CN113531818A - 用于空调的运行模式推送方法及装置、空调 - Google Patents

Abstract

本申请涉及智能家电技术领域，公开一种用于空调的运行模式推送方法。该方法包括：响应于开机指令，确定目标用户以及与目标用户相对应的用于空调控制的偏好模型；确定与当前时刻相对应的空调目标运行模式，并根据偏好模型调节空调目标运行模式的运行参数；将调节后的运行参数推送给目标用户，以供目标用户在进行空调设置时使用。如此，通过学习空调使用过程中用户的使用习惯和调节偏好，自动进行空调运行模式的推送，从而创造适合用户的舒适居住环境，并解决了用户频繁操作的问题，有效改善空调操作的便利性，进一步提高了用户的体验。本申请还公开了一种用于空调的运行模式推送装置和空调。

Description

用于空调的运行模式推送方法及装置、空调

技术领域

本申请涉及智能家电技术领域，例如涉及一种用于空调的运行模式推送方法及装置、空调。

背景技术

目前，空调基本属于家庭生活的必备电器。空调主要运行方式是根据用户发出的控制指令来控制空调各模式的运行，如根据指令运行制热、制冷或除湿等模式。

随着家电设备智能化程度的提高，部分空调已经可以实现通过自主学习去适应用户的使用习惯，比如，在一段时间内学习用户的常用开机后运行模式或温度设置方案，并形成该用户所对应的运行模式，在用户开启空调器时，即可按照该运行模式运行。

在实现本公开实施例的过程中，发现相关技术中至少存在如下问题：空调运行与用户对应的运行模式时，仅根据使用记录中运行频率较高的运行方案生成运行模式，而无法根据用户对室内环境的参数偏好调节运行模式，降低了舒适度。

发明内容

为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解，下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述，也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围，而是作为后面的详细说明的序言。

本公开实施例提供了一种用于空调的运行模式推送方法及装置、空调，以解决根据用户的使用记录推送运行频率较高的运行方案时，无法根据用户对室内环境的参数偏好调节运行模式，导致舒适度降低的技术问题。

在一些实施例中，所述用于空调的运行模式推送方法，包括：响应于开机指令，确定目标用户以及与所述目标用户相对应的用于空调控制的偏好模型；确定与当前时刻相对应的空调目标运行模式，并根据所述偏好模型调节所述空调目标运行模式的运行参数；将所述调节后的运行参数推送给所述目标用户，以供所述目标用户在进行空调设置时使用。

在一些实施例中，所述用于空调的运行模式推送装置，包括：处理器和存储有程序指令的存储器，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行上述的用于空调的运行模式推送方法。

在一些实施例中，所述空调包括上述的用于空调的运行模式推送装置。

本公开实施例提供的用于空调的运行模式推送方法及装置、空调，可以实现以下技术效果：

通过在接收到开机指令时，确定与当前时刻目标用户的开机设定习惯相对应的空调目标运行模式，并进一步根据目标用户用于控制空调的偏好模型，调节目标运行模式中的运行参数，从而获得在当前时刻以及室内环境情况下，最符合用户使用习惯的空调运行模式并推送给用户。如此，通过学习空调使用过程中用户的使用习惯和调节偏好，自动进行空调运行模式的推送，从而创造适合用户的舒适居住环境，并解决了用户频繁操作的问题，有效改善空调操作的便利性，进一步提高了用户的体验。

以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的，不用于限制本申请。

附图说明

一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明，这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件，附图不构成比例限制，并且其中：

图1是本公开实施例提供的一种用于空调的运行模式推送方法的***环境示意图；

图2是本公开实施例提供的一种用于空调的运行模式推送方法的流程示意图；

图3是本公开实施例提供的另一种用于空调的运行模式推送方法的流程示意图；

图4是本公开实施例提供的一种用于空调的运行模式推送装置的装置示意图。

具体实施方式

为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中，为方便解释起见，通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而，在没有这些细节的情况下，一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下，为简化附图，熟知的结构和装置可以简化展示。

图1是本公开实施例提供的用于空调的运行模式推送方法的***环境示意图。该实施环境中包括空调11、无线路由器12、终端设备13和家庭云平台14。

其中，空调11用于实现对家居场景下室内空气的调节操作。空调11可以通过无线路由器12接入家中WiFi网络，与终端设备13进行通讯，或接入家庭云平台14，接收运行指令。用户也可以通过终端设备13内的应用程序，控制空调11自动进行空气调节操作。

终端设备13，用于与空调11以及家庭云平台14通信。这里，终端设备指的是智慧家庭应用场景中的智能设备，如智能手机、可穿戴设备、智能移动设备、虚拟显示设备等，也可以是智能家电设备，如智能冰箱、智能电视、智能洗衣机、空调、智能音箱、智能灯以及智能窗帘等，或其任意组合。

家庭云平台14，用于实现无线路由器12与外界的通信，接收空调实时状态数据供大数据平台、应用程序服务订阅，接收并下发来自其他业务类服务器、大数据平台、应用程序端的空调调控指令。

可选地，在该实施环境中还包括大数据平台15，用于接收在家庭云平台端订阅的实时数据，以进行实时业务的计算及指令下发。在该大数据平台15中，其所获取的海量数据存储于底层数据库中，用于进行数据统计展现及业务分析。

图2是本公开实施例提供的一种用于空调的运行模式推送方法的示意图。该用于空调的运行模式推送方法应用于如图1所示的环境中，可在图1所示的空调中执行，也可在空调的控制终端执行，例如遥控器或者房间墙壁上的操作面板；也可在服务器中执行，如与空调通讯的家庭云平台；还可在终端设备执行，如智能手机、智能家电设备或智能家居***的控制终端。在本公开实施例中，以空调作为执行主体对方案进行说明。

结合图2所示，该用于空调的运行模式推送方法，包括：

步骤S21，响应于开机指令，空调确定目标用户以及与目标用户相对应的用于空调控制的偏好模型。

这里，开机指令可以来自于用户下发的指令，也可以是智能空调自身判断适于运行时下发的指令。

在一些应用场景中，智能空调可以根据用户的语音指令，获取该开机指令。或通过用户的操作意图，获取该开机指令，如：按键、触屏、旋钮、设定的手势等。智能空调也可以通过与智能手机的通讯，获取用户通过智能手机的应用程序下发的开机指令。

在另一些应用场景中，智能空调内存储有开机程序运行信息表，在满足运行条件时，智能空调获取该开机指令。这里，运行条件可以与当前环境温度与设定温度的差值有关，也可以是与室内用户数量有关。

目标用户，可以是下发上述开机指令的用户，也可以是室内多个用户中与该智能空调相关联，且具有最高控制权限的用户。

偏好模型是根据用户在空调运行过程中对运行参数的调节操作获取的，用于体现用户对于空调运行过程中的温度调节偏好。

步骤S22，空调确定与当前时刻相对应的空调目标运行模式，并根据偏好模型调节空调目标运行模式的运行参数。

当前时刻是指获取该用于智能空调的开机指令的时刻，智能空调可以通过连接室内WiFi设备以从云端获取，也可以通过与用户手机的通讯获取。当前时刻至少包括获取该开机指令时所属的时间段。

由于空调不是24小时使用的家用电器，因此用户的空调开机时刻在一天的24小时内并不是均匀分布的，例如：夜间睡眠时段是空调开机的高峰，中午时段也会有一个空调开机的小高峰，可见空调的使用是会随着用户的活动特点和天气因素变化的。在本实施例中，结合上述空调使用特点，将一天的时间段划分为3段，即白天日常活动段、晚间休息段和夜间睡眠段，以实现根据用户的活动特点对空调运行情况的分段式学习。例如，白天日常活动段为8:00-17:00，晚间休息段为17:00-21:00，夜间睡眠段为21:00-8:00。也可以根据空调的在对应时间段内的开机频率，调整时间段的设定。

空调目标运行模式是指开机时段所对应的开机使用模式。空调目标运行模式的确定，可以通过该空调的历史使用数据获取，例如是通过大数据平台获取空调的使用数据，并对数据进行去噪分析，汇总统计后得到与空调开机时段为标签的不同的空调目标运行模式。

进一步地，通过偏好模型对根据当前时刻确定的空调目标运行模式进行调节，使得推送给用户的运行参数更符合用户的使用习惯。

步骤S23，空调将调节后的运行参数推送给目标用户，以供目标用户在进行空调设置时使用。

如此，通过在接收到开机指令时，确定与当前时刻目标用户的开机设定习惯相对应的空调目标运行模式，并进一步根据目标用户用于控制空调的偏好模型，调节目标运行模式中的运行参数，从而获得在当前时刻以及室内环境情况下，最符合用户使用习惯的空调运行模式并推送给用户。如此，通过学习空调使用过程中用户的使用习惯和调节偏好，自动进行空调运行模式的推送，从而创造适合用户的舒适居住环境，并解决了用户频繁操作的问题，有效改善空调操作的便利性，进一步提高了用户的体验。

可选地，根据用户偏好模型调节空调目标运行模式的运行参数，包括：获取当前环境参数，并输入至偏好模型以输出对应的运行参数调节值；根据运行参数调节值调节空调目标运行模式中对应的运行参数。

这里，当前环境参数包括当前室内温度、当前室外温度、当前室内湿度中的一个或多个。通过输入当前环境参数，通过偏好模型获得用户在当前环境中的空气调节偏好情况，从而获得更符合用户习惯的运行参数。

可选地，空调目标运行模式的确定，包括：

获取与当前时间信息相匹配的空调的多条历史运行数据；各历史运行数据包括空调的运行模式和空调使用时长；

根据运行模式相同的一个或多个历史运行数据对应的历史时间和/或空调使用时长，确定各运行模式的推荐度；

获取一个或多个推荐度最高的运行模式，作为空调目标运行模式。

这里，与当前时间信息相匹配的历史运行数据，至少包括当月与当前时间信息属于同一时间段的空调历史运行数据。也可以包括去年同月份该空调的历史运行数据。

受季节性影响，空调用户的使用是不连续的且不是每天都使用的，并且制冷、制热及用户的使用行为会发生变化，但是相同月份的使用行为不会有太大的差异，因此可以根据当月的空调数据，或去年同期月份的数据，来确定与用户使用习惯相符合的运行模式。

进一步地，每条历史运行数据中包含空调的运行模式和空调使用时长，运行模式包括空调的设定目标温度、设定风速、设定湿度、设定功能模式；空调使用时长包括开机时间点、距离开机时长、设置持续时长。

对历史运行数据所对应的运行模式进行分类，以根据同一运行模式的多次历史运行数据，确定该运行模式的推荐度，从而获取空调的目标运行模式。

具体地，运行模式推荐度的确定，包括：

根据各历史运行数据对应的历史时间，确定历史运行数据的日期影响因子；

根据各历史运行数据的空调使用时长，确定历史运行数据的行为影响因子；

根据运行模式相同的一个或多个历史运行数据的日期影响因子和行为影响因子乘积之和，确定该运行模式的推荐度。

用于确定日期影响因子的历史运行数据对应的历史时间，用于表示该次历史运行数据的发生时间，如果历史运行数据发生的时间与当前时间信息的距离越远，其对当前行为的影响就越小。

例如，空调内预存有日期差值与日期影响因子之间的对应关系，在确定历史运行数据对应的历史时间与当前时刻对应的日期差值后，通过调取该对应关系，进而获取与该日期差值对应的日期影响因子，以确定该运行模式的推荐度。进一步地，该对应关系可以以对应信息表的形式预存于空调内。

进一步地，日期影响因子的确定，包括：

在历史运行数据对应的历史时间与当前时刻对应的日期的差值大于日期阈值时，历史运行数据对应的日期影响因子为第一日期影响因子；

在历史运行数据对应的历史时间与当前时刻对应的日期的差值小于或等于日期阈值时，历史运行数据对应的日期影响因子为第二日期影响因子；

其中，第一日期影响因子的数值小于第二日期影响因子的数值。

具体地，日期影响因子的确定，包括：

其中，x为该历史运行数据对应的历史时间与当前时刻对应的日期的差值，n为获取历史运行数据的总天数。

如此，在获取设定时长内(获取历史运行数据的总天数)的多条历史运行数据后，通过获取该历史运行数据发生日期到当前时刻的日期差值，进而确定对应的日期影响因子，从而在多个历史运行数据对应于同一运行模式的情况下，根据多次运行对应的日期影响因子对每条历史运行数据对于该运行模式的推荐度影响进行加权，从而得到更贴合于用户使用习惯的运行模式推荐。

用于确定行为影响因子的历史运行数据的空调使用时长，用于表示本次历史运行数据中用户使用空调时间的长度，使用时间越长，该次历史运行数据对于用户来说更舒适，所对应的行为影响因子的分值越高。在本实施例中，历史运行数据的空调使用时长与行为影响因子的数值成非线性正相关关系。

例如，空调内预存有空调使用时长与行为影响因子之间的对应关系，在获取历史运行数据中的空调使用时长后，通过调取该对应关系，进而获取与该空调使用时长对应的行为影响因子，以确定该运行模式的推荐度。进一步地，该对应关系可以以对应信息表的形式预存于空调内。

进一步地，行为影响因子的确定，包括：

在历史运行数据的空调使用时长在第一时长区间以内时，行为影响因子为第一行为影响因子；

在历史运行数据的空调使用时长在第二时长区间以内时，行为影响因子为第二行为影响因子；

其中，第一时长区间的上限值小于第二时长区间的下限值；第一行为影响因子的数值小于第二行为影响因子的数值。

具体地，行为影响因子通过如下方式确定：

其中，x为历史运行数据的空调使用时长，单位为小时。

如此，在获取历史运行数据对应的空调使用时长后，通过获取该空调使用时长所在的区间，进而确定对应的行为影响因子，从而在多个历史运行数据对应于同一运行模式的情况下，根据多次运行对应的行为影响因子对每条历史运行数据对于该运行模式的推荐度影响进行加权，从而得到更贴合于用户使用习惯的运行模式推荐。

该运行模式的推荐度的获取，可包括：获取同一运行模式的一个或多个历史运行数据的日期影响因子之和，作为日期影响因子的第一推荐度；获取同一运行模式的一个或多个历史运行数据的行为影响因子之和，作为行为影响因子的第二推荐度；根据第一推荐度与第二推荐度的乘积，确定该运行模式的推荐度。

或者，该运行模式的推荐度的获取，可包括：获取同一运行模式的一个或多个历史运行数据，并分别确定各历史运行数据的日期影响因子与行为影响因子的乘积；根据一个或多个历史运行数据的日期影响因子与行为影响因子的乘积之和，确定该运行模式的推荐度。推荐度越高的运行模式，用户使用该运行模式的可能性越大，因此向用户进行推送。

如此，采用本公开实施例提供的用于空调的运行模式推送方法，通过在接收到开机指令时，确定与当前时刻目标用户的开机设定习惯相对应的空调目标运行模式，并进一步根据目标用户用于控制空调的偏好模型，调节目标运行模式中的运行参数，从而获得在当前时刻以及室内环境情况下，最符合用户使用习惯的空调运行模式并推送给用户。如此，通过学习空调使用过程中用户的使用习惯和调节偏好，自动进行空调运行模式的推送，从而创造适合用户的舒适居住环境，并解决了用户频繁操作的问题，有效改善空调操作的便利性，进一步提高了用户的体验。

图3是本公开实施例提供的另一种用于空调的运行模式推送方法的示意图。该用于空调的运行模式推送方法应用于如图1所示的环境中，可在图1所示的空调中执行，也可在空调的控制终端执行，例如遥控器或者房间墙壁上的操作面板；也可在服务器中执行，如与空调通讯的家庭云平台；还可在终端设备执行，如智能手机、智能家电设备或智能家居***的控制终端。在本公开实施例中，以空调作为执行主体对方案进行说明。

如图3所示，该用于空调的运行模式推送方法，包括：

步骤S21，响应于开机指令，空调确定目标用户以及与目标用户相对应的用于空调控制的偏好模型。

步骤S22，空调确定与当前时刻相对应的空调目标运行模式，并根据偏好模型调节空调目标运行模式的运行参数。

步骤S23，空调将调节后的运行参数推送给目标用户，以供目标用户在进行空调设置时使用。

步骤S34，在目标用户接受调节后的运行参数，并控制空调按照调节后的运行参数运行的情况下，获取设定运行时长内空调运行参数的调整状态。

步骤S35，若在设定运行时长内，空调的运行参数发生调整，则获取发生调整时刻前设定历史时长内空调运行参数的调节次数；在调节次数大于设定次数的情况下，将调节后的运行参数作为目标用户的偏好模型的训练样本。

步骤S36，若设定运行时长内，空调的运行参数未发生调整，则将调节后的运行参数作为目标用户的偏好模型的训练样本。

这里，空调按照调节后的运行参数运行的情况下，认为根据历史运行数据确定的目标运行模式以及根据用户偏好模型的调节方案所形成的控制指令下发成功，此时持续监测空调的运行数据以及用户的行为数据，确定用户是否干预本次空调运行，以确定本次运行是否成功。

若在设定运行时长内用户调整了空调的运行参数，则本次空调的运行数据由于用户干预不计入用于运行模式推荐的历史运行数据。若在设定历史时长内，运行参数的调节次数大于设定次数，则将运行参数的调节行为作为用户偏好模型的训练样本，以根据用户的调节喜好，从而能够输出与预期值相符的运行参数调节值。

若在设定运行时长内用户未调整空调的运行参数，则本次空调的运行数据符合用户使用习惯，将本次调节后的运行参数作为目标用户的偏好模型的训练样本，以根据用户的调节喜好，从而能够输出与预期值相符的运行参数调节值。

如此，采用本公开实施例提供的用于空调的运行模式推送方法，通过在接收到开机指令时，确定与当前时刻目标用户的开机设定习惯相对应的空调目标运行模式，并根据目标用户用于控制空调的偏好模型，调节目标运行模式中的运行参数，从而获得在当前时刻以及室内环境情况下，最符合用户使用习惯的空调运行模式并推送给用户。进一步地，还通过空调运行调节后的运行参数后，用户的调节行为进一步的学习用户的调节喜好，从而在数据训练后输出更符合用户需求的运行参数。如此，通过学习空调使用过程中用户的使用习惯和调节偏好，自动进行空调运行模式的推送，从而创造适合用户的舒适居住环境，并解决了用户频繁操的问题。

本公开实施例提供了一种用于空调的运行模式推送装置，其结构如图4所示，包括：

处理器(processor)40和存储器(memory)41，还可以包括通信接口(Communication Interface)42和总线43。其中，处理器40、通信接口42、存储器41可以通过总线43完成相互间的通信。通信接口42可以用于信息传输。处理器40可以调用存储器41中的逻辑指令，以执行上述实施例的用于空调的运行模式推送方法。

此外，上述的存储器41中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

存储器41作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器40通过运行存储在存储器41中的程序指令/模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的用于空调的运行模式推送方法。

存储器41可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器41可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。

本公开实施例提供了一种空调，包含上述的用于空调的运行模式推送装置。

本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为执行上述用于空调的运行模式推送方法。

本公开实施例提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，使所述计算机执行上述用于空调的运行模式推送方法。

上述的计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质，也可以是非暂态计算机可读存储介质。

本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括一个或多个指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质，包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。

以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例，以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求，否则单独的部件和功能是可选的，并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和特征可以被包括在或替换其他实施例的部分和特征。本公开实施例的范围包括权利要求书的整个范围，以及权利要求书的所有可获得的等同物。当用于本申请中时，虽然术语“第一”、“第二”等可能会在本申请中使用以描述各元件，但这些元件不应受到这些术语的限制。这些术语仅用于将一个元件与另一个元件区别开。比如，在不改变描述的含义的情况下，第一元件可以叫做第二元件，并且同样第，第二元件可以叫做第一元件，只要所有出现的“第一元件”一致重命名并且所有出现的“第二元件”一致重命名即可。第一元件和第二元件都是元件，但可以不是相同的元件。而且，本申请中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的，除非上下文清楚地表明，否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地，如在本申请中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外，当用于本申请中时，术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的特征、整体、步骤、操作、元素，和/或组件的存在，但不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个…”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中，每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言，如果其与实施例公开的方法部分相对应，那么相关之处可以参见方法部分的描述。

本领域技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本文所披露的实施例中，所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等)，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，可以仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例。另外，在本公开实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。在附图中的流程图和框图所对应的描述中，不同的方框所对应的操作或步骤也可以以不同于描述中所披露的顺序发生，有时不同的操作或步骤之间不存在特定的顺序。例如，两个连续的操作或步骤实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

Claims (10)

1.一种用于空调的运行模式推送方法，其特征在于，包括：

响应于开机指令，确定目标用户以及与所述目标用户相对应的用于空调控制的偏好模型；

确定与当前时刻相对应的空调目标运行模式，并根据所述偏好模型调节所述空调目标运行模式的运行参数；

将所述调节后的运行参数推送给所述目标用户，以供所述目标用户在进行空调设置时使用。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述用户偏好模型调节所述空调目标运行模式的运行参数，包括：

获取当前环境参数，并输入至所述偏好模型以输出对应的运行参数调节值；

根据所述运行参数调节值调节所述空调目标运行模式中对应的运行参数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述空调目标运行模式的确定，包括：

获取与当前时间信息相匹配的所述空调的多条历史运行数据；各所述历史运行数据包括所述空调的运行模式和空调使用时长；

根据运行模式相同的一个或多个历史运行数据对应的历史时间和/或空调使用时长，确定各所述运行模式的推荐度；

获取一个或多个推荐度最高的运行模式，作为所述空调目标运行模式。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述运行模式的推荐度的确定，包括：

根据各历史运行数据对应的历史时间，确定所述历史运行数据的日期影响因子；

根据各所述历史运行数据的空调使用时长，确定所述历史运行数据的行为影响因子；

根据运行模式相同的一个或多个历史运行数据的日期影响因子和行为影响因子乘积之和，确定运行模式的推荐度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述日期影响因子的确定，包括：

在历史运行数据对应的历史时间与当前时刻对应的日期的差值大于日期阈值时，所述历史运行数据对应的日期影响因子为第一日期影响因子；

在历史运行数据对应的历史时间与当前时刻对应的日期的差值小于或等于日期阈值时，所述历史运行数据对应的日期影响因子为第二日期影响因子；

其中，第一日期影响因子的数值小于第二日期影响因子的数值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述行为影响因子的确定，包括：

在历史运行数据的空调使用时长在第一时长区间以内时，所述行为影响因子为第一行为影响因子；

在历史运行数据的空调使用时长在第二时长区间以内时，所述行为影响因子为第二行为影响因子；

其中，第一时长区间的上限值小于所述第二时长区间的下限值；所述第一行为影响因子的数值小于第二行为影响因子的数值。

7.根据权利要求1至6任一所述的方法，其特征在于，还包括：

在所述目标用户接受所述调节后的运行参数，并控制所述空调按照所述调节后的运行参数运行的情况下，获取设定运行时长内所述空调运行参数的调整状态；

若在设定运行时长内，所述空调的运行参数发生调整，则获取发生调整时刻前设定历史时长内所述空调运行参数的调节次数；

在所述调节次数大于设定次数的情况下，将所述调节后的运行参数作为所述目标用户的偏好模型的训练样本。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，若所述设定运行时长内，所述空调的运行参数未发生调整，则将所述调节后的运行参数作为所述目标用户的偏好模型的训练样本。

9.一种用于空调的运行模式推送装置，包括处理器和存储有程序指令的存储器，其特征在于，所述处理器被配置为在执行所述程序指令时，执行如权利要求1至8任一项所述的用于空调的运行模式推送方法。

10.一种空调，其特征在于，包括如权利要求9所述的用于空调的运行模式推送装置。

Images