[发明专利]基于深度学习的智能家居用户操控习惯挖掘与推荐方法有效
| 申请号： | 201810785469.9 | 申请日： | 2018-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN109299724B | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 曾碧;梁天恺 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 杨晓松 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于深度学习的智能家居用户操控习惯挖掘与推荐方法，包括以下步骤：S1：结合无线或有线网络进行用户行为习惯数据的采集；S2：数据读取及数据预处理，形成用户的操控记录矩阵；S3：进行GAN网络对抗训练生成用户一天的操控习惯的特征矩阵；S4：根据用户设备的操控状态的取值范围进行特征值规范化，形成最终的智能家居操控行为推荐方案。本发明能实现从用户历史操控数据中挖掘出用户一整天的操控习惯，而且形成高效，同时增强了智能家居操控行为推荐方案的可扩展性，填补了传统算法的不足。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 智能家居 用户 操控 习惯 挖掘 推荐 方法 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的智能家居用户操控习惯挖掘与推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：结合无线或有线网络进行用户行为习惯数据的采集；S2：数据读取及数据预处理，形成用户的操控记录矩阵；S3：进行GAN网络对抗训练生成用户一天的操控习惯的特征矩阵；S4：根据用户设备的操控状态的取值范围进行特征值规范化，形成最终的智能家居操控行为推荐方案。
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