行为数据分析方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供行为数据分析方法、装置及存储介质，包括：获取历史行为数据；根据所述历史行为数据，确定预设时间期间内各次行为事件分别对应的行为开始时间和行为结束时间；根据所述各次行为事件对应的行为开始时间和行为结束时间确定参考点的坐标，并确定各次行为事件与所述参考点之间的距离，通过所述距离确定所述各次行为事件的分组；根据各组内对应包含的各次行为事件的行为开始时间和行为结束时间，分别确定所述各组对应的行为习惯时长。通过根据用户的历史行为数据进行分析，确定分组和各组对应行为习惯时长，可以分析出用户完成对应行为事件的习惯。 1

Behavior data analysis methods, devices and storage media

An embodiment of the present invention provides an behavior data analysis method, device and storage medium, including: obtaining historical behavior data; according to the historical behavior data, the behavior start time corresponding to the various behavioral events during the preset time period and the end time of the behavior are determined, and the behaviors corresponding to each of the behavioral events are started. The coordinates of the reference points are determined by the time and the end of the behavior, and the distance between the events and the reference points is determined, and the groups of the events are determined by the distance, and the groups are determined according to the behavior start time and the end time of the behavior events contained in each group. The habit of behavior is long. By analyzing the historical behavior data of the users, the habits of the users to complete the corresponding behavior events can be analyzed by determining the length of the corresponding behavior habits of the groups and each group. One

【技术实现步骤摘要】
行为数据分析方法、装置及存储介质
本专利技术涉及一种大数据
，特别涉及一种行为数据分析方法、装置及存储介质。
技术介绍
随着物联网技术、大数据计算、传感器技术等技术的发展，作为在互联网影响之下物联化的体现，智能家居更加贴近人们的生活。智能家居通过物联网技术将家中的各种家电设备连接在一起，为用户提供信息交互功能，并且为各种能源费用节约资金。然而，目前智能家居无法对用户的行为进行预测或者对用户行为的预测不够准确，不能很好的体现其智能性。以电热水器为例，电热水器已成为家中普遍使用的电器。用户在使用电热水器时很大的一个问题是每次使用之前都需要手动进行设置，且经常不知道如何根据实时的情况优化设置电热水器的加热温度，往往会出现设置的温度过低导致洗澡热水不足，洗澡过程中水温越来越冷，不得不提前终止洗漱；而设置温度过高又会出现洗澡后热水器内胆水温过高，浪费能源。相关技术中，对于以上问题，尚无有效解决方案。
技术实现思路
为解决现有存在的技术问题，本专利技术实施例提供一种能够对用户行为预测更为准确的行为数据分析方法、装置及存储介质。为达到上述目的，本专利技术实施例的技术方案是这样实现的：一种行为数据分析方法，包括：获取历史行为数据；根据所述历史行为数据，确定预设时间期间内各次行为事件分别对应的行为开始时间和行为结束时间；根据所述各次行为事件对应的行为开始时间和行为结束时间确定参考点的坐标，并确定各次行为事件与所述参考点之间的距离，通过所述距离确定所述各次行为事件的分组；根据各组内对应包含的各次行为事件的行为开始时间和行为结束时间，分别确定所述各组对应的行为习惯时长。一种行为数据分析装置，包括：获取模块，用于获取历史行为数据；事件确定模块，用于根据所述历史行为数据，确定预设时间期间内各次行为事件分别对应的行为开始时间和行为结束时间；分组模块，用于根据所述各次行为事件对应的行为开始时间和行为结束时间确定参考点的坐标，并确定各次行为事件与所述参考点之间的距离，通过所述距离确定所述各次行为事件的分组；时长确定模块，用于根据各组内对应包含的各次行为事件的行为开始时间和行为结束时间，分别确定所述各组对应的行为习惯时长。一种行为数据分析装置，包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器；其中，所述处理器，用于在运行所述计算机程序时，实现本专利技术任一实施例所提供的行为数据分析方法。一种存储介质，该存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行本专利技术任一实施例所提供的行为数据分析方法。本专利技术实施例提供的行为数据分析方法、装置及存储介质，通过获取用户的历史行为数据，对历史行为数据中用户完成各次行为事件的时间数据进行分析，确定参考点并根据各次行为事件与参考点之间的距离而确定分组，通过分组对用户的习惯进行更加精确的分段区分统计，通过各组包含的行为事件确定各组对应的行为习惯时长，从而确定用户不同分段内完成对应的行为事件所习惯需要的时间，该行为习惯时长可以用于更加准确的预测用户下一次完成该对应的行为事件需要的时间，行为习惯时长可以作为对用户下一次使用该家电终端完成对应的行为事件时，家电终端建议用户如何使用或者服务器如何自动控制该家电终端提供更加科学合理使用建议的重要参考依据，提高家电终端的智能性。附图说明图1为本专利技术一实施例中行为数据分析方法的应用环境图；图2本专利技术一实施例中行为数据分析方法的流程图；图3为本专利技术另一实施例中行为数据分析方法的流程图；图4为一实施例中行为数据分析装置的结构示意图；图5为本专利技术另一实施例中行为数据分析装置的结构示意图。具体实施方式以下结合说明书附图及具体实施例对本专利技术技术方案做进一步的详细阐述。图1所示为本申请一个实施例中行为数据分析方法的应用环境图，服务器100通过网络与家电终端200连接。其中，该家电终端200可以是一个或者多个，该家电终端200特别是指能够为用户完成某行为事件提供资源的常用家电设备，如用于为用户完成洗漱提供热水资源的电热水器等。其中，家电终端200记录用户完成对应行为事件的行为并形成历史行为数据。服务器100获取家电终端200发送的历史行为数据，通过对历史行为数据进行分析，确定用户在不同的预设时间期间内完成对应的行为事件的个性化的习惯特征，分析出用户习惯在哪些不同时间段内完成对应的行为事件所分别习惯花费的时间，从而便于服务器100结合用户的个性化的习惯特征对用户再次使用该家电终端200完成对应行为事件的需求进行更准确的预测，优化对家电终端200的控制，使得家电终端200能够自动为用户再次完成对应行为事件提供最佳的使用策略，确保为用户提供更加科学合理数量的资源，避免提供资源数量过少而导致影响用户使用的舒适度、或者提供资源数量过多而导致浪费能源。服务器100可以为独立的物理服务器或者物理服务器集群。请参阅图2，为本专利技术一实施例提供的行为数据分析方法的流程图，可应用于图1中所示的服务器，包括如下步骤：步骤101，获取历史行为数据。行为通常是指有目的的活动，是由一系列简单动作构成的，在日常生活中所表现出来的一切动作的统称。行为事件是指由完成同一目的的一组相关动作构成的能够对日常生活产生一定影响的事情。本专利技术实施例中，行为事件是指在用户日常生活中使用家电终端完成的、能够实现其特定目的一组相关动作构成的事情。以家电终端为电热水器为例，使用电热水器完成的能够实现其特定目的的事情主要包括洗漱。历史行为数据主要包括用于表征用户当前已完成的对应行为事件的相关动作的数据信息，如动作开始时间、动作结束时间、动作产生日期、及完成动作所采用家电终端的设备标识。如以用户使用电热水器进行洗漱为例，用户完成洗漱的相关动作主要包括开始洗漱时打开电热水器以及洗漱完成时关闭电热水器，历史行为数据则主要包括表征用户每次开始洗漱时打开电热水器的出水开始时间、洗漱完成时关闭电热水器的出水结束时间、每次洗漱对应的日期、每次洗漱所采用的电热水器的设备标识、每次洗漱使用的热水温度等数据信息。步骤103，根据所述历史行为数据，确定预设时间期间内的各次行为事件分别对应的行为开始时间和行为结束时间。其中，预设时间期间可以根据实际需求确定，实际需求包括但不限于待分析的历史行为数据的数据量大小、对用户的行为习惯希望进行区别分析的时间周期等。可以理解的，该预设时间期间也可以是指从能够开始形成有历史行为数据到当前为止的所有时间。在一个具体实施例中，步骤103，根据所述历史行为数据，确定预设时间期间内的各次行为事件分别对应的行为开始时间和行为结束时间，包括：根据所述历史行为数据对应的形成时间，确定工作日期间内的各次行为事件分别对应的行为开始时间和行为结束时间。在另一个具体的实施例中，步骤103，根据所述历史行为数据，确定预设时间期间内的各次行为事件分别对应的行为开始时间和行为结束时间，包括：根据所述历史行为数据对应的行为时间，确定非工作日期间内的各次行为事件分别对应的行为开始时间和行为结束时间。通常用户于工作日期间和非工作日期间的行为习惯会有明显的不同，完成同一行为事件的规律也会有明显的不同，针对工作日期间需要在固定时间外出的用户而言尤其如此，因此可以将工作日期间、非工作日期间分别作为预设时间期间，分别得到适用于用户在工作日期间完本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种行为数据分析方法，其特征在于，包括：

【技术特征摘要】
1.一种行为数据分析方法，其特征在于，包括：获取历史行为数据；根据所述历史行为数据，确定预设时间期间内各次行为事件分别对应的行为开始时间和行为结束时间；根据所述各次行为事件对应的行为开始时间和行为结束时间确定参考点的坐标，并确定各次行为事件与所述参考点之间的距离，通过所述距离确定所述各次行为事件的分组；根据各组内对应包含的各次行为事件的行为开始时间和行为结束时间，分别确定所述各组对应的行为习惯时长。2.如权利要求1所述的行为数据分析方法，其特征在于，所述根据所述各次行为事件对应的行为开始时间和行为结束时间确定参考点的坐标，并确定各次行为事件与所述参考点之间的距离，通过所述距离确定所述各次行为事件的分组，包括：从所述各次行为事件中任意选取多个行为事件作为参考点，以选取的所述多个行为事件对应的行为开始时间和行为结束时间分别作为所述参考点的坐标，计算其它行为事件与所述参考点之间的点距离；根据所述点距离的大小确定所述各次行为事件的分组。3.如权利要求2所述的行为数据分析方法，其特征在于，所述根据所述点距离的大小确定所述各次行为事件的分组之后，还包括：将根据所述点距离的大小确定所述各次行为事件的分组作为参考分组；根据各参考分组内对应包含的各次行为事件的行为开始时间、以及行为结束时间分别确定所述各参考分组对应的参考点的坐标，计算所述各次行为事件与所述各参考分组对应的参考点之间的组距离；根据所述组距离的大小确定所述各次行为事件的实时分组；当所述实时分组与所述参考分组相同时，将所述实时分组作为所述各次行为事件的分组。4.如权利要求3所述的行为数据分析方法，其特征在于，所述方法还包括：当所述实时分组与所述参考分组不相同时，将所述实时分组作为更新后的参考分组，并返回所述根据各参考分组内对应包含的各次行为事件的行为开始时间、以及行为结束时间分别确定所述各参考分组对应的参考点的坐标，计算所述各次行为事件与所述各参考分组对应的参考点之间的组距离的步骤。5.如权利要求1所述的行为数据分析方法，其特征在于，所述根据所述历史行为数据，确定预设时间期间内各次行为事件分别对应的行为开始时间...

【专利技术属性】
技术研发人员：高旺生，温玉亮，
申请(专利权)人：芜湖美的厨卫电器制造有限公司，美的集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34