[發明專利]一種空調參數的推薦方法和空調器

在審

• 申請號: 202111574834.X
• 申請日: 2021-12-21
• 公開（公告）號: CN114413426A
• 公開（公告）日: 2022-04-29
• 發明（設計）人: 吳吉哲;趙希楓;李承志;幸春偉
• 申請（專利權）人: 海信家電集團股份有限公司;海信（山東）空調有限公司
• 主分類號: F24F11/54
• 分類號: F24F11/54;F24F11/64;F24F11/77;F24F11/61;F24F11/56;F24F11/65;F24F110/10;F24F110/20;F24F120/20;F24F130/10
• 代理公司: 北京睿博行遠知識產權代理有限公司 11297
• 代理人: 黃德躍

本發明公開了一種空調參數的推薦方法和空調器，該方法包括：當檢測到存在被開啟的目標空調器時，確定目標空調器的設備特征碼和開啟目標空調器的目標用戶的用戶標識；根據設備特征碼和用戶標識獲取目標用戶在當前環境參數集下對目標空調器的用戶歷史使用參數集，并根據用戶歷史使用參數集確定目標用戶的用戶偏好數據集；根據目標用戶所屬的目標用戶群體在當前環境參數集下的用戶群體歷史使用數據確定目標用戶群體的用戶群體偏好數據集；按預設權重參數集對用戶偏好數據集和用戶群體偏好數據集進行加權，根據加權結果確定目標推薦參數集，并將目標推薦參數集推送給目標用戶的用戶終端，從而進一步提高了空調參數推薦的準確性，提升了用戶體驗。

技術領域

本申請涉及空調器技術領域，更具體地，涉及一種空調參數的推薦方法和空調器。

背景技術

隨著人們生活水平的日益提高，智能家電產品越來越受歡迎，智能空調的市場份額也在快速提升。目前的智能空調多按照用戶歷史行為進行統計，通過場景擬合度將與用戶歷史行為對應的參數推送給用戶，以使用戶根據推薦的參數控制空調器，但該推薦過程特征值單一，準確度不高。

因此，如何進一步提高空調參數推薦的準確性，是目前有待解決的技術問題。

發明內容

本發明公開了一種空調參數的推薦方法，用以解決現有技術中進行空調參數推薦時準確度不高的技術問題。

該方法包括：

當檢測到存在被開啟的目標空調器時，確定目標空調器的設備特征碼和開啟目標空調器的目標用戶的用戶標識；

根據所述設備特征碼和所述用戶標識獲取目標用戶在當前環境參數集下對目標空調器的用戶歷史使用參數集，并根據所述用戶歷史使用參數集確定目標用戶的用戶偏好數據集；

根據目標用戶所屬的目標用戶群體在當前環境參數集下的用戶群體歷史使用數據確定目標用戶群體的用戶群體偏好數據集；

按預設權重參數集對所述用戶偏好數據集和所述用戶群體偏好數據集進行加權，根據加權結果確定目標推薦參數集，并將所述目標推薦參數集推送給目標用戶的用戶終端；

其中，目標用戶群體是根據目標用戶的畫像數據按預設聚類算法聚類后確定的。

在本申請一些實施例中，根據所述用戶歷史使用參數集確定目標用戶的用戶偏好數據集，具體為：

按預設分組參數將所述用戶歷史使用參數集劃分為多組用戶歷史數據；

從每組所述用戶歷史數據中篩選出使用次數大于預設次數的預設參數項的用戶設置數據，并根據所述用戶設置數據確定所述用戶偏好數據集。

在本申請一些實施例中，根據目標用戶所屬的目標用戶群體在當前環境參數集下的用戶群體歷史使用數據確定目標用戶群體的用戶群體偏好數據集，具體為：

按設備ID和所述預設分組參數將所述用戶群體歷史使用數據集劃分為多組用戶群體歷史數據；

從每組所述用戶群體歷史數據中篩選出使用次數大于預設次數的預設參數項的用戶群體設置數據，并根據所述用戶群體設置數據確定所述用戶群體偏好數據集。

在本申請一些實施例中，所述用戶偏好數據集包括本年用戶使用參數集，所述用戶群體偏好數據集包括本年用戶群體使用參數集，所述預設權重參數集包括用戶本年參數設置歷史權重和用戶群體本年參數設置歷史權重。

在本申請一些實施例中，所述用戶偏好數據集包括本年用戶使用參數集和非本年用戶使用參數集，所述用戶群體偏好數據集包括本年用戶群體使用參數集，所述預設權重參數集包括用戶本年參數設置歷史權重、用戶非本年參數設置歷史權重和用戶群體本年參數設置歷史權重。

在本申請一些實施例中，在按預設權重參數集對所述用戶偏好數據集和所述用戶群體偏好數據集進行加權之前，所述方法還包括：