[发明专利]一种基于用户行为的用户身份识别方法及其电器设备

说明书

本发明提供了一种基于用户行为的用户身份识别方法及其电器设备，本发明的技术方案通过给用户行为数据贴上行为标签，所述行为标签包括行为身份属性和身份权重，将预设时间区间内的所有行为标签中相同的身份属性的身份权重相加求和，分别得到不同身份属性所对应的用户身份置信值；根据用户身份识别表判断用户身份置信值是否超过置信阈值，进而实现身份识别，具有更加精确，更加优化，更加合理的有益技术效果。

技术领域

本发明涉及一种身份识别领域，特别是涉及一种基于用户行为的用户身份识别方法及其电器设备。

背景技术

用户购买了电器设备后，为了有针对性的给用户提供更优质服务，最好是能够识别用户的身份。

虽然现有技术已经存在通过用户行为数据与用户行为数据库中的用户行为数据进行对比，通过判断相似度来识别用户身份。然而，传统的身份判断方法存在收集用户信息不全面，导致分析用户身份不精确的缺陷。

发明内容

本发明的目的在于提供一种更加精确的基于用户行为的用户身份识别方法。

为实现该目标，本发明的技术方案如下：

一种基于用户行为的用户身份识别方法，包括：

获取用户行为数据；

给用户行为数据贴上行为标签，所述行为标签包括行为身份属性和身份权重；

将预设时间区间内的所有行为标签中相同的身份属性的身份权重相加求和，分别得到不同身份属性所对应的用户身份置信值；

根据用户身份识别表判断用户身份置信值是否超过置信阈值，其中，所述用户身份识别表包括用户身份属性和与用户身份属性相对应的置信阈值。

优选的，所述用户行为数据包括用户行为事件，所述用户行为事件包括行为时间和行为名称。

优选的，所述用户行为数据与所述行为标签通过用户行为标签表进行关联，所述，所述用户行为标签表包括用户行为数据和与用户行为数据相对应的行为标签。

优选的，述获取用户行为数据包括监测步骤和筛选步骤，所述监测步骤实时采集用户行为数据，所述筛选步骤是在采集的用户数据中筛选出能够表征用户身份的用户行为数据。

优选的，采用机器学习算法代替用户行为标签表，来实现给用户行为数据贴标签。

优选的，若用户身份置信值超过置信阈值，则给用户贴上身份标签，所述身份标签包括至少一个身份属性。

本发明还提供了一种能够更加精确识别用户身份的电器设备，所述电器设备采用上述方法进行用户身份识别。

优选的，所述电器设备为空调。

优选的，所述身份属性包括是否为上班族、性别。

优选的，所述用户行为数据包括关闭空调的事件和该事件发生的时间。

相对于现有技术，本发明的有益技术效果在于，本发明的技术方案通过给用户行为数据贴上行为标签，所述行为标签包括行为身份属性和身份权重，将预设时间区间内的所有行为标签中相同的身份属性的身份权重相加求和，分别得到不同身份属性所对应的用户身份置信值；根据用户身份识别表判断用户身份置信值是否超过置信阈值，进而实现身份识别，具有更加精确、更加优化，更加合理的有益技术效果。

附图说明

图1是本发明的用户身份识别方法的流程图。

具体实施方式

实施例一

参照图1所述，本实施例的基于用户行为的用户身份识别方法包括：