空调器及其运行参数的推荐方法、系统和大数据服务器技术方案

本发明专利技术公开了一种空调器及其运行参数的推荐方法、系统和大数据服务器，所述方法包括以下步骤：获取待推荐空调器的当前应用场景信息；将当前应用场景信息与存储的应用场景信息库进行对比，以从应用场景信息库中选取与待推荐空调器的当前应用场景相匹配的至少一个匹配应用场景；获取每个匹配应用场景下的空调器的运行参数，并根据每个匹配应用场景下的空调器的运行参数获取群体行为推荐参数；通过采集服务器获取待推荐空调器的历史操作记录，并根据历史操作记录获取个体行为推荐参数；根据群体行为推荐参数和个体行为推荐参数生成最终推荐参数，并将最终推荐参数提供给待推荐空调器，以根据最终推荐参数控制待推荐空调器运行。

【技术实现步骤摘要】
空调器及其运行参数的推荐方法、系统和大数据服务器
本专利技术涉及空调器控制
，特别涉及一种空调器运行参数的推荐方法、一种非临时性计算机可读存储介质、一种计算机程序产品、一种空调器运行参数的推荐系统、一种空调器和一种大数据服务器。
技术介绍
随着人们生活水平的日益提高，空调器已成为人们生活中的必要家用电器。目前，空调器的运行参数一般需要用户手动设置，不够方便智能。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的一个目的在于提出一种空调器运行参数的推荐方法，能够将较为适宜的运行参数推荐给空调器，从而可方便智能地对空调器进行控制，大大提高用户体验。本专利技术的第二个目的在于提出一种非临时性计算机可读存储介质。本专利技术的第三个目的在于提出一种计算机程序产品。本专利技术的第四个目的在于提出一种大数据服务器。本专利技术的第五个目的在于提出一种空调器运行参数的推荐系统。本专利技术的第六个目的在于提出一种空调器。为达到上述目的，本专利技术第一方面实施例提出了一种空调器运行参数的推荐方法，该方法包括以下步骤：获取待推荐空调器的当前应用场景信息；将所述当前应用场景信息与存储的应用场景信息库进行对比，以从所述应用场景信息库中选取与所述待推荐空调器的当前应用场景相匹配的至少一个匹配应用场景；获取每个所述匹配应用场景下的空调器的运行参数，并根据每个所述匹配应用场景下的空调器的运行参数获取群体行为推荐参数；通过采集服务器获取所述待推荐空调器的历史操作记录，并根据所述历史操作记录获取个体行为推荐参数；根据所述群体行为推荐参数和所述个体行为推荐参数生成最终推荐参数，并将所述最终推荐参数提供给所述待推荐空调器，以根据所述最终推荐参数控制所述待推荐空调器运行。根据本专利技术实施例的空调器运行参数的推荐方法，通过将待推荐空调器的当前用户场景与其他用户、其他空调器的应用场景进行比较以获取群体行为推荐参数，并根据待推荐空调器的历史操作记录获取个体行为推荐参数，然后根据群体行为推荐参数和个体行为推荐参数生成最终推荐参数，以根据最终推荐参数控制空调器运行，由此，能够结合群体习惯和个人偏好，将较为适宜的运行参数推荐给空调器，从而可方便智能地对空调器进行控制，大大提高了用户体验。另外，根据本专利技术上述实施例提出的空调器运行参数的推荐方法还可以具有如下附加的技术特征：其中，空调器的应用场景信息包括该空调器所处位置的经度、纬度、应用该空调器的用户的性别和年龄、应用该空调器的时间、应用该空调器时的室内温度和室外温度。具体地，根据余弦相似性计算当前应用场景与应用场景信息库中的应用场景之间的距离，并将与所述当前应用场景之间的距离小于预设距离的应用场景作为所述匹配应用场景，其中，根据以下公式计算应用场景i和应用场景j之间的距离：其中，Si、Sj分别表示应用场景i、应用场景j，sim(Si，Sj)为应用场景i和应用场景j之间的距离，分别为Si、Sj的特征向量，分别表示向量的模。具体地，根据协同过滤推荐算法获取所述群体行为推荐参数，其中，根据以下公式计算所述群体行为推荐参数：其中，PG(Sp)为所述群体行为推荐参数，Sp表示匹配应用场景p，为匹配应用场景p下的平均运行参数，Tp，k为应用场景p下第k次设置的运行参数，n为应用场景p下运行参数的设置总次数。其中，所述历史操作记录包括每次操作所述待推荐空调器的操作时间、运行参数、每次操作所述待推荐空调器时的室内温度和室外温度。具体地，根据多元线性回归模型获取所述个体行为推荐参数，其中，将所述操作记录中的所述操作时间、每次操作所述待推荐空调器时的室内温度和室外温度作为自变量，并将每次操作所述待推荐空调器的运行参数作为因变量以构建训练集；根据所述训练集对多元线性模型进行训练以得到模型参数值b0～b4；根据当前时间、当前室内温度和当前室外温度和所述模型参数值b0～b4计算所述多元线性模型中的y值，以得到所述个体行为推荐参数。具体地，对所述群体行为推荐参数和所述个体行为推荐参数进行加权平均运算以得到所述最终推荐参数。为达到上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当该程序被处理器执行时实现本专利技术第一方面实施例提出的空调器运行参数的推荐方法。根据本专利技术实施例的非临时性计算机可读存储介质，通过执行其存储的计算机程序，能够将较为适宜的运行参数推荐给空调器，从而可方便智能地对空调器进行控制，大大提高了用户体验。为达到上述目的，本专利技术第三方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行本专利技术第一方面实施例提出的空调器运行参数的推荐方法。根据本专利技术实施例的计算机程序产品，当其由处理器执行时，能够将较为适宜的运行参数推荐给空调器，从而可方便智能地对空调器进行控制，大大提高了用户体验。为达到上述目的，本专利技术第四方面实施例提出了一种大数据服务器，其包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现本专利技术第一方面实施例提出的空调器运行参数的推荐方法。根据本专利技术实施例的大数据服务器，能够结合群体习惯和个人偏好，将较为适宜的运行参数推荐给空调器，从而可方便智能地对空调器进行控制，大大提高了用户体验。为达到上述目的，本专利技术第五方面实施例提出了一种空调器运行参数的推荐系统，该系统包括待推荐空调器、采集服务器和大数据服务器，其中，所述待推荐空调器用于获取操作数据，并将所述操作数据上传至所述采集服务器；所述采集服务器用于根据所述操作数据生成所述待推荐空调器的历史操作记录；所述大数据服务器通过与所述采集服务器进行通信以获取所述待推荐空调器的历史操作记录，并根据所述历史操作记录获取个体行为推荐参数，所述大数据服务器还用于获取待推荐空调器的当前应用场景信息，并将所述当前应用场景信息与存储的应用场景信息库进行对比，以从所述应用场景信息库中选取与所述待推荐空调器的当前应用场景相匹配的至少一个匹配应用场景，以及获取每个所述匹配应用场景下的空调器的运行参数，并根据每个所述匹配应用场景下的空调器的运行参数获取群体行为推荐参数，以及根据所述群体行为推荐参数和所述个体行为推荐参数生成最终推荐参数，并将所述最终推荐参数提供给所述待推荐空调器；所述待推荐空调器根据所述最终推荐参数运行。根据本专利技术实施例的空调器运行参数的推荐系统，大数据服务器通过将待推荐空调器的当前用户场景与其他用户、其他空调器的应用场景进行比较以获取群体行为推荐参数，并根据待推荐空调器的历史操作记录获取个体行为推荐参数，然后根据群体行为推荐参数和个体行为推荐参数生成最终推荐参数，以根据最终推荐参数控制空调器运行，由此，能够结合群体习惯和个人偏好，将较为适宜的运行参数推荐给空调器，从而可方便智能地对空调器进行控制，大大提高了用户体验。为达到上述目的，本专利技术第六方面实施例提出了一种空调器，其包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时，实现一种空调器的控制方法，所述方法包括：获取该空调器的操作数据；将所述操作数据上传至采集服务器；接收大数据服务器获取的最终推荐参数，其中，所述大数据服务器通过与所述采集服务器进行通信以获取所述本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种空调器运行参数的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待推荐空调器的当前应用场景信息；将所述当前应用场景信息与存储的应用场景信息库进行对比，以从所述应用场景信息库中选取与所述待推荐空调器的当前应用场景相匹配的至少一个匹配应用场景；获取每个所述匹配应用场景下的空调器的运行参数，并根据每个所述匹配应用场景下的空调器的运行参数获取群体行为推荐参数；通过采集服务器获取所述待推荐空调器的历史操作记录，并根据所述历史操作记录获取个体行为推荐参数；根据所述群体行为推荐参数和所述个体行为推荐参数生成最终推荐参数，并将所述最终推荐参数提供给所述待推荐空调器，以根据所述最终推荐参数控制所述待推荐空调器运行。

【技术特征摘要】
1.一种空调器运行参数的推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待推荐空调器的当前应用场景信息；将所述当前应用场景信息与存储的应用场景信息库进行对比，以从所述应用场景信息库中选取与所述待推荐空调器的当前应用场景相匹配的至少一个匹配应用场景；获取每个所述匹配应用场景下的空调器的运行参数，并根据每个所述匹配应用场景下的空调器的运行参数获取群体行为推荐参数；通过采集服务器获取所述待推荐空调器的历史操作记录，并根据所述历史操作记录获取个体行为推荐参数；根据所述群体行为推荐参数和所述个体行为推荐参数生成最终推荐参数，并将所述最终推荐参数提供给所述待推荐空调器，以根据所述最终推荐参数控制所述待推荐空调器运行。2.根据权利要求1所述的空调器运行参数的推荐方法，其特征在于，空调器的应用场景信息包括该空调器所处位置的经度、纬度、应用该空调器的用户的性别和年龄、应用该空调器的时间、应用该空调器时的室内温度和室外温度。3.根据权利要求2所述的空调器运行参数的推荐方法，其特征在于，根据余弦相似性计算当前应用场景与应用场景信息库中的应用场景之间的距离，并将与所述当前应用场景之间的距离小于预设距离的应用场景作为所述匹配应用场景，其中，根据以下公式计算应用场景i和应用场景j之间的距离：其中，Si、Sj分别表示应用场景i、应用场景j，sim(Si，Sj)为应用场景i和应用场景j之间的距离，分别为Si、Sj的特征向量，分别表示向量的模。4.根据权利要求3所述的空调器运行参数的推荐方法，其特征在于，根据协同过滤推荐算法获取所述群体行为推荐参数，其中，根据以下公式计算所述群体行为推荐参数：其中，PG(Sp)为所述群体行为推荐参数，Sp表示匹配应用场景p，为匹配应用场景p下的平均运行参数，Tp，k为应用场景p下第k次设置的运行参数，n为应用场景p下运行参数的设置总次数。5.根据权利要求1所述的空调器运行参数的推荐方法，其特征在于，所述历史操作记录包括每次操作所述待推荐空调器的操作时间、运行参数、每次操作所述待推荐空调器时的室内温度和室外温度。6.根据权利要求5所述的空调器运行参数的推荐方法，其特征在于，根据多元线性回归模型获取所述个体行为推...

【专利技术属性】
技术研发人员：樊其锋，黑继伟，
申请(专利权)人：广东美的制冷设备有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44