[发明专利]用于智能家居控制的用户行为预测模型的训练方法及装置有效
| 申请号： | 201710477025.4 | 申请日： | 2017-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN107665230B | 公开（公告）日： | 2021-06-01 |
| 发明（设计）人： | 袁丽;殷腾龙 | 申请（专利权）人： | 海信集团有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/901 | 分类号： | G06F16/901;G06N3/04;G06N3/08;G05B15/02;G05B19/418 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 杨贝贝;刘芳 |
| 地址： | 266071 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种用于智能家居控制的用户行为预测模型的训练方法及装置，其中，该方法包括：基于用户控制智能家居设备的历史行为数据，构建用于控制智能家居设备的用户行为知识图谱，其中，所述用户行为知识图谱包括用户的至少2个行为链，所述行为链中包括设备信息、控制信息和时间信息及其之间的对应关系；将所述用户行为知识图谱中的所述行为链转化为特征向量数据；基于所述特征向量数据，采用神经网络模型训练生成用于智能家居设备控制的用户行为预测模型。根据本发明实施例提供的方法及装置，训练出的用户行为预测模型，能够准确的预测出用户即将发生的行为。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 智能家居 控制 用户 行为 预测 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种用于智能家居控制的用户行为预测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：基于用户控制智能家居设备的历史行为数据，构建用于控制智能家居设备的用户行为知识图谱，其中，所述用户行为知识图谱包括用户的至少2个行为链，所述行为链中包括设备信息、控制信息和时间信息及其之间的对应关系；将所述用户行为知识图谱中的所述行为链转化为特征向量数据；基于所述特征向量数据，采用神经网络模型训练生成用于智能家居设备控制的用户行为预测模型。
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