[发明专利]家电推荐方法、系统、服务器及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种家电推荐方法，其特征在于，应用于服务器中，所述家电推荐方法包括以下步骤：

通过网关接收终端上报的家电相关数据，其中，所述家电相关数据包括家电标识以及家电所处空间位置对应的房间类型；

对家电相关数据中的家电标识和家电所处空间位置对应的房间类型进行编码，以得到家电的数据记录；

基于家电的数据记录组成数据集合，并求取家庭中家电在空间分布上的规则集合；

在接收到终端通过网关发送的家电推荐请求时，根据规则集合生成推荐列表，并通过网关将所述推荐列表发送至终端中。

2.如权利要求1所述的家电推荐方法，其特征在于，所述基于家电的数据记录组成数据集合，并求取家庭中家电在空间分布上的规则集合的步骤包括：

按照家庭所在的套房类型对家电的数据记录添加标签，其中，不同的套房类型添加不同的标签；或者

按照家庭所在的楼层对家电的数据记录添加标签，其中，不同的楼层添加不同的标签；

将相同标签的数据记录分为一类，对每类数据组成的数据集合，求取家庭中家电在空间分布上的规则集合。

3.如权利要求2所述的家电推荐方法，其特征在于，所述对每类数据组成的家庭数据集合，求取家庭中家电在空间分布上的规则集合的步骤之前，所述方法还包括：

确定各种房间类型组成的集合和各种家电标识组成的集合；

对两种集合进行笛卡尔乘积处理，以得到特定房间类型中拥有特定家电的标识集合；

在标识集合中增加家庭ID、楼层标识、套房类型标识；

根据家庭ID、楼层标识、套房类型标识映射出标识集合对应的数据集合。

4.如权利要求2所述的家电推荐方法，其特征在于，所述对每类数据组成的数据集合，求取家庭中家电在空间分布上的规则集合的步骤包括：

按照关联规则算法对数据集合进行关联规则的挖掘，得到家庭中家电在空间分布上的规则集合。

5.如权利要求4所述的家电推荐方法，其特征在于，所述按照关联规则算法对数据集合进行关联规则的挖掘，得到家庭中家电在空间分布上的规则集合的步骤之后，所述方法还包括：

采用支持度阈值、置信度阈值和提升度对各个规则集合进行过滤，以过滤出满足支持度阈值、置信度阈值和提升度的规则集合。

6.如权利要求5所述的家电推荐方法，其特征在于，所述采用支持度阈值、置信度阈值和提升度对各个规则集合进行过滤，以过滤出满足支持度阈值、置信度阈值和提升度的规则集合的步骤包括：

计算各个规则集合的支持度、置信度和提升度；

将各个规则集合的支持度、置信度与预设的支持度阈值、置信度阈值进行比较；

若有规则集合的支持度、置信度达到支持度阈值、置信度阈值，则计算所述规则集合的提升度；

若所述规则集合的提升度大于预设提升度，则将所述规则集合作为满足持度阈值、置信度阈值和提升度的规则结合，并保留所述规则集合。

7.如权利要求5所述的家电推荐方法，其特征在于，所述采用支持度阈值、置信度阈值和提升度对各个规则集合进行过滤，以过滤出满足支持度阈值、置信度阈值和提升度的规则集合的步骤之后，所述方法还包括：

根据规则集合中家电所处的房屋位置，对规则集合进行分类，以得到屋内规则和屋间规则的集合。

8.如权利要求1所述的家电推荐方法，其特征在于，所述在接收到终端通过网关发送的家电推荐请求时，根据规则集合生成推荐列表，并通过网关将所述推荐列表发送至终端中的步骤包括：

在接收到终端通过网关发送的家电推荐请求时，根据所述家电推荐请求的规则要求在存储的各个规则集合中提取出目标规则集合；

根据规则要求的类型，在总数据集合中获取出符合所述规则要求的目标数据集合；

采用目标规则集合中的规则在目标数据集合进行扫描，以求取符合推荐条件的家电类型；

根据提取的家电类型生成推荐列表。