请实施例的一种照明数据的推荐系统的结构框图；

图7是根据本申请实施例的一种照明数据的推荐装置的结构框图。

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能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。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。

本申请实施例所提供的方法实施例可以在计算机终端、服务器或者类似的运算装置中执行。以运行在计算机终端上为例，图1是本申请实施例的一种照明数据的推荐方法的计算机终端的硬件结构框图。如图1所示，计算机终端可以包括一个或多个(图1中仅示出一个)处理器102(处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置)和用于存储数据的存储器104，在一个示例性实施例中，上述计算机终端还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述计算机终端的结构造成限定。例如，计算机终端还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示等同功能或比图1所示功能更多的不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本申请实施例中的照明数据的推荐方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机终端。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机终端的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器(Network Interface Controller，简称为NIC)，其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备106可以为射频(Radio Frequency，简称为RF)模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

在本实施例中提供了一种照明数据的推荐方法，应用于服务器，图2是根据本申请实施例的照明数据的推荐方法的流程图(一)，该流程包括如下步骤：

步骤S202，接收查询终端发送的需求数据；

步骤S204，确定所述需求数据包含的N种关键特征，并从所述服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述N为正整数；

需要说明的是，上述关键特征可以是：预算、使用习惯、户型图、面积、产品类目和装修风格等，但上述关键特征不仅包括上述内容，还可以包括其他个性化的内容，本申请对此不作限制。继而通过上述关键特征可以从包括多个照明设备的知识图谱中定位出当前第一对象需要的多个照明设备以及对应的设计方案，得到相关的照明数据向第一对象进行推荐。

步骤S206，向所述查询终端发送所述照明数据，以指示所述查询终端对第一对象进行照明数据的推荐，其中，所述照明数据用于指示所述需求数据对应的目标区域中照明设备的预分布情况。

需要说明的是，由于知识图谱中存在多种信息，例如，通过知识图谱中可以知晓不同照明设备的设备类型、功率、控制方式、通信关系、依赖关系、安装关系、设计关系等，结合上述的信息可以对不同照明设备在第一对象需安装照明设备的目标区域的位置进行初步确定，从而生成可以设计使用的照明数据向第一对象进行推荐。

通过上述步骤，接收查询终端发送的需求数据；确定需求数据包含的N种关键特征，并从服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定N种关键特征对应的照明数据，其中，N为正整数；向查询终端发送照明数据，以指示查询终端对第一对象进行照明数据的推荐，其中，照明数据用于指示需求数据对应的目标区域中照明设备的预分布情况。采用上述技术方案，解决了相关技术中对于照明数据的推荐需求高，且推荐需要人工参与，推荐效率较低等问题，进而本申请实施例通过在服务器对应的图数据库中已构建的知识图谱中查找与需求数据对应的照明数据，继而可以快速向第一对象进行照明数据的推荐，并最终引导第一对象使用查询终端推荐的照明数据进行目标区域的照明设计，提高了照明数据的推荐效率。

在一个可选的实施例中，执行上述步骤S204还包括：根据所述N种关键特征确定用于查询知识图谱中相关实体的关联查询语句，其中，所述关联查询语句包括：M个查询条件，所述M个查询条件通过使用所述N种关键特征在预设的关键特征与查询条件关系数据中确定出的目标查询条件，所述M为正整数；将所述关联查询语句输入至所述图数据库中,得到对应不同实体的K个查询结果，其中，所述查询结果包含匹配查询条件的所有实体信息，所述K为正整数；使用预设的分析算法对所述K个查询结果进行分析，得到所述K个查询结果对应的K个重要度；将所述重要度大于预设阈值的X个查询结果对应的数据确定为所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述X为正整数，X≤K。

需要说明的是，每种关键特征可以对应多个查询条件。例如：关键特征“灯具实体类型”，对应的查询条件包括“筒灯、射灯、10W、100W”等；关键特征“控制关系”，对应的查询条件包括“单击开灯、单击关灯、旋转旋钮调亮、旋转旋钮调暗、ZIGBEE、WIFI”等。

假设，当前第一对象在查询终端输入的需求数据为：预算5万内，使用习惯为语音控制照明设备，包括主卧20平米、次卧15平米、客厅45平米区域的照明设计，面积约为80平米，装修风格为北欧简约风，则对应的关键特征可以是：灯具实体类型、控制关系、安装关系等；可选的，灯具实体类型对应的查询条件包括：吸顶灯(主卧、次卧使用)、射灯(客厅使用)、30W(主卧、次卧使用)、10W(客厅使用)等，可选的，上述、控制关系可以包括：语音控制(所有吸顶灯)、旋转旋钮调亮(客厅射灯)等；则可以构建出多个可以在图数据进行查询的语句，如：可以在主卧、次卧使用的功率为30W通过语音控制的吸顶灯；可以在客厅使用的通过旋转旋钮调亮的10W射灯；从而可以出图数据库中保存的多个实体和关系中确定出与上述语句对应的设计方案，得到多个设计方案对应的照明数据；可选的，上述需求中的主卧、次卧等均可以看作一个抽象的实体。

此外，为了避免向第一对象同时推送过多的照明数据导致体验较差的问题，在确定出多个设计方案对应的照明数据之后，通过服务器中预设的分析算法对多个设计方案对应的照明数据进行分析，并确定不同设计方案的重要度，该重要度可以是预测的第一对象容易接受的概率，或不同设计方案与需求数据中不同特征的契合度，使用重要度可以对确定出多个设计方案进行排序，从而选择排序后的前3个设计方案对应的照明数据进行推荐，需要说明的是，允许向第一对象同时推荐的数量可以是提前在服务器中预设的推荐数量，或者第一对象在查询终端选择需要推荐数量，从而保证第一对象对推荐的照明数据的应用。

可选的，为了保证推荐的准确性，还可以基于预先设置的允许推荐的重要度的预设阈值，在对多个设计方案进行排序之后，只选取重要度大于预设阈值的设计方案对应的照明数据进行推荐，当重要度小于或等于预设阈值时，说明该设计方案对应的照明数据无法有效满足第一对象的需求，禁止将这种照明数据发送至查询终端进行推送。

可选的，当满足重要度大于预设阈值的设计方案对应的照明数据不存在时，可以重新根据需求数据包含的N种关键特征构建新的查询语句进行重复查询，且当重复查询的次数超出预设重复次数的情况下，向查询终端发送告警信息，通过该告警信息告知第一对象当前需求无有效结果，请向照明设计对象询求帮助，并向第一对象发送照明设计对象的简介以及联系方式，在智能推荐无法实现的情况下，可以通过关联照明设计对象保证对第一对象需求的满足。

在一个示例性实施例中，向所述查询终端发送所述照明数据之前，上述方法还包括：获取所述查询终端上设置的不同数据类型的显示要求，其中，所述不同数据类型包括：所述照明设备的设备信息对应的第一数据类型、所述照明设备的使用要求对应的第二数据类型、第一对象对于所述照明设备的使用偏好；根据所述显示要求对所述照明数据中的不同数据类型进行数据显示格式的转换。

可以理解的是，为了使用照明数据可以被第一对象通过易于理解的格式进行查阅，在确定出照明数据之后，还可以根据查询终端支持的显示要求，对照明数据中的不同数据类型进行数据显示格式的转换。

例如，可以将照明数据中的设备信息提取出来生成设备清单，将设备类型与使用偏好、目标区域结合生成照明设备在目标区域的点位，此外，由于照明设备的配置不同显示效果不同，还可以灵活生成执行当前照明数据的照明设备的配置清单以及报价清单，将照明数据对应的这些信息清楚的在查询终端向第一对象进行展示，使得第一对象可以在需求范围内灵活选择，提升了第一对象对推荐的照明数据的采纳概率。

在一个示例性实施例中，根据显示要求对照明数据中的不同数据类型进行数据显示格式的转换之前，上述方法还包括：将照明数据与服务器中不同照明设备的产品基础信息进行关联；根据关联结果确定照明数据需要的资源信息。

可以理解的是，当第一对象确定使用查询终端推荐的照明数据时，为了更加清楚的使第一对象了解该照明数据消耗的资源信息，通过将照明数据与服务器中不同照明设备的产品基础信息进行关联，利用产品基础信息携带的配置与资源信息的对应关系，从而可以快速确定出当前照明数据需要的资源信息，使得第一对象不会发出无法获取资源信息的疑问。

在一个示例性实施例中，从服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定N种关键特征对应的照明数据之前，上述方法还包括：根据图数据库中的预设配置文件确定组成知识图谱的基础数据，其中，基础数据至少包括以下之一：不同照明设备的物联网元数据、不同对象的历史需求信息以及历史需求信息对应的历史照明数据、不同设计系统中使用不同照明设备的设计方案、照明领域的知识数据；使用预定义的数据模型对应的定义规则对基础数据进行转换处理，得到目标数据；根据目标数据和预定义的数据模型生成知识图谱，其中，预定义的数据模型用于将照明设备的实体参数、关系参数、属性参数进行关联描述。

在获取到组成知识图谱的基础数据之后，在这些基础数据中提取构建的知识图谱中实体和关系的特征。这些特征包括设备类型、功率、控制方式、通信关系、依赖关系、安装关系、设计关系等。

可选的，为了保证数据的质量和一致性，在获取基础数据之后，还可以对基础数据进行预处理，该预处理可以包括清洗、归一化、填充缺失值等操作，保证最终构建知识图谱数据的有效性。

在构建知识图谱之间，为了使知识图谱更加贴合智能照明设计，通过定义一个数据模型来描述智能照明设计的实体、关系和属性，其中，将知识图谱中的节点定义为灯具实体类型，用于保存名称、类型、功率等设备属性，将节点之的路径定义为连接关系类型，用于表示不同灯具设备之间的联系，从而使用定义好的数据模型可以实现基础数据向知识图谱的快速转化。

在一个示例性实施例中，定义规则包括以下至少之一：基于照明设备的名称、照明设备的设备类型、照明设备的设备功率确定出的用于指示实体类型的第一规则；基于照明设备被控制的控制方式、照明设备的通信方式、照明设备的安装要求、照明设备与其他设备之间的配置关系、照明设备的供电要求、照明设备与其他设备在工作状态下的依赖关系确定出的用于指示连接关系类型的第二规则。

可选的，实际使用中上述第二规则可以包括以下内容：

控制关系：表示控制器如何控制灯具、传感器等设备。这个关系可能具有属性，例如：控制方式(如开/关、调光等)、控制协议(如ZigBee、Wi-Fi等)和控制策略(如定时控制、感应控制等)。

通信关系：表示设备之间的通信方式。这个关系可能具有属性，例如：通信协议(如ZigBee、Bluetooth、Wi-Fi等)、通信距离和传输速率。

安装关系：表示设备如何安装在特定位置。这个关系可能具有属性，例如：安装位置(如天花板、墙面等)、安装高度和安装角度。

配置关系：表示设备之间的配置关系。例如，一个控制器可以配置多个灯具，一个传感器可以配置多个控制器。这个关系可能具有属性，例如：配置类型(如一对一、一对多等)和配置参数(如阈值、时间间隔等)。

供电关系：表示设备之间的供电方式。这个关系可能具有属性，例如：供电类型(如直流、交流等)、电压等级和功率容量。

依赖关系：表示一个设备依赖于另一个设备的工作状态。例如，一个灯具可能依赖于一个控制器的信号。这个关系可能具有属性，例如：依赖类型(如硬依赖、软依赖等)和依赖条件(如信号强度、响应时间等)。

在一个示例性实施例中，使用预定义的数据模型对应的定义规则对基础数据进行转换处理之前，上述方法还包括：获取不同照明设备的设备数据；从设备数据筛选出不同照明设备中同时存在的目标特征数据；确定目标特征数据对应的实体类型参数、连接关系参数、属性参数，以通过实体类型参数、连接关系参数、属性参数生成预定义的数据模型。

在本实施例中提供了一种照明数据的推荐方法，应用于查询终端，图3是根据本申请实施例的照明数据的推荐方法的流程图(二)，该流程包括如下步骤：

步骤S302，接收服务器发送的照明数据；其中，所述照明数据为所述服务器通过以下方式确定的数据：接收查询终端发送的需求数据；确定所述需求数据包含的N种关键特征，并从所述服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述N为正整数；

步骤S304，在所述查询终端对应的显示设备上显示所述照明数据，以向第一对象进行所述照明数据的推荐。

需要说明的是，查询终端可以通过一些设置来实现对推荐的照明数据的灵活显示，例如，显示照明数据的某些重点信息，如，资源消耗、照明效果等，此外，还可以关联其他立体设计应用进行照明数据的可视化展示，如将照明数据覆盖在应用场景模型上，生成立体化效果图。

通过上述步骤，接收服务器发送的照明数据；其中，照明数据为服务器通过以下方式确定的数据：接收查询终端发送的需求数据；确定需求数据包含的N种关键特征，并从服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定N种关键特征对应的照明数据，其中，N为正整数；在查询终端对应的显示设备上显示照明数据，以向第一对象进行照明数据的推荐；采用上述技术方案，解决了相关技术中对于照明数据的推荐需求高，且推荐需要人工参与，推荐效率较低等问题，进而本申请实施例通过在服务器对应的图数据库中已构建的知识图谱中查找与需求数据对应的照明数据，继而可以快速向第一对象进行照明数据的推荐，并最终引导第一对象使用查询终端推荐的照明数据进行目标区域的照明设计，提高了照明数据的推荐效率。

在一个示例性实施例中，在查询终端对应的显示设备上显示照明数据之后，上述方法还包括：获取第一对象在查阅照明数据之后发送的选择指令，其中，选择指令用于从照明数据中确定出第一对象需要的目标照明数据；将根据选择指令确定出的目标照明数据发送至服务器；接收服务器反馈的目标照明数据需要的目标资源信息。

可以理解的是，在查询终端完成照明数据的显示之后，还可以通过接收第一对象的指令，从照明数据中选择出目标照明数据进行更加细致的信息显示，使得第一对象在整体了解的照明数据对应的设计方案的情况下，还可以对方案的局部信息进行详细查看。

在一个示例性实施例中，接收服务器反馈的目标照明数据需要的目标资源信息之后，上述方法还包括：将目标资源信息与目标照明数据关联后显示在显示设备上；向第一对象发送提示信息，其中，提示信息用于提示第一对象是否需要将当前目标照明数据确定为待应用的照明数据。

即在向目标对象完成照明数据以及资源信息的推荐之后，还以向目标对象发送提示信息，确定目标对象对当前推荐内容是否满足，当不满足时重新执行推荐流程。

为了更好的理解上述方法的过程，以下再结合可选实施例对上述的实现方法流程进行说明，但不用于限定本申请实施例的技术方案。

在本实施例中还提供了一种基于知识图谱的智能照明设计方法，主要包括以下几步：

第一步、构建智能照明设计知识图谱，具体的，通过收集企业现有的IOT(Internetof Things，简称IOT，物联网)元数据、用户需求CRM(Customer Relationship Management，简称CRM，客户关系管理)数据、现有设计系统方案数据、照明设计师领域知识数据进行预处理，得到收集数据；使用定义数据模型对收集数据进行数据转换，使用转换完成的收集数据和定义数据模型构建智能照明设计知识图谱，并通过图数据库存储和管理知识图谱；

作为一种可选的实施方式，上述构建智能照明设计知识图谱的步骤主要包括：

步骤一、数据采集与预处理：将企业现有的IOT元数据、用户需求CRM数据、现有设计系统方案数据、照明设计师领域知识数据进行预处理，包括清洗、归一化、填充缺失值等操作，以确保数据的质量和一致性。

可选的，上述IOT元数据用于指示以用户类型为单位划分出的不同家庭在不同房间区域中使用的照明设备的关联关系，可选的，图4是根据本申请实施例的IOT元数据的结构示意图。

可选的，上述用户需求CRM数据为用户需求信息，可以包括但不限于：房屋面积、消费预算、房屋类型(别墅、单元式)、家庭成员、装修进度、户型、装修风格、用灯喜好等数据。

可选的，上述照明设计师领域知识数据，可以包括：家庭成员、户型面积、空间、装修风格、房间面积、吊顶类型、照明灯具风格、照明灯具类型等。上述数据可以通过表格的格式记录，也可以是其他数据格式。

例如，通过表格格式记录的数据如下表1所示：

表1

步骤二、数据模型定义：定义一个数据模型来描述智能照明设计的实体、关系和属性。

例如，数据模型定义可以定义照明设备的实体类型，该实体类型具有名称、类型、功率等属性；和/或定义照明设备的连接关系类型。

需要说明的是，确定连接关系类型的信息部分为上述数据采集的信息。还可以包括一些照明设备的产品基础属性，可选的，产品基础属性可以包括但不限于：产品名称、类型(大类如交互类、传感类、照明类等，小类如点光源、面光源、人体传感器、门窗传感器等等)、功率、产品尺寸、通信模组、电源类型等数据，上述数据可以通过表格的格式记录，也可以是其他数据格式。

可选的，连接关系类型可以包括以下几种：

第一种，控制关系：表示控制器如何控制灯具、传感器等设备。这个关系可能具有属性，例如：控制方式(如开/关、调光等)、控制协议(如ZigBee、Wi-Fi等)和控制策略(如定时控制、感应控制等)。

第二种，通信关系：表示设备之间的通信方式。这个关系可能具有属性，例如：通信协议(如ZigBee、Bluetooth、Wi-Fi等)、通信距离和传输速率。

第三种，安装关系：表示设备如何安装在特定位置。这个关系可能具有属性，例如：安装位置(如天花板、墙面等)、安装高度和安装角度。

第四种，配置关系：表示设备之间的配置关系。例如，一个控制器可以配置多个灯具，一个传感器可以配置多个控制器。这个关系可能具有属性，例如：配置类型(如一对一、一对多等)和配置参数(如阈值、时间间隔等)。

第五种，供电关系：表示设备之间的供电方式。这个关系可能具有属性，例如：供电类型(如直流、交流等)、电压等级和功率容量。

第六种，依赖关系：表示一个设备依赖于另一个设备的工作状态。例如，一个灯具可能依赖于一个控制器的信号。这个关系可能具有属性，例如：依赖类型(如硬依赖、软依赖等)和依赖条件(如信号强度、响应时间等)。

步骤三、数据转换：对收集到的数据进行转换，以适应数据模型的要求。

步骤四、构建知识图谱：根据数据模型和转换后的数据，构建智能照明设计知识图谱，使用图数据库存储和管理知识图谱。

第二步、基于知识图谱进行照明设计的推荐，具体的，从知识图谱中提取实体和关系的特征；基于实体和关系的特征定义相似度度量，使用余弦相似度或欧氏距离的方法衡量不同照明设计方案之间的相似程度；根据用户的需求信息，构建查询语句，在图数据库上执行构建好的查询语句，获取符合用户需求的设计方案查询结果；使用图分析算法对匹配出来的设计方案列表进行排序；生成并展示智能照明设计方案推荐结果，将推荐结果调整为易于理解的预设格式。

作为一种可选的实施方式，本申请实施例还提供了一种基于知识图谱构建照明设计推荐系统，图5是根据本申请实施例的一种推荐系统的结构示意图，上述推荐系统通过以下方式实现照明设备的推荐：

步骤S502、提取特征：推荐系统从基于IoT数据(如：(房间、设备、灯具、情景、自动化)、产品基础数据、用户CRM需求数据(如：房屋面积、户型、风格)、照明设计系统方案数据(如：户型图、房间、设备、灯组、情景)、照明设计师领域知识数据等数据集构建的知识图谱中提取实体和关系的特征，用于推荐算法。这些特征包括设备类型、功率、控制方式、通信关系、依赖关系、安装关系、设计关系等。

步骤S504、需求信息解析：推荐系统对用户录入到门店设计系统的需求信息进行解析，提取关键信息，如预算、使用习惯、户型图、面积、产品类目和装修风格等。这些信息将作为查询条件，用于过滤推荐结果。

步骤S506、设计相似度度量：推荐系统定义相似度度量方法，相似度度量基于实体和关系的特征，使用余弦相似度、欧氏距离等方法，用于衡量不同照明设计方案之间的相似程度。

步骤S508、设计推荐算法：推荐系统根据需求信息，构建查询语句(如Cypher)，查询语句包含筛选条件，在图数据库(如Neo4j)上执行构建好的查询语句，获取符合用户需求的设计方案结果。使用图分析算法(如PageRank、Louvain等)对匹配出来的设计方案列表进行排序，以提高推荐结果的质量。

步骤S510、生成推荐结果：推荐系统将查询结果解析为易于理解的格式，例如设备清单、设备点位、设备智能化配置、报价、户型点位图等。然后将这些信息在门店系统(相当于上述实施中的查询终端)内展示给用户，以便用户根据自己的需求进行选择。

步骤S512、展示推荐结果，基于推荐结果，在门店设计系统前端页面构建设计方案信息，同时通过关联产品基础信息，生成报价结果，用于用户进行消费选择。

通过上述步骤，基于人工智能的智能家居照明设计系统能够自动生成个性化照明方案，降低了照明设计的门槛，使更多消费者能够享受到专业照明设计带来的优势。并且上述知识图谱可以通过大量照明设计案例进行训练完善，继而在后续能够更快速地生成照明方案，相较于传统的照明设计过程，提高设计效率大大提升。此外，可根据用户的不同需求和场景，自动调整生成的照明设计方案，具有较强的适应性。用户可以通过交互查看生成的照明方案并提供反馈，使照明设计方案更符合个人需求和喜好，提高用户体验。进一步的，系统可以根据用户反馈和实际使用情况，不断优化人工智能照明设计模型，以满足不断变化的用户需求和行业发展趋势。

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根据上述实施例的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(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，或者网络设备等)执行本申请各个实施例的方法。

图6是根据本申请实施例的一种照明数据的推荐系统的结构框图；如图6所示，包括：

服务器62，用于接收查询终端发送的需求数据；确定所述需求数据包含的N种关键特征，并从所述服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述N为正整数；向所述查询终端发送所述照明数据，其中，所述照明数据用于指示所述需求数据对应的目标区域中照明设备的预分布情况；

所述查询终端64，用于接收服务器发送的照明数据，在所述查询终端对应的显示设备上显示所述照明数据，以向第一对象进行所述照明数据的推荐。

通过上述系统，服务器通过接收查询终端发送的需求数据；确定需求数据包含的N种关键特征，并从服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定N种关键特征对应的照明数据，其中，N为正整数；向查询终端发送照明数据，以指示查询终端对第一对象进行照明数据的推荐，其中，照明数据用于指示需求数据对应的目标区域中照明设备的预分布情况。采用上述技术方案，解决了相关技术中对于照明数据的推荐需求高，且推荐需要人工参与，推荐效率较低等问题，进而本申请实施例通过在服务器对应的图数据库中已构建的知识图谱中查找与需求数据对应的照明数据，继而可以快速向第一对象进行照明数据的推荐，并最终引导第一对象使用查询终端推荐的照明数据进行目标区域的照明设计，提高了照明数据的推荐效率。

在一个示例性实施例中，上述服务器62，还用于根据所述N种关键特征确定用于查询知识图谱中相关实体的关联查询语句，其中，所述关联查询语句包括：M个查询条件，所述M个查询条件通过使用所述N种关键特征在预设的关键特征与查询条件关系数据中确定出的目标查询条件，所述M为正整数；将所述关联查询语句输入至所述图数据库中,得到对应不同实体的K个查询结果，其中，所述查询结果包含匹配查询条件的所有实体信息，所述K为正整数；使用预设的分析算法对所述K个查询结果进行分析，得到所述K个查询结果对应的K个重要度；将所述重要度大于预设阈值的X个查询结果对应的数据确定为所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述X为正整数，X≤K。

在一个示例性实施例中，上述服务器62，还用于向查询终端发送照明数据之前，获取查询终端上设置的不同数据类型的显示要求，其中，不同数据类型包括：照明设备的设备信息对应的第一数据类型、照明设备的使用要求对应的第二数据类型、第一对象对于照明设备的使用偏好；根据显示要求对照明数据中的不同数据类型进行数据显示格式的转换。

在一个示例性实施例中，上述服务器62，还用于根据显示要求对照明数据中的不同数据类型进行数据显示格式的转换之前，将照明数据与服务器中不同照明设备的产品基础信息进行关联；根据关联结果确定照明数据需要的资源信息。

在一个示例性实施例中，上述服务器62，还用于从服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定N种关键特征对应的照明数据之前，根据图数据库中的预设配置文件确定组成知识图谱的基础数据，其中，基础数据至少包括以下之一：不同照明设备的物联网元数据、不同对象的历史需求信息以及历史需求信息对应的历史照明数据、不同设计系统中使用不同照明设备的设计方案、照明领域的知识数据；使用预定义的数据模型对应的定义规则对基础数据进行转换处理，得到目标数据；根据目标数据和预定义的数据模型生成知识图谱，其中，预定义的数据模型用于将照明设备的实体参数、关系参数、属性参数进行关联描述。

可选的，定义规则包括以下至少之一：基于照明设备的名称、照明设备的设备类型、照明设备的设备功率确定出的用于指示实体类型的第一规则；基于照明设备被控制的控制方式、照明设备的通信方式、照明设备的安装要求、照明设备与其他设备之间的配置关系、照明设备的供电要求、照明设备与其他设备在工作状态下的依赖关系确定出的用于指示连接关系类型的第二规则。

在一个示例性实施例中，上述服务器62，还用于使用预定义的数据模型对应的定义规则对基础数据进行转换处理之前，获取不同照明设备的设备数据；从设备数据筛选出不同照明设备中同时存在的目标特征数据；确定目标特征数据对应的实体类型参数、连接关系参数、属性参数，以通过实体类型参数、连接关系参数、属性参数生成预定义的数据模型。

可选的，上述查询终端64，还用于获取第一对象在查阅照明数据之后发送的选择指令，其中，选择指令用于从照明数据中确定出第一对象需要的目标照明数据；将根据选择指令确定出的目标照明数据发送至服务器；接收服务器反馈的目标照明数据需要的目标资源信息。

可选的，上述查询终端64，还用于接收服务器反馈的目标照明数据需要的目标资源信息之后，将目标资源信息与目标照明数据关联后显示在显示设备上；向第一对象发送提示信息，其中，提示信息用于提示第一对象是否需要将当前目标照明数据确定为待应用的照明数据。

图7是根据本申请实施例的一种照明数据的推荐装置的结构框图；如图7所示，包括：

接收模块72，用于接收服务器发送的照明数据；其中，所述照明数据为所述服务器通过以下方式确定的数据：接收查询终端发送的需求数据；确定所述需求数据包含的N种关键特征，并从所述服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述N为正整数；

显示模块74，用于在所述查询终端对应的显示设备上显示所述照明数据，以向第一对象进行所述照明数据的推荐。

通过上述装置，接收查询终端发送的需求数据；确定需求数据包含的N种关键特征，并从服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定N种关键特征对应的照明数据，其中，N为正整数；向查询终端发送照明数据，以指示查询终端对第一对象进行照明数据的推荐，其中，照明数据用于指示需求数据对应的目标区域中照明设备的预分布情况。采用上述技术方案，解决了相关技术中对于照明数据的推荐需求高，且推荐需要人工参与，推荐效率较低等问题，进而本申请实施例通过在服务器对应的图数据库中已构建的知识图谱中查找与需求数据对应的照明数据，继而可以快速向第一对象进行照明数据的推荐，并最终引导第一对象使用查询终端推荐的照明数据进行目标区域的照明设计，提高了照明数据的推荐效率。

在一个示例性实施例中，上述装置还包括：指令模块，用于在查询终端对应的显示设备上显示照明数据之后，获取第一对象在查阅照明数据之后发送的选择指令，其中，选择指令用于从照明数据中确定出第一对象需要的目标照明数据；将根据选择指令确定出的目标照明数据发送至服务器；接收服务器反馈的目标照明数据需要的目标资源信息。

在一个示例性实施例中，上述装置还包括：提示模块，用于接收服务器反馈的目标照明数据需要的目标资源信息之后，将目标资源信息与目标照明数据关联后显示在显示设备上；向第一对象发送提示信息，其中，提示信息用于提示第一对象是否需要将当前目标照明数据确定为待应用的照明数据。

本申请的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，其中，上述程序运行时执行上述任一项的方法。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：

S11，接收查询终端发送的需求数据；

S12，确定所述需求数据包含的N种关键特征，并从所述服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述N为正整数；

S13，向所述查询终端发送所述照明数据，以指示所述查询终端对第一对象进行照明数据的推荐，其中，所述照明数据用于指示所述需求数据对应的目标区域中照明设备的预分布情况。

可选地，在本实施例中，上述存储介质还可以被设置为存储用于执行以下步骤的程序代码：

S21，接收服务器发送的照明数据；其中，所述照明数据为所述服务器通过以下方式确定的数据：接收查询终端发送的需求数据；确定所述需求数据包含的N种关键特征，并从所述服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述N为正整数；

S22，在所述查询终端对应的显示设备上显示所述照明数据，以向第一对象进行所述照明数据的推荐。

本申请的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S11，接收查询终端发送的需求数据；

S12，确定所述需求数据包含的N种关键特征，并从所述服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述N为正整数；

S13，向所述查询终端发送所述照明数据，以指示所述查询终端对第一对象进行照明数据的推荐，其中，所述照明数据用于指示所述需求数据对应的目标区域中照明设备的预分布情况。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S21，接收服务器发送的照明数据；其中，所述照明数据为所述服务器通过以下方式确定的数据：接收查询终端发送的需求数据；确定所述需求数据包含的N种关键特征，并从所述服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述N为正整数；

S22，在所述查询终端对应的显示设备上显示所述照明数据，以向第一对象进行所述照明数据的推荐。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本申请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，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，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，本申请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 (14)

1.一种照明数据的推荐方法，其特征在于，应用于服务器，包括：

接收查询终端发送的需求数据；

确定所述需求数据包含的N种关键特征，并从所述服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述N为正整数；

向所述查询终端发送所述照明数据，以指示所述查询终端对第一对象进行照明数据的推荐，其中，所述照明数据用于指示所述需求数据对应的目标区域中照明设备的预分布情况。

2.根据权利要求1所述的照明数据的推荐方法，其特征在于，从所述服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定所述N种关键特征对应的照明数据，包括：

根据所述N种关键特征确定用于查询知识图谱中相关实体的关联查询语句，其中，所述关联查询语句包括：M个查询条件，所述M个查询条件通过使用所述N种关键特征在预设的关键特征与查询条件关系数据中确定出的目标查询条件，所述M为正整数；

将所述关联查询语句输入至所述图数据库中,得到对应不同实体的K个查询结果，其中，所述查询结果包含匹配查询条件的所有实体信息，所述K为正整数；

使用预设的分析算法对所述K个查询结果进行分析，得到所述K个查询结果对应的K个重要度；

将重要度大于预设阈值的X个查询结果对应的数据确定为所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述X为正整数，X≤K。

3.根据权利要求1所述的照明数据的推荐方法，其特征在于，向所述查询终端发送所述照明数据之前，所述方法还包括：

获取所述查询终端上设置的不同数据类型的显示要求，其中，所述不同数据类型包括：所述照明设备的设备信息对应的第一数据类型、所述照明设备的使用要求对应的第二数据类型、第一对象对于所述照明设备的使用偏好；

根据所述显示要求对所述照明数据中的不同数据类型进行数据显示格式的转换。

4.根据权利要求3所述的照明数据的推荐方法，其特征在于，根据所述显示要求对所述照明数据中的不同数据类型进行数据显示格式的转换之前，所述方法还包括：

将所述照明数据与所述服务器中不同照明设备的产品基础信息进行关联；

根据关联结果确定所述照明数据需要的资源信息。

5.根据权利要求1所述的照明数据的推荐方法，其特征在于，从所述服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定所述N种关键特征对应的照明数据之前，所述方法还包括：

根据所述图数据库中的预设配置文件确定组成所述知识图谱的基础数据，其中，所述基础数据至少包括以下之一：不同照明设备的物联网元数据、不同对象的历史需求信息以及所述历史需求信息对应的历史照明数据、不同设计系统中使用不同照明设备的设计方案、照明领域的知识数据；

使用预定义的数据模型对应的定义规则对所述基础数据进行转换处理，得到目标数据；

根据所述目标数据和所述预定义的数据模型生成所述知识图谱，其中，所述预定义的数据模型用于将照明设备的实体参数、关系参数、属性参数进行关联描述。

6.根据权利要求5所述的照明数据的推荐方法，其特征在于，所述定义规则包括以下至少之一：

基于所述照明设备的名称、所述照明设备的设备类型、所述照明设备的设备功率确定出的用于指示实体类型的第一规则；

基于所述照明设备被控制的控制方式、所述照明设备的通信方式、所述照明设备的安装要求、所述照明设备与其他设备之间的配置关系、所述照明设备的供电要求、所述照明设备与其他设备在工作状态下的依赖关系确定出的用于指示连接关系类型的第二规则。

7.根据权利要求5所述的照明数据的推荐方法，其特征在于，使用预定义的数据模型对应的定义规则对所述基础数据进行转换处理之前，所述方法还包括：

获取不同照明设备的设备数据；

从所述设备数据筛选出所述不同照明设备中同时存在的目标特征数据；

确定所述目标特征数据对应的实体类型参数、连接关系参数、属性参数，以通过所述实体类型参数、所述连接关系参数、所述属性参数生成预定义的数据模型。

8.一种照明数据的推荐方法，其特征在于，应用于查询终端，包括：

接收服务器发送的照明数据；其中，所述照明数据为所述服务器通过以下方式确定的数据：接收查询终端发送的需求数据；确定所述需求数据包含的N种关键特征，并从所述服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述N为正整数；在所述查询终端对应的显示设备上显示所述照明数据，以向第一对象进行所述照明数据的推荐。

9.根据权利要求8所述的照明数据的推荐方法，其特征在于，在所述查询终端对应的显示设备上显示所述照明数据之后，所述方法还包括：获取第一对象在查阅所述照明数据之后发送的选择指令，其中，所述选择指令用于从所述照明数据中确定出所述第一对象需要的目标照明数据；

将根据所述选择指令确定出的所述目标照明数据发送至服务器；

接收所述服务器反馈的所述目标照明数据需要的目标资源信息。

10.根据权利要求9所述的照明数据的推荐方法，其特征在于，接收所述服务器反馈的所述目标照明数据需要的目标资源信息之后，所述方法还包括：

将所述目标资源信息与所述目标照明数据关联后显示在显示设备上；

向所述第一对象发送提示信息，其中，所述提示信息用于提示所述第一对象是否需要将当前目标照明数据确定为待应用的照明数据。

11.一种照明数据的推荐系统，其特征在于，包括：

服务器，用于接收查询终端发送的需求数据；确定所述需求数据包含的N种关键特征，并从所述服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述N为正整数；向所述查询终端发送所述照明数据，其中，所述照明数据用于指示所述需求数据对应的目标区域中照明设备的预分布情况；

所述查询终端，用于接收服务器发送的照明数据，在所述查询终端对应的显示设备上显示所述照明数据，以向第一对象进行所述照明数据的推荐。

12.一种照明数据的推荐装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收服务器发送的照明数据；其中，所述照明数据为所述服务器通过以下方式确定的数据：接收查询终端发送的需求数据；

确定所述需求数据包含的N种关键特征，并从所述服务器中的图数据库所支持的知识图谱中确定所述N种关键特征对应的照明数据，其中，所述N为正整数；

显示模块，用于在所述查询终端对应的显示设备上显示所述照明数据，以向第一对象进行所述照明数据的推荐。

13.一种计算机可读的存储介质，其特征在于，所述计算机可读的存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时执行上述权利要求1至7任一项中所述的方法，或上述权利要求8至10任一项中所述的方法。

14.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为通过所述计算机程序执行上述权利要求1至7任一项中所述的方法，或上述权利要求8至10任一项中所述的方法。