一种基于智能锁的智能交互数据处理方法技术

本发明专利技术的一种基于智能锁的智能交互数据处理方法，可利用事件标签具有的独立性和不重复性进行智能锁交互数据的初步分析，结合事件标签与已处理智能锁交互数据之间的匹配特征，进行基于用户交互事件层面的智能锁交互数据搜索，不必进行一系列繁杂的特征比较处理，从而在一定程度上提高了针对待处理智能锁交互数据的处理效率，在准确快速获得目标智能锁交互数据后，能结合第一全局数据共性变量确定待处理智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇，鉴于全局数据共性变量的确定要素包括第一操作行为习惯字段、第一事件标签描述字段，以及交互数据分团簇对应的行为习惯分团描述和事件标签分团描述，因而可提高待处理智能锁交互数据的分团精度和可信度。数据的分团精度和可信度。数据的分团精度和可信度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能锁的智能交互数据处理方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，具体而言，涉及一种基于智能锁的智能交互数据处理方法。

技术介绍

[0002]智能锁是指区别于传统机械锁，在用户识别、安全性、管理性方面更加智能化的锁具，涵盖指纹锁、电子密码锁、电子感应锁、联网锁、遥控锁等具体类型锁具产品。
[0003]相较于传统机械锁，智能锁具有便利性（convenience）、安全性（Safety）和互动性（Interactive）等优点，其用户使用群体的占比越来越高。以互动性为例，智能锁内置嵌入式处理器，该处理器能够够和云端的数据服务器通信从而实现智慧监控，且具备与用户之间的跨时空域互通互动能力。
[0004]当下，智能锁的功能越来越完善，诸如语音交互、可视化交互、键鼠交互等功能已经应用到智能锁中，而针对智能锁在运行过程中产生的用户交互数据的分析处理难度也不断增加。以数据分团技术作为智能锁用户交互数据的其中一项处理需求为例，传统技术在实施过程中不仅会出现效率低下的问题，还难以保障分团精度和可信度。

技术实现思路

[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于智能锁的智能交互数据处理方法，应用于数据处理服务器，所述方法包括：获得待处理智能锁交互数据中的用户交互事件的第一操作行为习惯字段、第一事件标签描述字段和事件标签定位信息；利用所述事件标签定位信息，以及预存的事件标签与已处理智能锁交互数据之间的匹配特征，搜索与所述事件标签定位信息指向的事件标签对应的目标智能锁交互数据；结合所述待处理智能锁交互数据与每一组所述目标智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇之间的第一全局数据共性变量，确定所述待处理智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇，其中，所述第一全局数据共性变量结合所述第一操作行为习惯字段、所述第一事件标签描述字段，以及所述交互数据分团簇对应的行为习惯分团描述和事件标签分团描述确定。
[0006]在一些可能的实施例中，所述结合所述待处理智能锁交互数据与每一组所述目标智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇之间的第一全局数据共性变量，确定所述待处理智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇，包括：获得各所述目标智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇各自对应的行为习惯分团描述和事件标签分团描述；结合所述第一操作行为习惯字段和第一事件标签描述字段，与各所述交互数据分团簇对应的所述行为习惯分团描述和事件标签分团描述之间的数据共性变量，确定所述第一全局数据共性变量；
利用所述第一全局数据共性变量，确定所述待处理智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇。
[0007]在一些可能的实施例中，所述结合所述第一操作行为习惯字段和第一事件标签描述字段，与各所述交互数据分团簇对应的所述行为习惯分团描述和事件标签分团描述之间的数据共性变量，确定所述第一全局数据共性变量，包括：确定所述第一操作行为习惯字段，与各所述交互数据分团簇对应的所述行为习惯分团描述之间的第五数据共性变量；确定所述第一事件标签描述字段，与各所述交互数据分团簇对应的所述事件标签分团描述之间的第六数据共性变量；利用所述第五数据共性变量与所述第六数据共性变量，获得所述第一全局数据共性变量。
[0008]在一些可能的实施例中，所述利用所述第一全局数据共性变量，确定所述待处理智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇，包括：基于所述第一全局数据共性变量中的最大数据共性变量达到设定判定变量，将所述待处理智能锁交互数据转移到所述最大数据共性变量对应的目标智能锁交互数据所处的交互数据分团簇；基于所述第一全局数据共性变量中的最大数据共性变量没有达到所述设定判定变量，生成新交互数据分团簇，并将所述待处理智能锁交互数据转移到所述新交互数据分团簇。
[0009]在一些可能的实施例中，当利用所述事件标签定位信息，以及预存的事件标签与已处理智能锁交互数据之间的匹配特征，没有搜索到与所述事件标签定位信息指向的事件标签对应的目标智能锁交互数据时，所述方法还包括：结合所述待处理智能锁交互数据与每一组已处理智能锁交互数据之间的第二全局数据共性变量，将所述已处理智能锁交互数据中，与所述待处理智能锁交互数据之间数据共性变量最大的X组智能锁交互数据，作为所述目标智能锁交互数据；其中，所述第二全局数据共性变量结合所述第一操作行为习惯字段、所述第一事件标签描述字段，以及所述已处理智能锁交互数据对应的第二操作行为习惯字段和第二事件标签描述字段确定。
[0010]在一些可能的实施例中，确定所述X组智能锁交互数据的方法，包括：获得每一组已处理智能锁交互数据中用户交互事件的第二操作行为习惯字段、第二事件标签描述字段；利用所述第一操作行为习惯字段与所述第二操作行为习惯字段之间的数据共性变量，确定所述已处理智能锁交互数据中，与所述待处理智能锁交互数据数据共性变量最大的Y组第二智能锁交互数据；利用所述第一事件标签描述字段与所述第二事件标签描述字段之间的数据共性变量，确定所述已处理智能锁交互数据中，与所述待处理智能锁交互数据数据共性变量最大的Z组第三智能锁交互数据；结合所述Y组所述第二智能锁交互数据分和Z组所述第三智能锁交互数据，确定所述X组智能锁交互数据；其中，Y+Z≥X。
[0011]在一些可能的实施例中，通过优化事件标签与智能锁交互数据对应的智能锁交互数据编号之间的对应知识来优化所述匹配特征，以及，所述数据处理服务器中创建了第一信息存储空间，所述第一信息存储空间以设定规则缓存所述对应知识。
[0012]在一些可能的实施例中，所述数据处理服务器中创建了第二信息存储空间，与所述数据处理服务器通信的共享服务器中创建了第三信息存储空间；其中，所述第二信息存储空间存储了在设定时段内存在调用记录的细节知识短语；所述第三信息存储空间中存储了在所述设定时段内没有存在调用记录的细节知识短语；所述细节知识短语包括交互数据分团簇对应的行为习惯分团描述与事件标签分团描述。
[0013]在一些可能的实施例中，获得所述行为习惯分团描述和事件标签分团描述的方法包括：获得各所述目标智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇；对于各所述交互数据分团簇，在所述第二信息存储空间中，搜索与所述交互数据分团簇对应的细节知识短语，以及，基于搜索到所述交互数据分团簇对应的细节知识短语，将搜索到的细节知识短语作为需获得的行为习惯分团描述和事件标签分团描述，以及，基于没有搜索到所述交互数据分团簇对应的细节知识短语，在所述第三信息存储空间中，搜索与所述交互数据分团簇对应的细节知识短语，并将搜索到的细节知识短语作为需获得的行为习惯分团描述和事件标签分团描述。
[0014]在一些可能的实施例中，所述方法还包括：基于在所述第三信息存储空间中搜索到所述行为习惯分团描述与事件标签分团描述，将搜索到的所述行为习惯分团描述与事件标签分团描述加载到所述第二信息存储空间内的第一种细节知识短语中。
[0015]在一些可能的实施例中，所述方法还包括：阶段性确定所述第二信息存储空间中预存的各细节知识短语对应的累计冷门时段是否达到所述设定时段；所述累本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能锁的智能交互数据处理方法，其特征在于，应用于数据处理服务器，所述方法包括：获得待处理智能锁交互数据中的用户交互事件的第一操作行为习惯字段、第一事件标签描述字段和事件标签定位信息；利用所述事件标签定位信息，以及预存的事件标签与已处理智能锁交互数据之间的匹配特征，搜索与所述事件标签定位信息指向的事件标签对应的目标智能锁交互数据；结合所述待处理智能锁交互数据与每一组所述目标智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇之间的第一全局数据共性变量，确定所述待处理智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇，其中，所述第一全局数据共性变量结合所述第一操作行为习惯字段、所述第一事件标签描述字段，以及所述交互数据分团簇对应的行为习惯分团描述和事件标签分团描述确定。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述待处理智能锁交互数据与每一组所述目标智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇之间的第一全局数据共性变量，确定所述待处理智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇，包括：获得各所述目标智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇各自对应的行为习惯分团描述和事件标签分团描述；结合所述第一操作行为习惯字段和第一事件标签描述字段，与各所述交互数据分团簇对应的所述行为习惯分团描述和事件标签分团描述之间的数据共性变量，确定所述第一全局数据共性变量；利用所述第一全局数据共性变量，确定所述待处理智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述结合所述第一操作行为习惯字段和第一事件标签描述字段，与各所述交互数据分团簇对应的所述行为习惯分团描述和事件标签分团描述之间的数据共性变量，确定所述第一全局数据共性变量，包括：确定所述第一操作行为习惯字段，与各所述交互数据分团簇对应的所述行为习惯分团描述之间的第五数据共性变量；确定所述第一事件标签描述字段，与各所述交互数据分团簇对应的所述事件标签分团描述之间的第六数据共性变量；利用所述第五数据共性变量与所述第六数据共性变量，获得所述第一全局数据共性变量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用所述第一全局数据共性变量，确定所述待处理智能锁交互数据所对应的交互数据分团簇，包括：基于所述第一全局数据共性变量中的最大数据共性变量达到设定判定变量，将所述待处理智能锁交互数据转移到所述最大数据共性变量对应的目标智能锁交互数据所处的交互数据分团簇；基于所述第一全局数据共性变量中的最大数据共性变量没有达到所述设定判定变量，生成新交互数据分团簇，并将所述待处理智能锁交互数据转移到所述新交互数据分团簇。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当利用所述事件标签定位信息，以及预存的事件标签与已处理智能锁交互数据之间的匹配特征，没有搜索到与所述事件标签定位信
息指向的事件标签对应的目标智能锁交互数据时，所述方法还包括：结合所述待处理智能锁交互数据与每一组已处理智能锁交互数据之间的第二全局数据共性变量，将所述已处理智能锁交互数据中，与所述待处理智能锁交互数据之间数据共性变量最大的X组智能锁交互数据，作为所述目标智能锁交互数据；其中，所述第二全局数据共性变量结合所述第一操作行为习惯字段、所述第一事件标签描述字段，以及所述已处理智能锁交互数据对应的第二操作行为习惯字段和第二事件标签描述字段确定；其中，确定所述X组智能锁交互数据的方法，包括：获得每一组已处理智能锁交互数据中用户交互事件的第二操作行为习惯字段、第二事件标签描述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王双宝，杨义杰，
申请(专利权)人：常州品太智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：