[发明专利]基于大数据的智能推送场景方法、装置、介质及终端设备

说明书

本发明公开了一种基于大数据的智能推送场景方法，包括：获取智能家居历史场景模式中的历史设备数据和用户目前智能家居中的当前设备数据；将所述历史设备数据形成历史数据集并储存在数据库中；通过欧式距离算法将所述当前设备数据与数据库中的所述历史数据集进行计算校对，选择对比度最高的场景模式，得到推送场景的推送设备数据；本发明还公开了一种基于大数据的智能推送场景装置；本发明根据用户当前所持有的设备与历史设备数据进行校对，选择对比度最高的场景模式，以解决现有的智能家居手动场景配置麻烦的技术问题，从而通过历史大数据智能运算，推送出最佳方案，进而实现节省智能家居场景配置时间。

技术领域

本发明涉及大数据推送技术领域，尤其涉及一种基于大数据的智能推送场景方法、装置、介质及终端设备。

背景技术

随着技术的创新和智能家居的兴起，智能家居模式逐渐被应用广泛；在实施智能家居中，人们通过设置场景模式来实现智能家居的设备控制；现今智能家居APP中场景模式均是通过用户手动设置的，该方案基于用户所在APP中绑定的设备来让用户进行搭配设置，从而达到联动设备的目的。然而，手动设置智能场景较为麻烦，即使是智能家居老用户，重新搭配一套最适合的智能场景方案也需要经过多次的实践去检验，而对于新手用户而言，其上手花费的时间成本更是巨大。

发明内容

本发明提供了一种基于大数据的智能推送场景方法、装置、介质及终端设备，根据用户当前所持有的设备与历史设备数据进行校对，选择对比度最高的场景模式，以解决现有的智能家居手动场景配置麻烦的技术问题，从而通过历史大数据智能运算，推送出最佳方案，进而实现节省智能家居场景配置时间。

为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于大数据的智能推送场景方法，包括：

获取智能家居历史场景模式中的历史设备数据和用户目前智能家居中的当前设备数据；

将所述历史设备数据形成历史数据集并储存在数据库中；

通过欧式距离算法将所述当前设备数据与数据库中的所述历史数据集进行计算校对，选择对比度最高的场景模式，得到推送场景的推送设备数据。

作为优选方案，所述历史设备数据、当前设备数据和推送设备数据，均包括智能家居中的设备种类和设备数量。

作为优选方案，所述欧式距离算法为：distance＝sqrt[(x1-y1)^2+(x2-y2)^2+……+(xn-yn)^2]；

其中，distance为距离值；x1,x2，……xn分别为所述当前设备数据中的各设备的数量；y1，y2，……yn分别为所述历史设备数据中的各设备的数量。

作为优选方案，在所述将所述历史设备数据形成历史数据集并储存在数据库中之后，还包括：将所述数据库中的历史数据集通过离线聚类算法，将相近的数据聚类成不同的簇，以实现历史数据聚类。

作为优选方案，在所述得到推送场景的推送设备数据之后，还包括：当用户选择使用所述推送设备数据后，将所述推送设备数据储存在数据库中，以添加更新所述历史数据集。

本发明实施例还提供了一种基于大数据的智能推送场景装置，包括：

信息提取模块，用于获取智能家居历史场景模式中的历史设备数据和用户目前智能家居中的当前设备数据；

数据储存模块，用于将所述历史设备数据形成历史数据集并储存在数据库中；

场景推送模块，用于通过欧式距离算法将所述当前设备数据与数据库中的所述历史数据集进行计算校对，选择对比度最高的场景模式，得到推送场景的推送设备数据。