[发明专利]一种基于天气的晾衣机功能推荐方法及系统

权利要求书

1.一种基于天气的晾衣机功能推荐方法，其特征在于，包括：

获取实时环境数据和实时地理位置；

将所述实时环境数据和实时地理位置输入到功能推荐模型进行功能推荐；所述功能推荐模型为通过使用历史使用数据对神经网络模型进行训练后得到；所述历史使用数据包括地理位置数据、历史环境数据和功能使用事件。

2.根据权利要求1所述的基于天气的晾衣机功能推荐方法，其特征在于，所述历史使用数据还包括用户信息、设备信息和晾衣机状态记录数据。

3.根据权利要求2所述的基于天气的晾衣机功能推荐方法，其特征在于，使用所述历史使用数据对神经网络模型进行训练之前，还包括：

根据数据属性抽取出地理位置数据、历史环境数据和晾衣机状态记录数据，并将其余数据剔除；

将晾衣机状态记录数据中单个功能的开关状态发生改变的事件设为单次完整的功能使用事件。

4.根据权利要求3所述的基于天气的晾衣机功能推荐方法，其特征在于，所述历史环境数据包括温度、湿度、天气、污染物含量和风力级别其中一种或多种。

5.根据权利要求3所述的基于天气的晾衣机功能推荐方法，其特征在于，功能使用事件包括消毒功能启用事件、风干功能启用事件和烘干功能启用事件其中一种或多种。

6.根据权利要求1所述的基于天气的晾衣机功能推荐方法，其特征在于，在建立神经网络模型之前，还包括：

将地理位置数据、历史环境数据和功能使用事件转换为对应的数值类型后才将各数据对应的数值作为神经网络的训练样本进行模型训练。

7.根据权利要求1所述的基于天气的晾衣机功能推荐方法，其特征在于，经神经网络模型输出实时环境下对应的推荐功能后，还包括：

根据用户反馈的推荐修改信息调整晾衣机当前运行状态，并根据晾衣机当前运行状态所对应的使用数据作为神经网络模型的新训练样本对神经网络模型进行优化学习。

8.一种基于天气的晾衣机功能推荐系统，其特征在于，执行如权利要求1～7任意一项所述的基于天气的晾衣机功能推荐方法，其推荐系统包括：

实时数据获取模块，用于获取实时环境数据和实时地理位置；

功能推荐模块，用于将所述实时环境数据和实时地理位置输入到功能推荐模型进行功能推荐；所述功能推荐模型为通过使用历史使用数据对神经网络模型进行训练后得到；所述历史使用数据包括地理位置数据、历史环境数据和功能使用事件。

9.一种电子设备，其特征在于，其包括处理器、存储器及存储于所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1～7任一所述的基于天气的晾衣机功能推荐方法。

10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被执行时实现权利要求1～7任一所述的基于天气的晾衣机功能推荐方法。