CN112506406A - 一种基于用户习惯自学习控制的目标控制方法与*** - Google Patents
一种基于用户习惯自学习控制的目标控制方法与*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN112506406A CN112506406A CN202011396955.5A CN202011396955A CN112506406A CN 112506406 A CN112506406 A CN 112506406A CN 202011396955 A CN202011396955 A CN 202011396955A CN 112506406 A CN112506406 A CN 112506406A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- target
- operation data
- sub
- target object
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
- G06F3/01—Input arrangements or combined input and output arrangements for interaction between user and computer
- G06F3/048—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI]
- G06F3/0484—Interaction techniques based on graphical user interfaces [GUI] for the control of specific functions or operations, e.g. selecting or manipulating an object, an image or a displayed text element, setting a parameter value or selecting a range
- G06F3/04847—Interaction techniques to control parameter settings, e.g. interaction with sliders or dials
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2457—Query processing with adaptation to user needs
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/25—Integrating or interfacing systems involving database management systems
- G06F16/252—Integrating or interfacing systems involving database management systems between a Database Management System and a front-end application
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/10—Office automation; Time management
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
Abstract
本发明提出一种基于用户习惯自学习控制的目标控制方法与***,***包括局部用户习惯数据库、全局用户习惯数据库、用户属性数据库、用户属性获取模块、目标推荐模块以及目标反馈模块。用户属性数据库存储授权操作用户的用户名以及用户等级,局部用户习惯数据库存储第一目标操作数据;全局用户习惯数据库存储第二目标操作数据;目标推荐模块基于第一目标操作数据和/或第二目标操作数据确定出至少一个推荐子对象;目标反馈模块用于接收当前用户反馈参数。本发明还公开了***实现的方法以及实现该方法的计算机可读存储介质。本发明的技术方案能够结合局部用户与全局用户的使用习惯推荐出对应的子对象呈现,保证了自学习控制的准确性。
Description
技术领域
本发明属于自动学习与控制技术领域,尤其涉及一种基于用户习惯自学习控制的目标控制***、方法以及实现该方法的计算机可读存储介质。
背景技术
随着科技的高速发展,电子信息化时代已经来临,人们的生活与工作方式都已经发生了翻天覆地的变化,各种智能化设备、智能化应用层出不穷,极大的方便了人们的生活和工作。各种计算机技术、数据库技术和网络技术的不断发展也为开发出功能性强、速度快、成本低且质量更好的智能化***提供了可能。
在智能化设备方面,智能家居已经走进了千家万户。现有的家居环境控制设备包括空调***、地暖***、新风***、空气净化器***等设备,通常家居环境控制设备是通过控制面板、移动终端或者智能家居***进行就地控制或者远程控制,如对家居环境控制设备进行开启或关闭、进行参数调节等,智能家居设备是指能够通过无线通信技术实现信息交换、甚至能够自主学习的智能化设备,能够为用户提供方便有效的服务,减少用户的劳动量。智能家居设备可包括智能插座、智能门锁、智能灯具、智能风扇、智能空调、智能窗帘等等。
在智能化应用方面,多功能交互应用(APP),尤其是使用移动终端人机界面实现的各种生活类APP,可以通过与周围环境的交互,按照用户的习惯或者目标操作来实现对特定对象的控制;或者,基于用户的想法,尽可能的提供更多的服务。例如,智能家居控制APP、综合类生活服务app等,前者可以实现对不同智能设备的远程控制,后者可以提供广泛的生活探索入口,例如附近的银行、外卖、电影院、导航、当前的新闻热点等。
在这方面,中国发明专利申请CN201910245789.X提供一种显示设备控制页面的方法、相关装置及***。在该方法中,电子设备可以在用户和智能家居设备成功建立从属关系之前,显示该智能家居设备的控制页面,可以使得用户通过该控制页面提前熟悉智能家居设备的操控方法,了解智能家居设备的各项功能。这样更加符合用户习惯,也提升了用户体验。
此外,中国发明专利申请CN202010452013.8公开一种业务操作方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括:在页面中接收业务操作请求,业务操作请求中携带用户标识;查找用户标识对应的操作模型,其中操作模型是根据用户的历史业务操作数据进行数据建模得到;获取当前业务操作进程对应的活动光标;从操作模型中提取活动光标关联的指引页面以及各指引页面对应的操作时长;在操作时长对应的时间内持续在页面中的预设区域显示指引页面,指引页面用于指引用户在所述活动光标位置处执行业务操作。采用该方法能够有效提高业务操作的效率。
然而,随着智能化设备、智能化应用(APP)的功能越来越多,种类越来越全,如何全面准确的熟悉其各项功能,进行自主操作,逐渐成为一个突出的问题。尤其是对于从未接触过智能化设备、智能化应用(APP)的新用户来说,需要花费大量的时间去理解其各项功能;而对于一些老年用户来说,由于其对最新设备的技术和操作不熟练,往往无从下手。
因此,有必要提出一种能够面向不同用户习惯的自主学习和自动目标控制的技术。
发明内容
为解决上述技术问题,本发明提出一种基于用户习惯自学习控制的目标控制方法与***,***包括局部用户习惯数据库、全局用户习惯数据库、用户属性数据库、用户属性获取模块、目标推荐模块以及目标反馈模块。用户属性数据库存储授权操作用户的用户名以及用户等级,局部用户习惯数据库存储第一目标操作数据;全局用户习惯数据库存储第二目标操作数据;目标推荐模块基于第一目标操作数据和/或第二目标操作数据确定出至少一个推荐子对象;目标反馈模块用于接收当前用户反馈参数。本发明还公开了***实现的方法以及实现该方法的计算机可读存储介质。
本发明的技术方案能够结合局部用户与全局用户的使用习惯推荐出对应的子对象呈现,保证了自学习控制的准确性。
在本发明的第一个方面,提供基于用户习惯自学习控制的目标控制***,所述目标控制***包括局部用户习惯数据库、全局用户习惯数据库、用户属性获取模块、目标推荐模块以及目标反馈模块,
其中,所述用户属性获取模块用于获取用户操作目标对象的用户属性数据;
所述局部用户习惯数据库用于存储第一预定时间段内,对应于所述用户属性数据的所有用户操作所述目标对象时产生的第一目标操作数据;
所述全局用户习惯数据库用于存储第二预定时间段内,所有用户操作所述目标对象时产生的第二目标操作数据;
所述目标对象包括多个子对象;
所述目标推荐模块,基于所述第一目标操作数据和/或所述第二目标操作数据,从所述目标对象的多个子对象中,确定出至少一个推荐子对象;
所述目标反馈模块,用于接收当前用户对所述目标推荐模块确定出的所述推荐子对象的反馈参数。
所述目标控制***还包括用户属性数据库;
所述用户属性数据库用于存储所述目标对象的授权操作用户的用户名以及用户等级。
所述***还包括子对象预加载模块;
所述子对象预加载模块每隔预定周期,基于用户操作所述目标对象时产生的第二目标操作数据或者第一目标操作数据,预加载所述目标推荐模块确定出的推荐子对象。
在本发明的第二个方面,提供一种基于用户习惯自学习控制的目标控制方法,所述方法用于控制包含多个不同子对象的目标对象。
在具体实施中,所述方法包括如下步骤:
S100:获取当前用户操作所述目标对象时使用的用户名;
S200:判断在用户属性数据库中是否能够查找到所述用户名;
如果是,则获取该用户名对应的用户等级;
否则,提示用户名错误,返回步骤S100;
S300:判断在局部用户习惯数据库中能否查找到对应于所述用户等级的其他用户操作所述目标对象时产生的第一目标操作数据;
如果是,则进入步骤S500;
如果否,则进入步骤S400;
S400:在全局用户习惯数据库中查找第二目标操作数据,所述第二目标操作数据与当前用户的当前位置和/或当前时间对应;
S500:将所述第一目标操作数据和/或所述第二目标操作数据作为推荐基础数据;
S600:基于所述推荐基础数据,从所述目标对象的多个子对象中,确定出至少一个推荐子对象;
S700:提示当前用户输入用户名对应的用户密码;
S800:判断所述用户密码是否正确;
如果是,则进入步骤S900;
如果否,提示密码错误,返回步骤S800;
S900:显示所述推荐子对象。
本发明的上述方法,所采集的数据以及执行处理,均可以基于数据传输中间件与集控平台通信后,在远端终端设备上,通过计算机程序指令的形式实现。因此,在本发明的第三个方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可执行程序指令,通过处理器执行所述程序指令,用于实现前述的方法步骤S100-S900。
可以看出,本发明的技术方案首先利用局部用户习惯数据库查找与当前用户等级相同的针对目标对象的当前界面的第一目标操作数据,给用户推荐出至少一个目标子对象呈现,用于下一步显示或者界面切换;如果未能查找到,则利用全局用户习惯数据库查号与当前用户的当前用户属性(包括当前时间、当前位置等)对应的针对目标对象的当前界面的第二目标操作数据,给用户推荐出至少一个目标子对象呈现,用于下一步显示或者界面切换,从而保证任何时候的自学习目标控制都能贴近当前用户的需要。
本发明的进一步优点将结合说明书附图在具体实施例部分进一步详细体现。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明一个实施例的基于用户习惯自学习控制的目标控制***的整体示意图
图2是图1所述***实现目标控制的界面流程的一个原理示意图
图3是基于图1所述***实现目标控制的方法流程示意图
图4是图1所述***实现的目标对象控制的更一般的情况的工作原理图
具体实施方式
下面,结合附图以及具体实施方式,对发明做出进一步的描述。
参见图1,是本发明一个实施例的基于用户习惯自学习控制的目标控制***的整体示意图。
在图1中,所述目标控制***包括用户属性数据库、局部用户习惯数据库、全局用户习惯数据库、用户属性获取模块、目标推荐模块以及目标反馈模块。
所述用户属性数据库用于存储所述目标对象的授权操作用户的用户名以及用户等级。
所述目标对象包括多个子对象。
作为一个非限制性的示例,所述目标对象可以是多功能APP,也可以是自动化办公***软件,还可以是具备人机交互界面的终端设备。
在上述目标对象中,可以存在多个不同界面,不同界面在不同的流程中顺序或者根据用户的选择呈现,在每个不同界面上,存在不同的操作子对象,例如菜单、按钮、选项等,作为所述目标对象的子对象。
所述用户属性获取模块用于获取用户操作目标对象的用户属性数据;
所述用户属性数据包括如下之一或者其组合:
用户操作所述目标对象时使用的用户名、用户等级、当前位置、当前时间、当前操作数据。
所述局部用户习惯数据库用于存储第一预定时间段内,对应于所述用户属性数据的所有用户操作所述目标对象时产生的第一目标操作数据;
作为一个示例,所述用户属性数据为用户等级,因此,所述局部用户习惯数据库存储过去10天内,对应于所述用户等级的所有用户操作所述目标对象时产生的第一目标操作数据;
所述全局用户习惯数据库用于存储第二预定时间段内,所有用户操作所述目标对象时产生的第二目标操作数据;
作为更优选的示例,所述全局用户习惯数据库类存储对应于不同位置、不同时间的用户,在过去7天内操作所述目标对象时产生的第二目标操作数据。
显然,相对而言,第一目标操作数据的优先级大于所述第一目标操作数据,因此,在本实施例中,所述第一预定时间段的长度大于所述第二预定时间段的长度。
作为优选,所述局部用户习惯数据库存储的所述不同等级的用户在第一预定时间段内的第一目标操作数据具有随时间变化的不同权重。
举例来说,第一预定时间段内的多个登录操作数据中,离当前时间节点越近的登录操作数据,其权重越大;反之,权重越小。
作为优选,操作所述目标对象时产生的第二目标操作数据或者第一目标操作数据包括:
用户操作当前子对象后,所述目标对象加载的下一个子对象。
所述目标推荐模块,基于所述第一目标操作数据和/或所述第二目标操作数据,从所述目标对象的多个子对象中,确定出至少一个推荐子对象;
所述目标反馈模块,用于接收当前用户对所述目标推荐模块确定出的所述推荐子对象的反馈参数。
为了进一步提高***显示效率,所述***还包括子对象预加载模块;
所述子对象预加载模块每隔预定周期,基于用户操作所述目标对象时产生的第二目标操作数据或者第一目标操作数据,预加载所述目标推荐模块确定出的推荐子对象。
在图1基础上,参见图2,以所述目标对象为具备人机交互界面的终端设备的上的多功能APP为例。
在图2中,所述多功能APP包括登录界面。
其中,所述登录界面提供至少两个输入框,分别用于输入用户ID(又称用户名)以及用户密码。
本实施例中,通过单向数据管道(data-pipeline),将用户名输入框所在的进程(线程)与用户属性获取模块连接,在用户名输入完毕之后,即从用户名输入框中读取用户ID,并在所述用户属性数据库中进行查找。
若在所述用户属性数据库未查找到所述用户ID,则返回错误提示。
由于无需等待用户密码输入,并且采用了单向数据管道技术,使得响应速度更快,不同于现有技术需要等待用户名和用户密码输入完毕后,才能做出正确与否的响应的做法。
如果查找到用户ID,则获取该用户ID对应的用户等级,然后进入局部用户习惯数据库,在所述局部用户习惯数据库中查找所述用户等级对应的用户的第一目标操作数据;
如果未能查找到(例如为全新APP或者全新等级的用户),则转向全局用户习惯数据库;
如果查找到,则所述目标推荐模块,基于所述第一目标操作数据从所述目标对象的多个子对象中,确定出至少一个推荐子对象;
接下来,子对象预加载模块每隔预定周期,预加载所述目标推荐模块确定出的推荐子对象;
然后提示输入密码;在用户输入所述用户ID对应的密码之后,显示推荐子对象。
上述过程可进一步体现为图3所述的方法步骤S100-S900,各个步骤具体实现如下:
S100:获取当前用户操作所述目标对象时使用的用户名;
S200:判断在用户属性数据库中是否能够查找到所述用户名;
如果是,则获取该用户名对应的用户等级;
否则,提示用户名错误,返回步骤S100;
S300:判断在局部用户习惯数据库中能否查找到对应于所述用户等级的其他用户操作所述目标对象时产生的第一目标操作数据;
如果是,则进入步骤S500;
如果否,则进入步骤S400;
S400:在全局用户习惯数据库中查找第二目标操作数据,所述第二目标操作数据与当前用户的当前位置和/或当前时间对应;
S500:将所述第一目标操作数据和/或所述第二目标操作数据作为推荐基础数据;
S600:基于所述推荐基础数据,从所述目标对象的多个子对象中,确定出至少一个推荐子对象;
S700:提示当前用户输入用户名对应的用户密码;
S800:判断所述用户密码是否正确;
如果是,则进入步骤S900;
如果否,提示密码错误,返回步骤S800;
S900:显示所述推荐子对象。
在上述实施例中,所述第二目标操作数据是所有用户操作所述目标对象时产生的用户习惯数据,所述用户习惯数据包括操作时间、操作位置以及具体的操作参数。
所述目标对象为多功能应用,所述多功能应用包含多个不同页面,每个所述不同页面上包含多个所述子对象。
当然,上述实施例体现的是用户登录所述目标对象的过程控制和自学习过程。
如果目标对象不需要登录,或者非首次登录之后的默认直接登录状态,即直接进入了某个默认功能界面之后的登录画面,本发明的方案则可以基于用户在当前界面山的实时操作数据,在检测到用户有切换界面的意图之后,自动推荐并加载下一个目标子对象。
具体而言,参见图4。
在检测到用户切换界面的操作意图时,基于所述界面操作数据,在所述全局用户操作习惯数据库中查找与所述界面操作数据有关的目标操作数据;
目标推荐模块确定出推荐子对象并自动加载切换到该推荐子对象的界面。
作为优选,所述检测到用户切换界面的操作意图,具体包括检测到如下操作之一或者其组合:
用户在当前界面上执行查找操作;
用户在当前界面上执行滑动操作;
用户在当前界面上执行翻页操作。
在上述实例中,还提供目标反馈模块,用于接收当前用户对所述目标推荐模块确定出的所述推荐子对象的反馈参数。
所述反馈参数包括当前用户对所述自动加载的推荐子对象的满意度反馈;
若所述反馈数据为不满意,则不保存当次界面切换数据作为所述登录用户的操作数据。
若对于某一个推荐子对象的不满意次数达到阈值,则在下一次目标子对象推荐过程中,结合当前的所述第一目标操作数据和所述第二目标操作数据,从所述目标对象的多个子对象中,确定出至少一个推荐子对象。
显然,在上述过程中,本发明的技术方案能够基于当前登录用户等级,以及结合所述局部用户习惯数据库以及全局用户习惯数据库存储的已有记录的操作数据,为用户自动化预加载下一个要显示的功能界面或者功能模块,从而避免用户查找或者花费时间了解当前时间段需要处理的事务;由于充分考虑不同的用户、不同时间段的操作数据,本发明的技术方案能够极大的提高目标控制效率。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于用户习惯自学习控制的目标控制***,所述目标控制***包括局部用户习惯数据库、全局用户习惯数据库、用户属性获取模块、目标推荐模块以及目标反馈模块,
其特征在于:
所述用户属性获取模块用于获取用户操作目标对象的用户属性数据;
所述局部用户习惯数据库用于存储第一预定时间段内,对应于所述用户属性数据的所有用户操作所述目标对象时产生的第一目标操作数据;
所述全局用户习惯数据库用于存储第二预定时间段内,所有用户操作所述目标对象时产生的第二目标操作数据;
所述目标对象包括多个子对象;
所述目标推荐模块,基于所述第一目标操作数据和/或所述第二目标操作数据,从所述目标对象的多个子对象中,确定出至少一个推荐子对象;
所述目标反馈模块,用于接收当前用户对所述目标推荐模块确定出的所述推荐子对象的反馈参数。
2.如权利要求1所述的一种基于用户习惯自学习控制的目标控制***,其特征在于:
所述用户属性数据包括如下之一或者其组合:
用户操作所述目标对象时使用的用户名、用户等级、当前位置、当前时间、当前操作数据。
3.如权利要求1所述的一种基于用户习惯自学习控制的目标控制***,其特征在于:
所述目标控制***还包括用户属性数据库;
所述用户属性数据库用于存储所述目标对象的授权操作用户的用户名以及用户等级。
4.如权利要求1所述的一种基于用户习惯自学习控制的目标控制***,其特征在于:
操作所述目标对象时产生的第二目标操作数据或者第一目标操作数据包括:
用户操作当前子对象后,所述目标对象加载的下一个子对象。
5.如权利要求1所述的一种基于用户习惯自学习控制的目标控制***,其特征在于:
所述第一预定时间段的长度大于所述第二预定时间段的长度。
6.如权利要求1所述的一种基于用户习惯自学习控制的目标控制***,其特征在于:
所述***还包括子对象预加载模块;
所述子对象预加载模块每隔预定周期,基于用户操作所述目标对象时产生的第二目标操作数据或者第一目标操作数据,预加载所述目标推荐模块确定出的推荐子对象。
7.一种基于用户习惯自学习控制的目标控制方法,所述方法用于控制包含多个不同子对象的目标对象,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
S100:获取当前用户操作所述目标对象时使用的用户名;
S200:判断在用户属性数据库中是否能够查找到所述用户名;
如果是,则获取该用户名对应的用户等级;
否则,提示用户名错误,返回步骤S100;
S300:判断在局部用户习惯数据库中能否查找到对应于所述用户等级的其他用户操作所述目标对象时产生的第一目标操作数据;
如果是,则进入步骤S500;
如果否,则进入步骤S400;
S400:在全局用户习惯数据库中查找第二目标操作数据,所述第二目标操作数据与当前用户的当前位置和/或当前时间对应;
S500:将所述第一目标操作数据和/或所述第二目标操作数据作为推荐基础数据;
S600:基于所述推荐基础数据,从所述目标对象的多个子对象中,确定出至少一个推荐子对象;
S700:提示当前用户输入用户名对应的用户密码;
S800:判断所述用户密码是否正确;
如果是,则进入步骤S900;
如果否,提示密码错误,返回步骤S800;
S900:显示所述推荐子对象。
8.如权利要求7所述的目标控制方法,其特征在于:
所述第二目标操作数据是所有用户操作所述目标对象时产生的用户习惯数据,所述用户习惯数据包括操作时间、操作位置以及具体的操作参数。
9.如权利要求7所述的目标控制方法,其特征在于:
所述目标对象为多功能应用,所述多功能应用包含多个不同页面,每个所述不同页面上包含多个所述子对象。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机可执行程序指令,通过包含存储器和处理器的终端设备,执行所述可执行程序指令,用于实现权利要求7或8或9任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011396955.5A CN112506406B (zh) | 2020-12-03 | 2020-12-03 | 一种基于用户习惯自学习控制的目标控制方法与*** |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011396955.5A CN112506406B (zh) | 2020-12-03 | 2020-12-03 | 一种基于用户习惯自学习控制的目标控制方法与*** |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112506406A true CN112506406A (zh) | 2021-03-16 |
CN112506406B CN112506406B (zh) | 2021-08-17 |
Family
ID=74968556
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011396955.5A Active CN112506406B (zh) | 2020-12-03 | 2020-12-03 | 一种基于用户习惯自学习控制的目标控制方法与*** |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112506406B (zh) |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150088799A1 (en) * | 2013-09-25 | 2015-03-26 | Nec Corporation | Input assistance device, input assisting method, and recording medium storing input assistance program |
CN106294743A (zh) * | 2016-08-10 | 2017-01-04 | 北京奇虎科技有限公司 | 应用功能的推荐方法及装置 |
CN108763519A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-06 | 深圳市零度智控科技有限公司 | 阅读的推荐方法、装置及可读存储介质 |
CN110489453A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-11-22 | 广东工业大学 | 基于大数据日志分析的用户游戏实时推荐方法及*** |
CN110673503A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-01-10 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 智能家居设备控制方法、装置、云服务器及计算机可读存储介质 |
CN111639263A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-09-08 | 小红书科技有限公司 | 笔记推荐方法、装置及*** |
CN111711828A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-09-25 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 一种信息处理方法、装置和电子设备 |
-
2020
- 2020-12-03 CN CN202011396955.5A patent/CN112506406B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20150088799A1 (en) * | 2013-09-25 | 2015-03-26 | Nec Corporation | Input assistance device, input assisting method, and recording medium storing input assistance program |
CN106294743A (zh) * | 2016-08-10 | 2017-01-04 | 北京奇虎科技有限公司 | 应用功能的推荐方法及装置 |
CN108763519A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-06 | 深圳市零度智控科技有限公司 | 阅读的推荐方法、装置及可读存储介质 |
CN110489453A (zh) * | 2019-07-02 | 2019-11-22 | 广东工业大学 | 基于大数据日志分析的用户游戏实时推荐方法及*** |
CN110673503A (zh) * | 2019-10-31 | 2020-01-10 | 重庆长安汽车股份有限公司 | 智能家居设备控制方法、装置、云服务器及计算机可读存储介质 |
CN111711828A (zh) * | 2020-05-18 | 2020-09-25 | 北京字节跳动网络技术有限公司 | 一种信息处理方法、装置和电子设备 |
CN111639263A (zh) * | 2020-06-03 | 2020-09-08 | 小红书科技有限公司 | 笔记推荐方法、装置及*** |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
吴海星: "基于云平台的智能终端推荐***的设计和实现", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112506406B (zh) | 2021-08-17 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110262274B (zh) | 基于物联网操作***的智能家居设备控制显示方法及*** | |
JP7014299B2 (ja) | 行動最適化装置、方法およびプログラム | |
AU2013205564B2 (en) | Integrative and multi-purpose location estimation | |
KR100979516B1 (ko) | 네트워크 기반 로봇을 위한 서비스 추천 방법 및 서비스추천 장치 | |
US20180164970A1 (en) | Automated optimization of user interfaces based on user habits | |
US20160188169A1 (en) | Least touch mobile device | |
US7519437B2 (en) | Control method and apparatus | |
CN105068513A (zh) | 基于社交网络行为感知的智能家庭能源管理方法 | |
JP5472118B2 (ja) | 操作支援方法、操作支援システム、操作支援装置、及び操作支援プログラム | |
CN104197468A (zh) | 空调运行参数处理方法及装置 | |
Ouf et al. | A simulation-based method to investigate occupant-centric controls | |
CN111338227B (zh) | 基于强化学习的电子电器控制方法及控制设备、存储介质 | |
US20100114803A1 (en) | Apparatus and method for modeling user's service use pattern | |
KR20190007513A (ko) | 앱 추천 시스템, 이를 위한 사용자 단말기 및 방법 | |
Si et al. | A stochastic approach for creating context-aware services based on context histories in smart home | |
CN115062213A (zh) | 设备配置的方法、***、计算机设备和可读存储介质 | |
CN110570846B (zh) | 一种语音控制方法、装置及手机 | |
CN113111186A (zh) | 用于控制家电设备的方法、存储介质及电子设备 | |
CN107807730B (zh) | 应用清理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
CN110992937A (zh) | 语言离线识别方法、终端及可读存储介质 | |
Rossiter | A priori stability results for PFC | |
CN112506406B (zh) | 一种基于用户习惯自学习控制的目标控制方法与*** | |
CN107965883B (zh) | 云计算***及方法、多联机空调管理***及方法 | |
KR20190065121A (ko) | 클라우드 환경에서 실시간 공간 상태 제공 방법 및 장치 | |
CN115622829B (zh) | 一种智能家居物联网交互平台搭建方法及*** |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |