[发明专利]一种基于隐马尔可夫模型的家电用户行为预测方法及装置在审
申请号: | 201811002947.0 | 申请日: | 2018-08-30 |
公开(公告)号: | CN109242176A | 公开(公告)日: | 2019-01-18 |
发明(设计)人: | 方佩文;宫俊 | 申请(专利权)人: | 东北大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/06 |
代理公司: | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人: | 姜玉蓉;李洪福 |
地址: | 110819 辽宁*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明提供一种基于隐马尔可夫模型的家电用户行为预测方法及装置,包括步骤:采集并存储用户家电使用行为数据;通过余弦相似性算法计算转化后的行为数据的相似度;对所述行为习惯数据进行行为模式逐个识别用户行为习惯数据,得到用户日常家电使用行为习惯的时域特征;构建隐马尔可夫HMM模型参数,确定基于当前用户行为模式的预测模型;运用维特比算法来实现对下一时隙各个时间点用户行为的预测。本发明的优点在于:本发明针对个体用户的日常生活习惯,在用户有使用需求时对家电进行控制,帮助用户节省大量的时间和精力,提高智能家电的智能化水平,提高用户的生活品质。 | ||
搜索关键词: | 隐马尔可夫模型 家电用户 行为数据 行为预测 用户行为 日常生活习惯 行为习惯数据 用户行为模式 维特比算法 余弦相似性 存储用户 个体用户 家电使用 日常家电 生活品质 时域特征 算法计算 行为模式 行为习惯 预测模型 智能家电 时间点 相似度 智能化 构建 采集 家电 预测 转化 帮助 | ||
【主权项】:
1.一种基于隐马尔可夫模型的家电用户行为预测方法,其特征在于,至少包括以下步骤:S1:采集并存储用户家电使用行为数据;所述用户家电使用行为数据包含该时间段内用户对家电设备所有的操作行为事件,以及每个操作行为事件前对应家电设备的操作状态,操作事件本身的操作状态和每个事件触发后的操作状态;S2:通过余弦相似性算法计算转化后的行为数据的相似度;比较该时间与一周前同一时间的用户家电使用行为数据的相似度,得到和当前用户的家电使用行为习惯数据;S3:对所述行为习惯数据进行行为模式逐个识别用户行为习惯数据,得到用户日常家电使用行为习惯的时域特征;S4:基于所述的用户当前家电使用行为的时域特征,构建隐马尔可夫HMM模型参数,确定基于当前用户行为模式的预测模型;S5:运用维特比算法来实现对下一时隙各个时间点用户行为的预测。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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