电子设备的配置制造技术

技术编号:11721975 阅读:376 留言:0更新日期:2015-07-11 13:19
本发明专利技术涉及一种配置电子设备的方法,该方法包括以下步骤:访问至少两个不同的数据集,每个数据集包括过去的用户活动数据;从数据集中的每个数据集提取时间和位置信息;执行算法以从所提取的时间和位置信息获得时间-位置相关性,以识别随时间的位置模式;将所述随时间的位置模式转换为当前和未来的位置模式,以获得的时间-位置预期;以及基于所述预期来配置电子设备。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术提供了一种用于解释和使用大数据的方法。
技术介绍
机器学习与数据分析领域涉及从大量数据中提取相关信息。所提取的信息然后可以诸如通过最优化电子设备的操作而被用以解决实际问题或积极地影响具体情况。数据分析的挑战与数据收集以及用以提取相关信息的、克服大量数据的处理的过程相关。经常的情况是,大数据包括关于单一感兴趣的现象或个人的多个个人数据集。这些数据集是不同的,由不同系统产生,并往往使用不同标准维护。在现有技术中,为了确定用户的位置和/或活动,普遍的方法是主动地收集数据:用户携带一个或多个电子设备,该电子设备产生关于该用户不同方面的行为的读数的连续流。然而,主动地收集数据产生额外的负担:有时必须携带更多的设备、需要在现有设备上运行更多的软件,或者需要在关于用户活动的设备处产生更多的数据。特别地,使用额外的存储器,使用额外的网络带宽,并且使用额外的能量(从而损害了可用的电池时间)。本专利技术的目的是通过采用被动的方式,基于大数据来最优化电子设备的操作。
技术实现思路
为此,本专利技术提供了一种配置电子设备的方法,该方法包括以下步骤:-访问至少两个不同的数据集,每个数据集包括过去的用户活动数据;-从数据集中的每个数据集提取时间和位置信息;-执行算法以从所提取的时间和位置信息获得时间-位置相关性,以识别随时间的位置模式;-将所述随时间的位置模式转换为当前和未来的位置模式,以获得时间-位置预期;以及-基于所述预期来配置电子设备。根据本专利技术,从多个数据集收集时间和位置信息。由于使用多个数据集来提取信息,因此本专利技术不能被解释为涵盖用于配置电子设备的特定数据集的创建。因此,两个不同的数据集(各自包括过去的用户活动数据)的使用指示出将“大数据”用于从中提取信息。从大数据中提取时间和位置信息。该时间和位置信息经由执行算法而被解释,以找到相关性并且识别随时间的位置模式。因而,在用户的行为中获得论断。特别地,可以识别由用户定期访问的位置,并且可以获得访问的次数。根据这一信息,可以识别出随时间的位置模式。例如,当用户在工作日期间具有朝九晚五的工作时,该信息将示出在工作日期间,用户经常处于工作位置。在工作时间之外或在周末,用户活动数据示出用户没有处在工作位置。因而,可以识别随时间的位置模式,其中用户在周中的一天中的9点至5点之间处在工作位置。该位置模式可以被转换为当前和未来的位置模式,因而获得时间-位置预期。基于从过去的用户活动数据中提取的所提取的时间和位置信息,通常可以预测当前和未来的用户位置。在给定的示例中,可以合理地预期,在周中的一天的9点到5点之间用户处于工作位置。基于这一知识,电子设备可以被配置。因而,配置可以基于靠近用户的预期,或者基于到达位置的预期时刻或离开位置的预期时刻。因而,例如,当预期用户处于非常靠近电子设备时,电子设备可能是性能最优的,并且当预期用户不处于非常靠近电子设备时,电子设备可能是能量最优的。因而,本专利技术提供了一种在具体情况中使用大数据的方法。包括过去的用户活动数据的不同数据集可以包括经由twitter (经常包含位置信息)、foursquare、google plus、facebook或其它社交网络应用而被广播的数据,或源自电话呼叫数据记录(CDR)的数据、或电子支付交易的记录。备选地,数据集包括在其中用户对餐厅或酒店的光顾进行评论的因特网评论。在所有这些数据集中,存储了过去的用户活动数据,该用户活动数据中保存了关于用户的位置和时间。备选地,数据集包括在其中用户对餐厅或酒店的光顾进行评论的因特网评论。优选地,算法使用多个预定的重复发生的时间段,所述执行包括将所述时间和位置信息与预定的时间段相关联,并且因而在时间段中的每个时间段中识别位置群集。许多用户活动具有重复特性,意味着他们在预定的时间段期间定期地发生。原因是用户具有责任和习惯。工作责任要求用户在特定时间处于规定的工作场所。处于该规定的工作场所的时刻可能随时间变化,但当在较长时间段(例如几个月)上考虑时,将往往示出一种模式。用户可能具有其它习惯,诸如定期地参加运动俱乐部、音乐课或其它文化或社会活动。针对多个用户数据集,适当的算法可以将时间-位置模式的重复发生进行关联和提取。位置信息将被指派至各自的时间段,因而在每个时间段创建位置信息的汇集。特别地,当该汇集示出(一个位置)在时间段中的高密度时,可以确定一种用户习惯。优选地,转换包括向当前和未来的时间段指派重复发生的时间段,并且基于位置群集来获得预期。由于其重复的特性,重复发生的时间段可以被推断进入到当前和未来的时间段。当位置群集已经在特定时间段中被识别时,可以合理地预期用户在当前和未来的时间段中同样处在相应位置。例如,当过去的用户活动数据示出用户在星期一的12点至I点之间在工作,则可以预期用户在下一个星期一的12点至I点之间在工作。以这种方式,重复发生的时间段可被应用于当前和未来的时间段,以使得在过去的用户活动数据中识别出的位置群集提供关于未来用户位置的预期程度。优选地,电子设备可被配置进入在其中设备是能量最优的第一状态并且进入在其中设备是性能最优的第二状态。许多电子设备,特别是电子家用设备可以是能量最优或是性能最优的。例如,家用供暖系统通过选择舒适的温度可以是性能最优的,或者通过选择降低的温度可以是能量最优的。另一个示例是WIF1-路由器,其在性能最优状态定期地利用高能量广播以找到新的WIFI用户,并且在能量最优状态较不定期地利用低能量广播信号来感测。另外的示例包括计算机、电视以及相关设备,其具有关闭状态和待机状态。由于从待机状态启动是非常快速的,因此待机状态是性能最优的状态。然而,在关闭状态中,由于设备能耗大幅减少,因此这是能量最优的状态。基于用户位置的预期,当期望用户不处在电子设备附近时,电子设备可以被切换至能量最优的状态,或当期望用户处在电子设备附近时,电子设备可以被切换至性能最优的状态。以这种方式,根据本专利技术的方法提供了一种机制,用以基于大数据(该大数据是已经可用的数据)来动态地调整电子设备的配置。优选地,设备被定位在预定位置,并且当预期用户接近于预定位置时,该设备被配置进入第二状态。因而,基于关于用户位置的预期,能耗被最优化。因而,电子设备被定位在特定位置,将该特定位置与用户的预期位置进行比较。优选地,用户被注册为电子设备的主用户的集合中的一个用户。一个或多个用户可以被注册为诸如房屋供暖系统之类的电子设备的主用户。当用户被注册为设备的主用户中的一个主用户并且预期用户接近于电子设备的位置时,则电子设备可以被切换到性能最优的状态,因而向用户提供最大化的舒适度,同时当预期用户远离电子设备时,通过将电子设备切换至能量节约状态来优化能量。优选地,两个不同数据集包括用户的日志数据。已知记录用户活动数据的多个应用,应用的示例包括twitter、facebook、foursquare、google plus、电话呼叫应用、电子支付应用等。优选地,源自不同应用的两个不同数据集与电子设备不相关:在给定的示例中,显然的是家用供暖系统与住在家中的用户的Twitter账号是不相关的。使用源自与电子设备不相关的不同应用的不同数据集的优点在于,在数据集的创建中,不消耗能量用于主动数据收集目的。即本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于配置电子设备的方法,所述方法包括以下步骤:‑访问至少两个不同的数据集,每个数据集包括过去的用户活动数据;‑从所述数据集中的每个数据集提取时间和位置信息;‑执行算法以从所提取的时间和位置信息获得时间‑位置相关性,以识别随时间的位置模式;‑将所述随时间的位置模式转换为当前和未来的位置模式,以获得时间‑位置预期;以及‑基于所述预期来配置所述电子设备。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员:F·皮亚内塞安雪莉F·考萨
申请(专利权)人:阿尔卡特朗讯
类型:发明
国别省市:法国;FR

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